公司：阿里巴巴
阿里巴巴集团创立于1999年，是中国大陆一家以提供互联网服务为主的综合企业集团，目前实行位于杭州，上海与北京的双总部制度。
阿里巴巴服务范围包括B2B贸易、网上零售、购物搜索引擎、第三方支付和云计算服务。集团的子公司包括阿里巴巴B2B、淘宝网、天猫、一淘网、阿里云计算、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、饿了么、飞猪、优酷、盒马鲜生、阿里影业、菜鸟网络、高德地图、Lazada、Daraz等。旗下的淘宝网和天猫在2012年销售额达到1.1兆人民币，2015年度商品交易总额已经超过三兆元人民币，是全球最大零售商。
至2012年九月底止的财政年度，以美国会计准则计算，阿里营业额按年增长74%至318.39亿元（港元‧下同），盈利急升80%至37.75亿元。2015年全年，阿里巴巴营收146.01亿美元，净利为74.94亿美元。2017年，根据阿里巴巴集团向美国证券交易委员会提交的IPO招股书显示，雅虎持有阿里巴巴集团22.6%股权、软银持阿里集团34.4%股份，另管理层、雇员及其他投资者持股比例合共约为43%，当中马云持阿里巴巴集团约8.9%、蔡崇信持股为3.6%。
2019年11月，阿里巴巴集团在在港交所二次上市。香港财经界把阿里巴巴、腾讯（港交所：700）、美团点评（港交所：3690）、小米（港交所：1810）四只中国大陆科技股的英文名称首个字母，合称“ATMX”股份。
2019年11月26日，阿里巴巴集团港股上市，总市值超4兆，登顶港股成为港股“新股王”。2020年8月，阿里巴巴集团港股总市值首次超过6万亿。
阿里巴巴拆份出去的蚂蚁集团上市前，网络金服整体遭遇到政府的强力监管，阿里巴巴同样受到影响，2021年4月10日，阿里巴巴集团涉垄断被中国市场监管总局罚款182.28亿元人民币。2023年三家中国最主要的金融机构，再联合开罚71亿元，不过也随着官方宣布最后整顿工作的完成，阿里巴巴股价开始反弹。
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EMonitor 之根因分析
阿里集团针对故障处理提出了“1/5/10”的目标-- 1 分钟发现、5 分钟定位、10 分钟恢复，这对我们的定位能力提出了更高的要求。
EMonitor 是一款集成 Tracing 和 Metrics，服务于饿了么所有技术部门的一站式监控系统，其覆盖了：
- 前端监控、接入层监控；
- 业务 Trace 和 Metric 监控；
- 所有的中间件监控；
- 容器监控、物理机监控、机房网络监控。
每日处理总数据量近 PB，每日写入指标数据量上百 T，日均几千万的指标查询量，内含上万个图表、数千个指标看板，并且已经将所有层的监控数据打通并串联了起来。但是在故障来临时，用户仍然需要花费大量时间来查看和分析 EMonitor 上的数据。
比如阿里本地生活的下单业务，涉及到诸多应用，每个应用诸多 SOA 服务之间错综复杂的调用关系，每个应用还依赖 DB、Redis、MQ 等等资源，在下单成功率下跌时，这些应用的负责人都要在 EMonitor 上查看指标曲线以及链路信息来进行人肉排障以自证清白，耗时耗力，所以自动化的根因分析必不可少。
如何紧贴业务建设质量保障体系
质量保障体系已是近年广泛流行的提法，每个业务/产品，都需要有一套完整高效的质量保障体系。那么质量保障体系是由什么组成的？质量保障体系是如何发挥作用的？如何评价某个业务的现行质量保障体系？如何紧贴业务发展做质量保障体系的建设和升级？本文结合我做过的和看过的不同业务实践给出分析总结，供大家参考。
3+1保障：高可用系统稳定性是如何炼成的？
影响系统稳定性的架构设计有哪些？一个可持续保障的研发运维流程机制是怎样的？如何培养团队技术人员的意识和能力？本文作者以团队技术负责人的视角，从三大技术要素和一个业务要素，分享在稳定性建设上的实践性思考和简要思路。
React 中的重新渲染
React 组件在组件的状态 state 或者组件的属性 props 改变的时候，会重新渲染，条件简单，但是实际上稍不注意，会引起灾难性的重新渲染......
5个编写技巧，有效提高单元测试实践
结合单测的实践，本文总结了几点单元测试的好处，希望分享给大家。
谈谈我工作中的23个设计模式
设计模式研究的是类与类的关系，我们作为工作的个体，是否可以对一些工作中的策略进行类比，更好地去思考这些模式？
探索KUN的加载性能与增强体验
关注闲鱼技术的同学想必都对Kun有所了解，Kun是闲鱼技术团队自研终端渲染容器，使用前端研发方式进行高效开发，最终以Flutter渲染给用户提供高性能体验。Kun已经在我发布的、闲鱼号、闲鱼超市等业务中使用，提供给用户良好的加载性能与独特的增强体验。一年一度的双十一要到了，我们也希望双十一能够应用Kun的加载性能与增强体验。而今年闲鱼双十一主互动是一个游戏化场景，具备互动复杂以及强运营诉求的特点，Kun能否在闲鱼双十一应用呢？
服务网格的最佳实践
服务网格是用于处理服务间通信的专用基础设施层。它负责通过包含现代云原生应用程序的复杂服务拓扑来可靠地传递请求。
背景处理的深入浅出
在内容化消费的今天，越来越多的应用开始强调针对内容的沉浸式设计，虽然只是很小的细节，但却可以让你的界面愈发的活力，甚至充满情绪。
我们都知道iOS在一些诸如背景设计的处理上做得非常到位，那苹果是怎么做到的呢？今天就简单为大家介绍下你之前可能不太熟悉的手段：混沌分形。
淘宝安卓端搜索架构升级总结
XSearch深刻践行了 Native + 动态化的理念，端上框架内提供动态化坑位，定义好交互行为。
模型识别背后的样本生成
淘宝大促有近百个模块、上千个页面，模块间具有相似性，并且模块内部具备多种状态，如果想要准确识别每个模块类型，单模块的样本数量至少要达到万级，而人工标注成本高、效率低下、数据量少，纯靠人力是无法满足模型诉求的。基于此，今天，我来介绍下，模型识别背后的大批量数据样本生成的技术方案。
基于DAG的分布式任务调度平台：Maat
搜索中台建设过程中，单个系统不再能满足复杂业务的需求，更多时候需要多个子系统互相协作，异步地按照指定流程完成一项特定的功能。例如一个应用的上线流程依次需要调用配置同步模块、监控模块、资源更新模块、冒烟模块、引擎创建模块，流程的运行中又有分支判断、上下文传递、失败重试等需求。基于这种需求，Maat将各类流程化的任务集中管理，各个任务节点以分布式的方式运行在不同容器内，保证流程高效稳定地运行。
UNDO LOG的演进与现状
数据库与普通文件系统的一个重要的区别就是；数据库可以在多种故障下仍然可以正确运行，保证系统以及数据的正确性；这些故障包括但不限于数据库系统本身故障，操作系统故障，以及存储介质故障等。那么数据库是如何在这些故障下面还能保证系统和数据的正确性的呢？主要靠Redo Log和Undo Log日志与WAL(Write Ahead Log)机制的配合来支持，其理论支持在论文《ARIES: a transaction recovery method supporting fine-granularity locking and partial rollbacks using write-ahead logging》中介绍的非常详细。
虾米音乐的监控体系升级之路
监控一直是服务端掌握应用运行状态的重要手段，经过近几年的发展，阿里虾米服务端目前已经有 100 多个 Java 应用，承担核心业务的应用也有将近 50 个，对于应用的监控配置也是因人而异。有的人配置的监控比较细，有的应用在经历了多人开发阶段以后，监控就逐渐疏于管理，有些应用的监控项最后修改时间只停留到 2 年以前，早已不适应业务的发展。
与大部分团队一样，虾米也有一个报警处理群，将内部的监控报警平台（如 Sunfire 等）的信息通过机器人投递到群中，由于监控项配置不合理、监控粒度较大，每天报警群都被几十条甚至上百条报警通知狂轰乱炸，长此以往大家对报警已经麻木，大部分报警也不会去处理。
基于这样的现状，虾米 SRE 团队（SRE全称Site Reliability Engineering,最早由Google提出。致力于打造高可用、高拓展的站点稳定性工程）将工作重点放在了对监控的治理上面，经过 2 个月的研发，构建了虾米全新的监控体系。
阿里云ARMS小程序监控进阶之路
ARMS 是应用实时监控服务 (Application Real-Time Monitoring Service) 的简称，是阿里云上一款 APM 类的监控产品。