接口自动化测试平台的迭代是我们迈向技术成熟和高效开发的必经之路。在如今高速发展的互联网公司中，接口自动化测试平台已成为质量保障的核心支撑，特别是随着业务复杂度和规模的急剧增长，自动化测试成为保障项目稳定性和快速迭代的重要基石。本篇文章将重点讲述平台在迭代过程中遇到的挑战及我们是如何逐步攻克这些技术难题的。

我们司机端从 iOS17开始存在着一个文本转语音功能的崩溃，主要集中在司机导航、司机履约语音提醒等方面，因为这些方面都用到了文本转语音进行播报的功能，从崩溃收集版本信息来看，该崩溃集中在 iOS17.0-iOS17.2之间相关版本。

介绍星汉系统的核心流程编排能力，以及该能力在货拉拉客服服务流程化运营中的实战应用。

Filing是一个异构数据源归档平台，致力于实现包括关系型数据库(MySQL)、Hbase、Hive、ES等各种异构数据源之间稳定高效的数据归档(迁移)功能；各领域无需编码即可实现数据归档的诉求。

随着AI技术的不断成熟和广泛应用，已经逐渐成为各行各业用来提升生产力的重要工具。货拉拉作为互联网物流科技企业，过去几年不断深耕AI技术，推动物流行业的智能化发展，并在AI定价、AI营销、AI客服、AI安防等多个领域取得显著成就。

尽管AI技术已广泛应用于货拉拉的各大业务线，并显著提升了运营效率，但在实际的AI模型开发过程中，我们仍面临多重挑战：例如，如何加快模型的开发和交付、提升算力资源利用率等。针对这些问题，我们构建了一套覆盖数据处理、模型开发、训练、部署、在线推理的全链路AI开发服务体系，并通过算力资源的统筹管理，打造了一个低门槛、高性能的一站式云原生AI开发平台。

随着手机市场的多元化趋势的持续加剧，App测试领域所承受的考验愈发严峻，测试人员需要覆盖的品牌、操作系统、系统版本数量呈现爆炸性增长，这无疑极大的增加了测试工作的复杂度和工作量。

2021 至 2022 年期间，随着货拉拉业务扩张，微信小程序用户规模激增，小程序的功能场景越来越复杂，货拉拉微信小程序承载着越来越重要的业务使命。然而，频繁的业务迭代也带来了代码复杂度上升、报错频发、小程序无法打开、页面切换卡顿等问题。2023 年初，团队抓住时机，成立小程序体验优化专项。经过一年多的持续优化，颇有成效，现总结出涵盖小程序各类优化方法的文章，与大家分享。

随着业务发展，货拉拉资金交易规模日渐增长，日单量峰值超百万级，在线系统超过500个。这样的交易量采用传统的对账方式，很难在短时间内完成对账操作。因此我们急需实时对账平台，主动实时发现资损问题，实现更健壮可靠的资金履约。

货拉拉移动端拥有一套完善的稳定性监控系统，该系统在帮助我们打造行业一流的产品、问题告警和问题归因等方面起到了非常好的作用。今天，我们将该系统中symbolic demange方向的实践分享出来，同时也将demangle工具直接开放到Github，希望能够帮助到同样有诉求的同学们。

随着货拉拉业务的快速增长，Kafka集群流量和负载也呈现出明显的增长趋势。作为货拉拉业务核心的消息中间件，Kafka架构也做了相应架构演进。本篇文章将会重点介绍过去、现在kafka架构的演进历程。

JWT简介、JWT自身攻击面、JWT在业务场景的攻击面、JWT测试、相关工具。

随着货拉拉业务的迅猛发展，我们的订单量不断攀升，随之而来的是用户消息量的激增。这些海量的用户消息需要得到及时而有效的处理和流转。为了应对这一挑战，我们构建了一个高效的消息融合分发平台。

货拉拉专送司机端存在一个账号在多台设备之间切换登录的场景，登录的token凭证也有时效性，当切换设备登录或token凭证失效时，需要走手机验证码登录流程(目前暂只支持此登录方式)，若碰到手机号临时被三大运营端限制的场景，将无法正常获取验证码进行登录。

为了解决上述极端场景的登录问题，以及在一定程度上缩减短信验证码的开销，特引入指纹/人脸认证的登录方式。

本文将简单阐述接入指纹/人脸认证进行登录的整个流程的探索过程及部分核心代码实现，以及分享此过程中碰到的一些问题。

货拉拉AI一站式测评平台，搭建“出-测-评”三位一体化智评能力，打造物流行业的领先评测平台，覆盖公司评测全场景，加速数智化转型进程。

本文提出一种新的解决方案，旨在探讨遗传算法如何和因果推断算法相结合，优化货运价格策略，通过模拟自然选择过程找到最优解，增强企业市场竞争力和盈利能力。

在如今的货运业务中，导航系统的重要性不言而喻。它不仅可以为司机提供准确的路线和路况信息，帮助他们降低运输成本、提高运输效率，同时其底层能力也在计价、交易等场景中发挥着重要支撑作用。然而...