本文介绍了SLS数据总线，并从数据接入、流量中枢、数据处理三个维度进行详细介绍。

环境这个词目前还没有一个比较统一的定义，有些公司叫环境，在阿里云上叫 region，在 Kubernetes 架构中叫 namespace。本文认为，环境是逻辑上或物理上独立的一整套系统，这套系统中包含了处理用户请求的全部组件，例如网关、服务框架、微服务注册中心、配置中心、消息系统、缓存、数据库等，可以处理指定类别的请求。

举个例子?，很多网站都会有用户 ID 的概念，可以按照用户 ID 划分，用户 ID 以偶数结尾的请求全部由一套系统处理，而奇数结尾的请求由另一套系统处理。如下图所示。 我们这里说的环境隔离是指物理隔离，即不同环境是指不同的机器集群。

智能化是基于数据和指标之上的大数据和机器学习技术构建的，只有为 UI 建立一套数据和指标，并沉淀为机器可学习的分析和度量能力，才能逐步从传统 UI 走向 UI 的智能化。

本文记录了一些在使用 Golang 开发函数计算以及系统问题排查过程中遇到的值得学习的知识点，希望能够分享给大家。

Flutter for Web（FFW）从 2021 年发布至今，在国内外互联网公司已经得到较多的应用。作为 Flutter 技术在 Web 领域的有力扩充，FFW 可以让熟悉 Flutter 的客户端同学直接上手写 H5，复用 App 端代码高效支撑业务需求；在 App 侧 FFW 也可作为 Flutter 动态下发的兜底方案。总的来说在业务和技术上 FFW 都具有相当的价值。

然而在使用 FFW 时有一个明显的问题：其编译产物 main.dart.js 较大，初始的 Hello world 工程编译后产物 js 大小为 1.2 MB，添加业务代码后 js 的大小还会继续增加。在阿里卖家的内容外投业务中，3 个页面的工程 js 大小为 2.0 MB，js 文件过大直接的影响就是页面首次首屏加载的速度。针对 js 的大小有较多优化方法，本文主要记录 main.dart.js 分片优化方案的实现。

本篇文章覆盖了本地缓存，且突出探讨高性能的本地缓存。

即使我们使劲浑身解数通过各种工具分析治理应用崩溃问题、及时升级 Electron 版本等，只要应用程序运行的那一刻开始，崩溃问题就永远无法避免。

故障恢复是数据库中重要的组成部分，为了在故障发生时，有足够的信息将数据库还原到正确的状态，DB需要在正常运行过程中就维护一些冗余的数据，同时还要保证数据库的高效运行，充分利用硬件特性，支持高效的数据组织及访问模式。数据库可能遇到的故障主要包括三种类型：Transaction Failure，包括用户主动的事务Abort，以及并发控制中遇到的如死锁错误时，数据库对所选事务的回滚；System Failure：包括各种原因的进程意外退出或机器重启；Media Failure：由于硬件异常导致的数据永久性丢失。

本文旨在分享阿里云Prometheus在阿里云Kafka和自建Kafka的监控实践。

以前粗排的定位一直是精排的退化版本，我们提出以全域成交的hitrate为目标的全新指标，重新审视了召回、粗排和精排的关系，并指出了全新的优化方向。

本文围绕 Tair 低延时这一本质特征在构建时所采用的系统手段，藉此提出更多问题来探讨，进一步打造更强大的内存数据库。

Blink 最初是阿里巴巴内部的 Flink 版本代号，是实时计算部门基于内部应用场景对 Flink 做了大量的优化和稳定性改造后的内部产品。

很多人认为，设计模式只是一种炫技，对系统没有实质作用。这个观点容易让人因噎废食，放弃日常编码中的设计。

在被微前端坑了几次之后，回过头发现，iframe真香！

本文主要从源码层面探讨一下lambda的设计和实现。

本文将展开介绍Koordinator在资源隔离，单机QoS保障，以及应用干扰检测方面的设计实现和进展。