软件设计模式是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。它的意义在于这些模式是众多程序员经过相当长的一段时间的试验和错误复盘所总结的宝贵经验，可以帮助我们提高代码的可重用性、可读性和可靠性。

Kotlin Native 是 Kotlin 多平台生态的关键一环，也是 Kotlin 开发者突破自身发展瓶颈的重要方向。本文依据 Kotlin Native 的源码，结合作者在运用 Kotlin Native 开发多平台应用的实战经验，详细为大家解读 Kotlin Native 在编译时和运行时的实现细节和实践技巧。

重型 JS 项目的性能问题一向很难，我们文档技术团队在 review 各大开源 JS 仓库性能实践的时候注意到：TS 源码的 checker.ts 这个文件相当暴力，它将 TS 完整类型系统全部逻辑 5.2 万行全部写在一个 TS 文件里，而文件大小则达到了惊人的 2.92 MB —— 这相当有趣，为什么？本文将带你从源码出发，分析背后的现象本质。

对于众多开发者而言，架构图不仅是一项不可或缺的技能，更是他们理解、规划和构建软件系统的关键工具。然而，面对多样化的系统需求和复杂的业务逻辑，如何画好一张架构图，成为了许多程序员面临的共同挑战。

2022手Q春节活动主会场页面日PV过亿，活动期间覆盖用户总数更是达到数亿，多项数据刷新历史纪录，本文从前端角度全面介绍了该项目的落地过程。

近年来，随着游戏行业的发展和国产游戏的崛起，越来越多的作品选择了 Unreal 引擎，《黑神话：悟空》这一旷世大作便是基于 Unreal 开发，更多我们熟知的游戏如《原神》、《王者荣耀》则是基于 Unity 开发。

鲁迅曾经说过：一个成功游戏引擎的背后，离不开一个默默支持他的热更脚本，不论你使用 Unreal 还是 Unity，不论你写 C++ 还是 C#，开发一款大型游戏，总是离不开热更新技术的支持，也离不开背后默默支持你热更的 Lua。

在这个不断变化的复杂世界里，人类每天会在搜索系统中敲下数万乃至上亿个问题，找寻答案，给自己的好奇一个归宿。而搜索系统就像一个输送管道，每日孜孜不倦地进行各种计算，浪里淘金，旨在为各种问题送上致命一击。在庞大的数据流中，答案的搜索往往离不开大量计算资源和时间；并且，随着问题越来越多，搜索系统的计算往往会出现挤兑，大大影响效率。因此，为搜索系统搭建一个有效的缓存机制，将会大幅提升计算效率，节省大量资源。

当你在浏览器输入 qq.com 按下回车键，到页面呈现在你面前，整个过程发生了什么？我以前思考过这个问题，从最前面的浏览器到最后的 db 都梳理的一遍，触发了一次技术顿悟，将很多散落的知识点贯通起来了。

在做程序设计的时候，开发同学往往都有类似的困惑：分不清楚业务用例图、系统用例图都是什么，二者的区别是什么，也不确定自己画的图对不对，会不会被评审挑战。

本文作者从业务建模角度切入，详细拆解了业务用例图和系统用例图的分析与画法，相信能够帮助你在之后的设计中画图信手拈来、得心应手。

用户行为是指用户与产品、服务、系统进行交互的方式。在当今社会，人们每天都会花费大量时间在互联网产品上。这些应用产品通过提供多样化的数字服务，使得人们的互动行为从原来的物理交互转变为虚拟交互。可以看出，行为本身具有一定的可塑性，可以通过各种内部或外部因素进行干预。那么作为设计师，我们该如何引导用户采取我们所期望的行为呢？「福格行为模型」可能会对我们有所启发。

程序员往往习惯于接到需求立马开始撸代码，原因无非是需求急任务重老板盯得紧。但在实际的开发场景中，我们往往会发现，写完代码，需求变了；人力多了，质量差了；业务代码，写起来没劲……

在追崇多人协作的现代软件开发体系下，这些问题背后的前置解决方案，其实就是设计和建模。本文将带你深入软件开发的初始，了解写代码前要做的几件事。

「迷思」是指经由人们口口相传，但又难以证明证伪的现象。由于 GPU 硬件实现、驱动实现是一个黑盒，我们只能通过厂商提供的 API、经过抽象的架构来了解并猜测其原理。因此坊间流传着各种关于与 GPU 打交道时的性能迷思。比如「移动端的瓶颈是带宽」、「移动端不需要太在意 Overdraw」、「植被需要做 PrePass」等等。这些优化手段，有时候我们对后面的原理一知半解，有时候又会随着硬件的发展而逐渐变得不适用，逐渐会变成一种神秘主义。

笔者最近对负责项目做了一些服务性能优化的工作，主要优化了项目中的一些不合理设计，例如：服务间使用 json 传输数据；监控上报处理逻辑在主流程中；重复数据每次都请求下游服务；多个耗时操作串行请求等。取得了 A 服务平均耗时跟 p99 耗时均下降 80% 、事件底层服务平均耗时下降 50% 的业务收益。

对 Linux 进行问题排查是后台开发的日常，但却总会遇到“无法稳定复现、问题定位困难、一两天都没缩小问题范围”等等问题。

这几年，眼看着中台直上云霄，又看着它跌落神坛。最早提中台建设的友商在去中台，腾讯内部的中台建设也开始趋向务实。但腾讯的中台并没有消失，而是以技术产品的形式继续默默耕耘，平台型技术产品服务于开发团队，曾经被纳入中台的范畴，但它比中台更长久，中台陨落，而平台长青。本文作者从零到一打造了腾讯 PCG 平台型技术产品——搜索中台 XSearch，他将以此为例，带大家了解做好一个平台型技术产品，需要考虑哪些点。

随着大模型在2023年横空出世，“Prompt 工程” 应运而生，作为用好大模型最重要的武器，Prompt 的好坏对模型效果有着决定性的影响。然而，网络上大量相关文章多是罗列“Prompt 工程” 中的若干技巧，少有体系化的总结，让人看完依然不知道该如何入手。

本文希望结合我们在 “Prompt 工程” 中的实践经验，更加体系化地对 “Prompt 工程” 进行梳理，希望可以一步步地帮助大家用好大模型，人人都是 Prompt 工程师。