知鸦日报2021-12-10

以A股上市公司为例，教你解读财报的方法和技巧，轻松看懂财报三张表。

这篇文章的作者Sachin Rekhi是我硅谷的朋友，我在领英任职时，他是产品总监，也是个连续创业者，目前是NoteJoy的CEO。他这篇4月份的文章是关于一本重要的商业著作《七种力量》的读后感，和我最近的感悟非常吻合。

创业以来，我对公司和业务的理解逐步加深，从早期无脑猛冲抢P/MF，到后续思索如何建立持久长期的壁垒，除了读书，就是在市场里实操获得体感。

自 1994 年互联网炙手可热以来，网络效应为科技公司贡献了 70% 的商业价值。尽管可被称为“形成了网络效应”的公司为数并不多，但这些公司最终在市场上创造了最大的价值份额。

虽然有许多人在关注网络效应，但关于网络效应的报道并不是那么多，也是基于此很少有人理解它们内部隐藏的复杂性：网络效应到底是什么？它怎样运行？有多少不同的类型？又如何去构建和维护？

本文参考了硅谷风险投资机构 nfx[1] 对网络效应的研究，融合了我们对于网络效应在中国的一些理解。另外一家长期关注网络效应研究的机构是 a16z[2]（创始人是大名鼎鼎的马克·安德森 （Marc Andreessen） 和本·霍洛维茨 （Ben Horowitz））。总之，推荐大家阅读第一手资源。

防止资损保障系统稳定安全。

React16 架构分为三层，Scheduler用来调度任务，Reconciler找出变化的组件后将它们交给Renderer，由Renderer将其渲染到页面上。本文将从源码角度聊一聊 render 阶段和 commit 阶段的工作流程。

本文介绍了Flutter官方的混合集成方案在贝壳的落地。实践过程中包括了对官方集成主体的缩减，使用源码模式和二进制模式来兼顾Flutte和非Flutter开发，自研Flutter SDK自动化部署工具来降低配置成本等举措。

华为鸿蒙系统开发介绍以及贝壳找房在鸿蒙系统上的实践经验。

由于推荐系统冷启动问题的存在，在视频推荐中为用户推荐新视频是一个极具挑战的问题。

Our journey to scale incentive campaigns to unlock high experiment velocity for Growth.

Like many companies, Pinterest sees an increase in traffic in the last three months of the year. We need to make sure our systems are ready for this increase in traffic so we don’t run into any unexpected problems. This is especially important as Pinners come to Pinterest at this time for holiday planning and shopping. Therefore, we do a yearly exercise of testing our systems with additional load. During this time, we verify that our systems are able to handle the expected traffic increase. On Druid we look at several checks to verify:

• Queries: We make sure the service is able to handle the expected increase in QPS while at the same time supporting the P99 Latency SLA our clients need.
• Ingestion: We verify that the real-time ingestion is able to handle the increase in data.
• Increase in Data size: We confirm that the storage system has sufficient capacity to handle the increased data volume.

In this post, we’ll provide details about how we run the holiday load test and verify Druid is able to handle the expected increases mentioned above.

A deep dive into Airbnb’s collaborative hosting infrastructure.

What if you could dramatically reduce the cost to operate on cloud providers? That’s what we found when we dug into Redis HASH vs SET.

在上一篇文章《唤起App在转转的实践》中，我们介绍了唤端技术的实现原理和一些实践。

虽然，当前方案已经支持了基本的唤端能力，可以说是唤端技术在转转的从 0 到 1。 然而，随着时间的迁移，支持兼容的业务逻辑越来越多，项目内部结构已混乱不堪、维护艰难，并且满足不了新的业务诉求，因此，决定对其进行一次重大重构。

经过业务反馈和调研，主要问题如下：

• 集团内App尚未完全覆盖，平台兼容性尚待完善。
• 未与行业方案对齐，满足不了业务提出的更高要求。
• 周边生态有待完善，业务使用体验有待提高。

对以上问题进行了梳理、评估，最终定下了本次重构目标：

• 整体架构升级，支持唤起多App，提升唤起兼容性。
• 对标业界方案，完善现有能力。
• 唤起App周边生态完善，提升业务体验。

通过提供Flutter键盘调用流程相关分析和已知问题的解决思路，让开发者对Flutter键盘使用有更深入的了解和认识。

本文结合美团到餐B/C端业务场景，探索细粒度情感分析技术在用户评价挖掘方向的应用实践。

美团内部深度定制的TensorFlow版本在分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。

Canvas动画，从DOM到React。

携程自2014年左右开始全面使用MySQL数据库，随着业务增长、数据量激增，单机实例逐渐出现瓶颈，如单表行数过大导致历史数据查询耗时升高，单库容量过大导致磁盘空间不足等。为应对这些问题，我们采取了诸多措施如分库分表的水平拆分、一主多从读写分离、硬件SSD升级、增加前端Redis缓存等，但同时也使得整个业务层架构更加复杂，且无法做到透明的弹性，因此开始将目光转移到分布式数据库以解决这些痛点。

近年来受到Spanner&F1的启发，基于CAP理论和Paxos、Raft协议作为工程实现的分布式数据库得到了蓬勃发展，从硅谷的CockroachDB到国产的TiDB都在社区产生了很强的影响力。携程也对这些产品从社区活跃度、用户规模、易用性等多个方面做了调研，最终选择了国产的TiDB。

TiDB是一个开源的NewSQL数据库，支持混合事务和分析处理（HTAP）工作负载，兼容大部分MySQL语法，并且提供水平可扩展性、强一致性和高可用性。主要由PingCAP公司开发和支持，并在Apache 2.0下授权。2018年11月我们开始TiDB的POC以及与携程现有运维平台的整合，2019年1月第一个线上应用正式接入，最初的目标只是保证数据库的可用性以及可以存储足够多的关系型数据。随着TiDB快速迭代，越来越多的功能进入社区，如HATP特性，让我们不局限于最初的目标，开始了新的探索。本文将介绍TiDB在携程业务场景中的运维实践，希望对读者有所帮助和参考。

对于函数组件的 re-render，大致分为三种情况。本文将详细介绍这三种情况的原理与优化。

本文将详细讲解 C++ 协程上下文切换的底层原理，手把手教你从零开始实现 C++ 协程。

Thresh提供了一个简单、高效的应用开发框架和丰富的组件及API，帮助开发者在前端开发中具有原生 APP 体验的服务，目前在满帮的APP中有大规模的业务应用，它引入独立JS运行时，使用前端开发者熟悉JavaScript开发业务。

微信支付有着持续保持金融级高可用和业务高速发展双重要求。随着业务复杂性的提高和技术债务的不断增加，质量和速度在发展上的矛盾被不断激化，解决“效能问题”，提升系统应对不确定性的能力成了微信支付研发团队的燃眉之急。

为了从根本上改善研发效能，微信支付研发团队参考了来自丰田公司的精益思想，经历一年的本地化实践， 形成了集文化、工程、管理模式有机结合的精益研发。本文将介绍其中的核心思路和实践经验。