链路用于实时处理和增量处理的场景。然而，这种做法存在的一个问题是全量导出效率低，导致数据库负载高。另外，数据一致性也难以得到保证。同时，在批数据集构建上有一定的存储效率优化，所以我们希望基于

查询生成数据主题）。流程如下：1）数据源管理目前数据源支持直连离线数据源（MySQL、ClickHouse），即将支持直连实时数据源（Kafka、Elasticsearch、Prometheus

中支持了快慢查询队列，可以避免个别不合理的重查询，影响到其他正常的查询。这也可以一定程度上缓和部分痛点。以上便是大部分物理机架构下的问题了。接着我们来分析一下，云原生架构是如何解决这些问题的。1.3

范围内，就能满足业务要求。我们可以看到中间这张彩色的示意图，如果是串行处理，每一帧的耗时就等于每一个节点耗时相加。然而流水线处理的话，每一帧的耗时取决于耗时最大的处理节点。上图为

商品上架流程改造经过一段时间的调研与探索，我们最终选择走配置化的方案。先拆解部分流程进行尝试之后，再逐步迁移，最终完成了商品上架流程全面配置化，形成了新增商品可配置系统。通过可配置系统，我们可以在

系统架构然而在某些场景下，后端服务不仅需要处理来自外部用户的流量，也需要接受内部服务的调用。比如部分游戏间可能存在联动，需要调用对方服务的接口，一些游戏项目需要搭建自己的运营平台，暴露接口给内部的

用户维度数据如图模型，任意单元不可用，只会影响一半用户，不需要人工介入。但从初始的一个单元变成两个单元，需要对部分用户维度数据做搬迁，这是一项危险而繁杂的工作。针对这个场景，ShopeePay

"2GAAA,6GAAO,IAAMA,EAAmB,CAC9BC,OAAQ,YACRC,MAAO,QACPC,MAAO,QACPC,OAAQ,SACRC,QAAS,UACTC,MAAO,QACPC",

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点击关注公众号👆，探索更多Shopee技术实践广告是互联网流量实现现金收益的一种常见方式。而用于制作广告创意，根据广告位的要求支持不同尺寸、不同投放环境的创意设计的广告素材系统则是整个广告系统中必不可少的一环。广告素材系统最典型的两个特征就是并发量高、计算量大。本文介绍

给每个容器合理地分配资源，以保证不同容器（尤其是那些同峰容器）不会在高峰期互相抢占资源，避免由于过度超售对服务造成性能影响。那么这个同峰容器的资源上限是怎么定义的呢？Customized

数据压缩得到了上面的二维矩阵以后，如果想要把它保存下来，非常耗费空间，因此应当将数据进行压缩。压缩数据的同时，还需要接下来能够直接进行数据比对，也就是需要一个特殊无损压缩的算法。可以发现这个

当我们打开购物网站，从类目明晰的庞大商品库中展开搜索，浏览推荐商品，下单，包裹途经仓储流转，再通过最后一公里的配送，交至每一个人的手中，其中无不渗透着算法的身影。“算法”似乎能猜中我们的心意，并能用更优的路径把被选中的事物调度到我们面前。让这一切流程更优化、精准、高效，是算法工程师们的功劳。算法工程师是和算法一样神秘的存在吗？他们的日常又是什么样的？这次我们邀请到了来自

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调用。空提交是如何发生的？只要业务逻辑正确，理论上不会出现空提交。空提交如何处理？设计规范中是禁止空提交出现，如果出现空提交，程序会报错并将异常上报监控告警，进行人工问题排查和处理。2.4.2

表提供完整且更准确的数据。总的来说，该方案在易用性、完整性、准确性和及时性这四个方面都符合预期，同时降低了计算资源的消耗。后面我们会继续在如下几个方面进行尝试和探索：此方案已经在数仓的

的产生原因都是特定类型消息在指定阈值内没有得到及时执行。这个阈值的时间有长有短。对于卡顿监控，我们的阈值间隔不会很长，按业务场景和产品复杂度可能会有所不同，但一般可能在几百毫秒左右。ANR

ruleshttps://github.com/rrenaud/Gibberish-Detectorhttps://en.wikipedia.org/wiki/URL本文作者Daniel，MDAP

的方案等。然而，终端侧并未有体系化的解决方案，能够指引行业人员构建三个维度象限下的可观测数据分析系统。如果要构建一套终端数据监控分析系统，应该如何实现？从以上三个维度出发，需要分别思考以下问题：针对

Command——被调用方函数三者的关联关系，对调用方函数和被调用方函数进行标记，当函数调用关系链追溯到被调用方函数时，匹配到其对应的调用方函数，继续向上追溯，从而得到服务间的完整调用关系链路。5.

随着企业业务发展，以及微服务化大趋势下单体服务的拆分，服务间的通信交互越来越多。与单体服务不同，微服务间的数据往往需要通过额外的手段来保障一致性，例如事务消息、异步任务补偿等。除了从机制上最大程度保障以外，如何观测并及时发现数据不一致也非常重要。本文介绍

压缩算法的重要环节，它又被称为“滑动窗口压缩”。该算法的核心思想是在之前的历史数据中寻找重复字符串。但是，并不是一路回溯到文件头，而是考虑到重复内容的局部性，它设定了一个区间（常见是

模式流程如下：虽然该方式对业务无入侵，影响点最小。但是该模式资源锁的时间长，对于中间并发可能带来灾难性后果，并且实现难度大。出现问题排查及恢复困难，团队也没有该方面的经验和知识储备。因此不选择

产物、图片、翻译文件等静态资源。它们的前后版本差异即是该版本变更的代码或者其他资源文件。为了让差分粒度深入到资源包内部，系统专门提供独立的“差分服务”，采用二进制差分的方式对构建产物进行差分。RN

实验，我们在设计和实现该下拉推荐系统的时候，使得其内部可以轻松组装不同的模块来构建可用的在线服务，譬如组合不同的召回和排序模型。此外，结合日志数据和实验报表，我们可以进一步分析实验效果。模型

模版仓库下来，并且根据项目进行一定的人工配置。在目前的使用上看，问题不大，但仍然比较繁琐，也有可能会遗漏一些配置，新建项目不能做到开箱即用。因此开发脚手架工具，能够快速生成对应的模版项目。3.2.1

元数据，并与当前的元数据快照合并得到新的元数据快照，进行元数据管理。同时，为了保证数据的最终一致性，完成优先级相对低一些的数据清理，每隔较长一段时间会进行一次全量拉取元数据。原来全量拉取的

React，只要是单页应用，都会有一个用于挂载的根节点，以这个根节点为起点构建整个组件树。所以调试工具也只需要挂在某一根节点下，即可感知整个应用的状态：而在

解决回调地狱游戏引擎自带的动画库采用回调方式执行动画完成后的逻辑，在动画较为复杂的情况下，常常会出现回调嵌套的写法，使得逻辑难以理解和维护。为了解决回调地狱问题，我们在动画库的原型链上封装了

的主要流程，同时讲解了下游应用任务如何使用我们的数据结果，以及目前我们的数据生产到了怎样的阶段，方便大家参考是否能为更多的业务方提供应用。”由于选题专业性较强，涉及到的术语和算法都比较晦涩，Xin

研发的调度系统，使主播和观众都能匹配到更稳定更合适的服务器节点。并对用户的网络波动情况做出识别，在网络不稳定时提供一些自动重试的手段，快速恢复画面，把网络造成的影响降到最低。在清晰度上，Shopee

这些知识有些是一些业界比较成熟的方案，可以直接复用，有些在官方文档中并未提及，需要对内部机制有深入的了解才能实现。由此可见，在进行业务开发时，保持对日常所用框架及工具的深入探索是必不可少的。

首先是人员的效能和安全；第二个是货品，比如说货品的路径和货物的安全；第三个“物”包括运输的安全性，和车辆本身的运输效率；第四个“场”即场地能效，包括垛口使用率、场地的使用情况和安全情况等。

颜色，也是我们天天需要打交道的属性。大部分视觉正常的用户可能对页面的颜色敏感度还没那么高。但是对于一小部分色弱、色盲用户，他们对网站的颜色会更加敏感，不好的设计会给他们访问网站带来极大的不便。

所谓的用户体验设计，是秉承着以用户为中心的思想的一种设计手段，以用户需求为目标而进行的设计。设计过程注重以用户为中心，用户体验的概念从开发的最早期就开始进入整个流程，并贯穿始终。

为了做到表级别的冷热分离，我们依照提前编辑好的存储策略，针对存量需要做冷热隔离的业务表，修改表的存储策略。对于新的需要做冷热分离的业务表，建表时指明使用支持数据落在远端存储的存储策略，再通过细化

的平均温度，或想看到北京市所有高度的平均温度。若想加快这些数据的返回速度，预聚合是非常关键的一个步骤，它决定了查询引擎在执行时的具体方法。如果要加速这两个条件查询，预汇聚需要的配置及效果如下图所示：

为了能实时观察服务运行情况，及时发现异常，团队要对系统进行全方位、立体的监控。立体监控包括接入层、应用层、资源层、硬件层等监控，每层监控指标各不一样。只有做到完整的立体监控，才能及时发现潜在问题。

依照当前的业务量进行计算，维持现有架构直连新分库集群将会超过机器设置的连接数上限，而且本身大量的连接数对服务而言也是非常不利的。因此业务侧需要想办法降低连接数峰值，否则新的数据库集群将无法使用。