New docs for blogs

docs/blog/golang/_category_.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
     "position": 2,
-    "label": "Golang",
+    "label": "IMSDK/Server",
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     "collapsed": true
   }

docs/blog/golang/architectural/2.mdx

@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: 消息系统
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+sidebar_position: 2
+---

docs/blog/golang/architectural/3.mdx

@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: 文件断点续传的设计
+hide_title: true
+sidebar_position: 3
+---

docs/blog/golang/architectural/_category_.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
-    "position": 3,
-    "label": "架构与选型",
+    "position": 1,
+    "label": "架构设计",
     "collapsible": true,
     "collapsed": true
   }

docs/blog/golang/architectural/example.mdx

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: Example
+title: 服务端整体架构
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 sidebar_position: 1
 ---

docs/blog/golang/optimization/2.mdx

@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: 缓存机制的设计与实现
+hide_title: true
+sidebar_position: 2
+---

docs/blog/golang/optimization/3.mdx

@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: API精简方案
+hide_title: true
+sidebar_position: 3
+---

docs/blog/golang/optimization/4.mdx

@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+title: 十万大群的推送优化
+hide_title: true
+sidebar_position: 3
+---
+
+

docs/blog/golang/optimization/_category_.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
     "position": 2,
-    "label": "性能与优化",
+    "label": "系统优化",
     "collapsible": true,
     "collapsed": true
   }

docs/blog/golang/optimization/example.mdx

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: Example
+title: RPC client自动化
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 sidebar_position: 1
 ---

docs/blog/introduction.mdx

@@ -3,5 +3,85 @@ title: introduction
 hide_title: true
 sidebar_position: 1
 ---
+# OpenIM 技术分享
 
-## OpenIM Blog
+## 一、项目背景与发展历程
+
+OpenIM 从启动开源项目到现在，已经走过了 5 个年头。目前已迭代了三个大版本，功能和性能逐步得到完善与优化。
+
+### V3.x 系列目标
+  功能更加全面，引入了多级缓存、分布式部署方案，支持更大规模的业务场景。目前开源版将持续维护 3.8 版本和商业版，其他版本不再维护。
+
+5 年的演进过程中，团队在架构设计、组件选型以及开发实践等方面沉淀了许多经验，也经历了诸多挑战。接下来将结合实际案例，分享我们在项目中的一些关键思路和实践经验。也希望能并借此机会和大家交流。
+
+---
+
+## 二、性能与一致性：多级缓存体系
+
+在即时通讯领域，性能通常是评估系统可用性的核心指标之一，而缓存则是解决性能瓶颈的常见手段。
+
+### 多级缓存结构
+
+1. **本地缓存**
+   存储核心高频数据，例如客户端存储消息，会话，群组等。
+
+2. **分布式缓存（Redis）**
+   通过 Redis 等分布式缓存存储共享数据，提高全局访问效率。
+
+3. **持久化存储（MongoDB）**
+   持久化保存历史消息、用户资料等关键业务数据，保证数据安全与可追溯。
+
+### 数据一致性
+
+多级缓存带来性能提升的同时，也面临数据一致性的挑战。我们通过以下手段来保障数据一致性：
+
+- **合理的失效策略**
+  引入rockscache组件解决分布式缓存的一致性问题。
+
+- **消息队列异步通知**
+  当数据发生改变时，通过IM的通知机制，确保数据高度同步，并使用增量减少网络流量，提升同步效率。
+
+---
+
+## 三、组件选型：MongoDB、Redis、Kafka 各显神通
+
+随着业务规模的增大，以及对实时性要求的提升，如何选型合适的组件至关重要。OpenIM 的技术栈中，MongoDB、Redis、Kafka 是不可或缺的三大核心组件，它们各有优势、彼此不可替代。
+
+### MongoDB
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+- 适用于存储海量非结构化或半结构化数据，如聊天记录、群组信息等。
+- 支持灵活的文档模型，易于实现某些查询和聚合操作。
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+### Redis
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+- 超高性能的内存数据库，提供多种数据结构适用于缓存场景。
+- 通过持久化与集群功能，在保证性能的前提下具备一定的容灾能力。
+
+### Kafka
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+- 高吞吐量的消息队列，用于消息异步处理、系统解耦。
+- 通过分区与副本机制，保证系统在高并发场景下的可靠性与伸缩性。
+
+在项目实践中，我们会根据具体业务需求，综合利用这些组件，让每种工具发挥它的特长，实现高可用、高并发的系统架构。
+
+---
+
+## 四、开发实践：反射、泛型与工具链
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+代码的简洁与维护成本往往有着正相关：越是简洁的代码，越能避免重复造轮子，提高可读性与扩展性。
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+### 反射与泛型的妙用
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+- **反射**
+  反射能极大减少冗余代码，减少耦合。
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+- **泛型**
+  在处理相似逻辑、相似对象时，大量使用泛型可以减少重复代码，提高扩展性。
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+### 工具链的构建和启停
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+- **跨平台构建**
+  为了适配多平台环境（Linux、Mac、Windows 等），项目编译使用mage，避免引入各种脚本。
+
+- **一键启停与运维**
+  统一使用mage工具，实现对各个服务的启动、停止、日志查看等功能，一键搞定，降低运维门槛。