即可。具体使用可以参考：https://github.com/nodejs/node-addon-api/blob/main/doc/async_worker.mdNode-API

是以每个审计日志和事件都是一个子跨度而不是对象跨度上的日志。然而，由于审计日志的结束时间/持续时间通常没有什么价值，因此追踪视图非常丑陋且空间效率低下：为了提高用户体验，Kelemetry

后再请求这张图片，则可以从磁盘缓存中查到。这样不仅可以加快图片的加载速度，提升用户体验，也可以降低用户流量，节省带宽成本。再对缓存加上过期时间限制，就可以解决图片的时效性问题。内存缓存方面除了支持

。6.灰度验证。7.合码发版上线。快速验证想要验证方向是否正确，同时给予饱受编译耗时困扰的业务同学以信心，需要先找到最关键的点快速验证。因此我们决定先直接整体关掉所有

分析场景。在这种架构下，通常计算和存储是高度一体的。整体系统能支撑的计算能力，依赖于服务提供商的硬件配置，整体成本高，存在物理上限，扩展起来比较麻烦。第二阶段，随着技术的演进，

deepClone(state);newState.b.c.push(3);setState(newState);这样就完全没有心智负担的问题了，程序也运作良好，然而，这不是没有代价的，且不说

https://github.com/bytedance/appshark/blob/main/doc/zh/how_to_write_rules.md。撰写规则最重要的就是确定

年起，深度参与国内开源社区建设，曾就职于开放原子开源基金会负责基金会开源社区，参与见证了国内开源项目社区建设由野蛮生长、到迅猛爆发、再到供应链合作精细化运营的发展。现就职于字节跳动基础架构，负责

官方文档，链接：http://hessian.caucho.com/doc/hessian-serialization.html序列化原理序列化规则：被序列化的类必须实现了

实现一套通用长连接通讯协议，能实现同一个客户端上的不同业务共享同一个长连接通道，并实现可靠的心跳机制。客户端和服务端基于通用长连接通讯协议实现一个稳定可靠的全双工通道。客户端实现一个通用的

wikipedia)颜色直方图颜色直方图是许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。（引用自

https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Mozilla/Add-ons/WebExtensions/API/tabs/update#parameters

只需要一个“网关”，无需为每一个租户起一个独立的控制面集群，资源消耗很少。且租户数量越多，资源消耗方面的收益更加显著。控制面隔离性高：每个租户可以拥有独立且完整的

问题；可以统计内存区的内存占用情况；适用多语言；上手复杂，需要梳理内存节点引用关系；线程挂起会影响业务执行，用户感知明显；内存使用越高，内存区遍历越耗时；只能少量采样；实践案例目前

线上锁监控方案的原理与使用方法，以及我们在抖音上发现的锁的经典案例与优化实践。监控方案获取运行时锁信息的方法有以下几种方案应用范围特点systrace线下可以发现锁导致的耗时没有调用栈定制

property)，也就是说，即使在非常极端的情况下（比如系统时钟严重错误），算法顶多是不能在有限的时间内给出结果而已，而不应该给出错误的结果。这样的算法在现实中是存在的，像比较著名的Paxos，或

设置辅类型，参考：https://docs.microsoft.com/en-us/windows/win32/medfound/video-subtype-guids

标准网络库的实现适配，支持网络库的一键切换，用户可根据自己的需求选择合适的网络库进行替换。如果用户有更加高效的网络库或其他网络库需求，也完全可以根据需求自行扩展。Hz

比较适合于线下固定某个业务场景的分析。https://developer.android.com/studio/profile/energy-profiler线程池监控使用上面的工具监控单个线程的

规则并匹配类/方法/成员变量的能力对字节码进行数据流分析的能力，提供了常用的数据流分析算法对字节码进行合法性校验的能力，包括寄存器检查、类型检查等一系列的字节码优化项，每项优化称为一个

主要通过多主技术实现系统高可用目标。在多主模式下，分片的任一副本都可以接受和处理读写请求，以确保分片只要有任一副本存活，即可对外提供服务。同时，为了避免多主架构按序同步带来的一些可用性降低问题，

TableView、CollectionView）向某个方向翻动一页使用手势响应元素事件轻点两下——响应当前元素的事件轻点三下——双击当前所选元素双指轻点两下——响应开发者定义的快捷事件

2）中每个字符串的偏移值由于需要将键字符串池中所有字符串替换为单一值"_"，那么，键字符串池中就只有一个"_"字符串，偏移数组也将只有一个元素，其指向键字符串池中"_"字符串的起始偏移值

对象相当于使用__unsafe_unretained，存在生命周期问题，本身比较危险，不太推荐；而值捕获的方式相当于使用__strong，可能会引起循环引用，必要的时候可以使用__weak。OC

技术专家岗位https://people.bytedance.net/hire/referral/position?job_post_id=6830690441337440520Lark

降低业务复杂度，裁剪应用功能这个方案也不在我们的考虑范围之内，实际上很多应用都有推出极速版，但是功能都会有所裁剪，对于使用常规版本的用户，我们也不能推送极速版，因为使用体验会有很大变化。3.

负责：支持通过管理员命令进行手动子树分裂和子树迁移定期监控集群节点的负载状态，动态调整子树在集群分布定期统计子树的访问吞吐，提供子树分裂建议，未来支持启发式算法选择子树完成分裂举个例子，如下图：目录

key（拆库存）即可。如图：在业务逻辑中，我们在建券模板的时候，就将这种热点券模板做库存拆分，后续扣减库存时，也扣减相应的子库存即可。建券库存扣减这里还剩下一个问题，即：扣减子库存，每次都是从

阶段另一个典型的优化是反序列化的优化——在抖音使用过程中会在本地序列化一部分数据，在启动过程中需要对这部分数据进行反序列化，这个过程会对抖音的启动速度造成影响。在之前的优化过程中，我们从业务层面对

往往容易低估领域驱动设计这套方法论的实践成本，譬如将简单问题复杂化、陷入过分强调技术模型的陷阱迄今为止，用于商业应用程序的最流行的软件架构设计模式是大泥球（Big

时，可以基于作用域函数完成各种初始化工作，就像上面例子那样。这个例子同时也提醒我们过度使用这些作用域函数（或集合操作符），也会影响代码的可读性和可调试性，只有“恰到好处”的使用函数式编程才能真正发挥

背景颜色设置。而对于问题三，通过常规方式需要分别对各个版本进行适配，对于国内手机来说，适配难度更大。为了解决兼容性问题，以及更好的管理状态栏和导航栏，我们是否能自己实现状态栏和导航栏的背景

bug、产品经理永不改需求，但现实往往给你饱以老拳，给你社会的毒打：硬件一定会在某个时间点故障、软件总在一个时间节点跟不上时代潮流、流量总在你意想不到的时候突增——即使你在婚礼上、没有程序员不写

动态帧率的适配时观察到的现象和遇到的问题，尝试推测了背后的原理，并探讨了解决问题的可能思路，最终基于调研结果在国际化短视频业务上线优化方案，取得了核心业务指标的收益。什么是帧率在深入探究

118.6MB序号文件大小执行时间内存占用11K4.1ms128.6KB210K41.4ms1257.4KB3100K406.9ms12.3MB41M4.1s118.6MB测试环境：8

处理：主要是接下来的三大流程，过度绘制、频繁刷新、复杂的视图效果都是此处造成卡顿的主要原因。比如我们平时所说的降低页面层级，主要解决的就是这个问题；measure/layout/draw：view

中国年」整个流程涉及到多个算法模块，导致整体的算法包体积偏大，进而会影响特效下发到移动端的成功率。为此，技术团队还针对包体积进行了极致的性能优化。在深度模型训练流程中，遵循如下原则：首先通过

年间，抖音实现了从零开始的爆发性增长。在业务快速发展、数据海量增长、视频/直播形式对画质提出更高要求的背景下，抖音基础技术团队如何以技术革新应对时代变局、以匠人之心优化用户体验？在不被外界“看好”的

升级覆盖安装的速度不同而不同）的数据判定大盘情形。线上指标需要结合均值与分位值综合来评估：在抖音启动优化实践中，启动耗时均值会更多用于大盘情形评估或线上监控中，而作为性能优化的同学最主要关注的是

库，泛型编解码是它们性能表现最差的场景之一，然而由于业务本身需要或业务开发者的选型不当，它往往也是被应用得最频繁的场景。泛型编解码性能差仅仅是因为没有

time:")).append(System.currentTimeMillis();}这个对象的创建我们人为判断的话也是无用的，但是仅从简单的静态程序指令分析的角度并不能判定其是无用的，因此

com.bytedance.rheatrace.atrace.TraceEnableTagsHelper1306401.857498:

在一些研发团队中（常见于中台部门），常常需要在多个项目之间同时进行开发，每一个项目的代码仓库与研发环境往往是迥异的，研发在切换项目的过程中常常疲于解决各种仓库与环境问题，导致效率降低。MBox

case，线下检测却上报很少。分析这是由于遍历式的测试方案不符合真实的用户行为，这会使我们在推动解决问题中优先级错误，无法及时正确辨别那些真正量级高、影响用户多、优先级高的问题，影响整体的优化节奏。

TalkBack（或第三方屏幕阅读）功能，将用户在屏幕上触摸选中区域的内容朗读出来，使得视障人士可以根据朗读的内容获取自己当前操作区域的信息，从而提升视障人士的使用和交互体验。

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图像算法在测试领域的应用智能图像处理是指一类基于计算机的自适应与各种应用场合的图像处理和分析技术，本身是一个独立的理论和技术领域，但同时又是机器视觉中十分重要的一项技术。机器视觉的起源可追溯到

里，另一次是读取出去。此外它还多了一个进程，而多一个进程，就意味着增加了调度开销，同时也会产生一些复制成本。针对这个问题，技术团队采用的做法是把它只写进内核一次。通过一个共享内存的

封装了一层又一层，从这个线程抛到那个线程，子线程执行完写入文件以后会释放锁，主线程执行到某些地方得等待子线程把写入文件的行为执行完毕，但是整体的思路还是比较简单的。造成这个问题的根源就是太多