本文简要介绍了之家云多数据库管理平台产生的背景，目前支持的数据库类型及为用户提供的便利服务，并对未来发展做了规划。

随着之家基础设施规模不断扩大，资源管理面临新的挑战。通过调研Google Borg、阿里Fuxi、腾讯Caelus，同时结合大数据和容器是之家第一、二大的基础设施特点，经过探索和实践，发现混部技术在提升资源利用率有显著效果。

我们探索了一套服务于产品战略落地的项目管理体系，同时参照了业界竞品jira等构建适合之家业务的项目管理工具AutoPMP，并推动其落地实施。

汽车之家几年前已实现了应用日志的采集,但是对数据库日志并没有实现集中采集， 排查定位数据库故障原因不便。2021年我们研发了数据库日志采集分析平台系统，实现了数据库主机系统日志,数据库错误日志，审计日志的采集和分析。

从用户层API网关是服务的统一入口，是各种协议的中转站，是对上游服务的保护，是对API全生命周期的管理，是对东西流量和南北流量的集中治理。从集群层API网关属与分布式集群可横向扩展来处理高并发的请求，从服务层API属于源站的保护伞，路由器，防火墙，对访问服务的流量进行分发，治理和转换。

本文主要讲述了小米的监控系统open-falcon在之家的应用和实践，通过本文可以了解到open-falcon在之家的应用场景与改进过程，给与广大读友们类似需求的一些解决思路。

本文主要简述SQL注入漏洞原理、结合漏洞修复经验落地实践方式，最终描述整套的安全落地方案。通过本文可以了解常用测试SQL注入工具、不同修复方式的效果差异等。如对具体测试方法细节感兴趣，可查看注释或自行查询测试方法，受政策影响本文不再详细描述。安全是攻击与防御、矛与盾的结合体，只有彼此了解，才能“知己知彼，百战不殆”。

本文我们主要介绍在使用MapReduce计算框架时发生java.lang.OutOfMemoryError的处理方式。

在本文章中我们要分享JavaScript单行代码杀手锏，可以让工作更有效率哦。

汽车之家(后面简称之家）作为汽车资讯媒体平台，为用户提供着看车、买车、用车全链路信息服务，涵盖丰富的信息内容，对用户来说如何快速在过载信息中高效、准确、全面找到自己需要的内容，是之家搜索不断探索的方向和瞄准的目标。以下对之家搜索算法架构进行整体介绍。

总篇120篇 2021年第11篇1. 背景介绍之家要求对核心业务做跨机房部署，当 A 机房整体故障时，业务可以快速切换到 B 机房继续提供服务，提升业务容灾能R

在汽车之家内部，实时数据的来源主要是三部分：

• 手机端户行为的日志；
• 应用程序的服务端的日志；
• MySQL、SQLServer数据。

实时数据分析场景，目前面临的一些痛点包括：

• 使用 Flink 做指标聚合，Flink 聚合不灵活，面对需求的时候开发成本比较高的，面对多变的需求，经常需要重复开发；
• Kylin 支持指标预计算，并发支持较好，但是不能够支持高效的明细数据查询。在一些需要下钻或者获取明细数据的场景支撑的不够好；
• TiDB 不支持预聚合模型，某些数据量大的场景，聚合指标需要在线计算。在线计算会导致服务器压力瞬间增大，而且查询性能不稳定，取决于参与计算的数据量和当时服务器的负载情况。

物化视图这一使用的功能想必大家都不陌生，我们可以通过使用物化视图，将预先设定好的复杂SQL逻辑，以增量迭代的形式实时（按照事务地）更新结果集，从而通过查询结果集来避免每次查询复杂的开销，从而节省时间与计算资源。

事实上，很多数据库系统和OLAP引擎都不同程度地支持了物化视图。另一方面，Streaming SQL本身就和物化视图有着很深的联系，那么基于Apche Flink（下称Flink） SQL去做一套实时物化视图系统是一件十分自然而然的事情了。

本文介绍了汽车之家（下称之家）在基于Flink的实时物化视图的一些实践经验与探索，并尝试让用户直接以批处理SQL的思路开发Flink Streaming SQL 任务。希望能给大家带来一些启发，共同探索这一领域。

query理解在搜索中的应用：本文使用简单易懂的语言、形式化的描述了query理解的定义，并且从一个崭新的角度讲述了之家的搜索query理解的具体实现方法，实现思路比较新颖，独树一帜。

DDD是一套完善的系统设计方法，可以帮助我们在系统设计的过程中缕清思路，规范流程，降低系统建设的复杂度，同时DDD的领域建模过程也是团队成员之间形成系统通用语言、建立良好沟通机制的过程。

在电商中台研发团队内部，很早之前就对DDD有过分享和讨论，近期我们在做购车发票总库的迁移工作，经过分析，借此项目做一次DDD的落地实践，在时间和人员投入上都比较适宜。本篇文章就对我们的整个实践过程做一个总结，与大家一起学习和提升。

Dubbo-go在之家云ASF中落地的探索和实践。