随着硬件的不断发展，直播观众的电脑性能不断提升。芯片越来越快，显示器越来越大，显示器上的像素点越来越小，能展现的画面也越来越清晰；同时我国的网络建设进步飞速，光纤入户在大部分城市已经普及。这成为网络直播提供更高的画质的有利条件。

观众对画质的追求越来越高，有需求就有市场，主播也使用越来越高的画质进行直播。在这个过程中，直播平台需要负担的带宽成本也迅速攀升。

事实上，网络带宽的支出在技术成本侧是占比最大的部分。为了将成本控制在一个可以接受的范围，各直播平台纷纷使用P2P技术来降低服务器带宽。云服务提供商也提供了成套的解决方案，可以为没有自研能力、无法负担自研成本或短时间内无法完成自研的直播平台提供快速接入。

随着B站内部对HLS协议直播的传输研发完成度不断提高，自研P2P的前提条件具备了。HLS本身是一种切片式的直播传输格式，具体细节可以参考前面的《HLS直播协议在B站的实践》。因为切片是静态文件，所以可以通过HTTP带Range头的请求下载这个文件的指定部分。如果让不同的观众下载同一个切片文件的不同部分，然后这些观众之间再互相交换一下数据，大家就都有完整的数据了，而服务器事实上只传了一份数据出去，带宽成本就大幅度降低了。

目前在B站，线上大概有4000+的flink实时任务，主要支撑数据集成,实时数仓，模型训练，特征指标计算，以及增量化等业务。

当前各种渗透测试工具层出不穷且更新速度快，安全产品对各类渗透工具的检测难度也随之不断上升。

可信赖的数据质量是大数据平台核心竞争力的体现，是大数据航母战斗群的预警机。

B站致力于以网关作为统一标准 API 规范的起点，为业务团队提供更有效的 API 开发生态。

目前我们说的混部技术，主要是将不同优先级的在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为延时不敏感型低优先级任务)部署在相同的物理机器上，达到提高资源利用率、降低成本的目的。

B站的直播间作为整个APP中交互最为复杂的单页面之一，其承担的业务量已经不亚于一个小型APP。

近几年随着B站业务量和数据量的增长，离线计算集群规模从最初的两百台发展到目前近万台，从单机房发展到多机房。

上次我们介绍了《从零开始的富文本编辑器（上）》，其中我们探讨了contenteditable属性以及slatejs框架的api，本篇我们将接续上篇内容着重介绍一些实践细节。

2022年英雄联盟S12全球总决赛于9月29日拉开帷幕，赛事直播间吸引了大批量英雄联盟忠实粉丝。为了给玩家们提供更好的观赛体验，我们研发了一种面向S12赛事直播的实时画面超分算法来提升画面质量。该算法能够在源流的基础上使得画面细节更加清晰、纹理更加丰富，可以将视频从1080p超分至4k分辨率的同时达到75fps的实时处理速度。

随着必剪项目快速发展，业务功能越来越多，代码量也越来庞大，开发团队也在扩大，以前的项目代码架构和开发模式，存在较多的问题，已经不能满足业务快速迭代的诉求了。

精准化测试技术是一种可追溯的软件测试技术，通过构建一套计算机测试辅助分析系统，对测试过程的活动进行监控，将采集到的监控数据进行分析，得到精准的量化数据。

会员购是基于二次元文化发展而来的电商平台，无论是众多ACG、手办潮玩，还是梗文化的潮玩玩具，都在通过B站文化社区和会员购生态的融合，推动着内容生产与衍生品消费的相互成就。

这篇文章B站系统组就基于单路AMD Milan CPU服务器，粗浅的介绍一下服务器基础性能调优与评测的工作。希望能抛砖引玉，共同学习，将服务器性能调优与评测这个长线工作不断迭代更新下去。

在海量数据背景下，需要快速对数据进行评估、计算和中间存储，一系列专门为大数据准备的数据结构应运而生。

随着短视频行业的蓬勃发展，全民UP主时代已经到来，用户需要的创作手法日新月异，对创作工具的要求越来越高。