公司：字节跳动
北京字节跳动科技有限公司，简称字节跳动，是一家位于中国北京的跨国互联网技术公司，成立于2012年3月，旗下有产品媒体聚合服务今日头条和短影音抖音（及其海外版本TikTok）、西瓜视频、社交平台Lemon8等，也有一些加入人工智能技术的专业生产力软件，例如剪映、办公套装拉客（lark，中国版本称飞书）等业务。
至2018年，字节跳动的移动应用月度用户超过十亿人，估值750亿美元，超越Uber成为全球最有价值的创业公司。截至2019年7月，字节跳动的产品和服务已覆盖全球150个国家和地区、75个语种，曾在40多个国家和地区位居应用商店总榜前列。
在中国互联网企业中，字节跳动是第一家没有向阿里巴巴、腾讯或百度寻求商业保护或融资的创业公司；相反地，字节跳动被认为与百度、腾讯两大巨头有强烈的竞争关系，因字节跳动资金主要来源于抖音和今日头条的广告收入。
至2020年3月，字节跳动已经有六万员工，并计划再增员一万人。投资人和内部消息将字节跳动2019年的营收定在1,040亿元至1,400亿元人民币，超过了Uber、Snapchat和推特的总和。在中国，其广告收入也超越了腾讯、仅次于阿里巴巴。抖音的全球下载量达1.15亿次，固定用户近10亿。
深度解析字节跳动的增长模型
字节跳动是如何做用户增长的？
关于这个问题，坊间流传着各种版本的回答。有人说时也命也靠运气；有人说靠抖音最推崇的算法；也有人说是靠字节一只强悍的增长团队...
10年前，在“增长黑客”的概念已在硅谷典例频出的时候，国内的“增长”思维还处在冬草萌动、芽尖儿都没有的阶段。“增长”并非一个放之四海皆准的标准化方案。面对不同的地域、不同的人群，不同的思维方式与生活习惯，都会有不同的增长策略。而每一滴毫厘之差，也会汇成千里之势。
Hessian 序列化、反序列化
- 序列化参数有枚举属性，序列化端增加一个枚举，能否正常反序列化？
- 序列化子类，它和父类有同名参数，反序列化时，同名参数能否能正常赋值？
- 序列化对象增加参数，反序列化类不增加参数，能否正常反序列化？
- 用于序列化传输的属性，用包装器比较好，还是基本类型比较好？
WebXR 技术调研 - 在浏览器中构建扩展现实（XR）应用
WebXR 是一组支持将渲染 3D 场景用来呈现虚拟世界（XR）或将图形图像添加到现实世界（AR）的标准。
RTC 场景下的屏幕共享优化实践
屏幕共享是视频会议场景使用最广泛的功能之一，在共享一个 PPT 或者文档的情况下，人们对画面清晰度有着极高的要求，“看不清” 是最容易被用户吐槽的事情；而在共享一个视频素材的情况下，大家又对流畅度有着极高的要求，“卡顿” 也是最容易被用户吐槽的点。
chrome 插件开发指南
丰富的 chrome 插件极大的提升我们的工作效率和辛福感，比如大名鼎鼎的 adblock 广告屏蔽、GoFullPage 网页长截图、evernote web clipper 收藏网页。
一般来说，插件的原理是向页面中注入 javascript 脚本，对页面进行处理，比如屏蔽页面中可能的广告元素，改变某些元素的样式，增加一些 UI。
开发插件需要使用前端技术：html css javascript。
本文就从入门开始讲述如何开发一款 chrome 插件。
幸福里 C 端 iOS 编译优化实践-优化 40% 耗时
经过长期的业务迭代，C 端工程增量编译已经严重劣化，2021 年 12 月前，C 端平均增量编译长达 3 分钟以上，严重影响研发效率，急需优化！经过优化之后，增量编译时长降低到 2 分钟左右。
字节的前端监控SDK是怎样设计的
监控SDK如何实现底层逻辑的复用、上层逻辑的解耦、如何做到灵活可扩展。接入方众多 ，SDK如何保证原有业务的正确性、保持自身的性能和稳定性？
深入浅出依赖注入及其在抖音直播中的应用
近三年，抖音直播业务实现了爆发式增长，直播间的功能也增添了许多的可玩性。为了高效满足业务快速迭代的诉求，抖音直播非常深度的使用了依赖注入架构。
在软件工程中，依赖注入（dependency injection）的意思为：给予调用方它所需要的事物。
“依赖”是指可被方法调用的事物。依赖注入形式下，调用方不再直接使用“依赖”，取而代之是“注入” 。
“注入”是指将“依赖”传递给调用方的过程。在“注入”之后，调用方才会调用该“依赖”。
传递依赖给调用方，而不是让让调用方直接获得依赖，这个是该设计的根本需求。该设计的目的是为了分离调用方和依赖方，从而实现代码的高内聚低耦合，提高可读性以及重用性。
本文试图从原理入手，讲清楚什么是依赖，什么是反转，依赖反转与控制反转的关系又是什么？一个依赖注入框架应该具备哪些能力？抖音直播又是如何通过依赖注入优雅的实现模块间的解耦？通过对依赖注入架构优缺点的分析，能对其能有更全面的了解，为后续的架构设计工作带来更多的灵感。
Thrift 序列化协议浅析
Thrift 是 Facebook 开源的一个高性能，轻量级 RPC 服务框架，是一套全栈式的 RPC 解决方案，包含序列化与服务通信能力，并支持跨平台/跨语言。
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
近日，第五届深度学习图像压缩挑战赛（以下将简称“ CLIC 大赛”）比赛结果公布，首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下，如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输，火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。
当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片，基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨，与国际领先的压缩技术，火山引擎视频云打造图像一站式解决方案 veImageX ，覆盖上传、存储、处理、分发、展示、质量监控全链路，涵盖图像生产、图像消费、云平台三大应用场景。
RTC 性能自动化工具在内存优化场景下的实践
性能测试是 SDK 发版的重要依据，VolcRTC 的业务方对于性能指标都比较重视，对于 RTC 准入有明确的准入标准。因此我们建立了线下的性能自动化测试系统，测试过程中我们发现 VolcRTC 的内存占用较高存在较大的优化空间。
用 CSS 和 JS 实现时钟效果
JavaScirpt30 是 Wes Bos 推出的一个 30 天挑战。项目免费提供了 30 个视频教程、30 个挑战的起始文档和 30 个挑战解决方案源代码。目的是帮助人们用纯 JavaScript 来写东西，不借助框架和库，也不使用编译器和引用。
MemoryThrashing：抖音直播解决内存抖动实践
直播 OOM 问题比较棘手难以定位，主要体现在涉及的业务很多，从定位到解决花费时间比较久。为了提前触达问题，提高定位的效率，也是对现有工具的补充，提出直播内存抖动解决方案- MemoryThrashing。
抖音 Android 性能优化系列：Java 锁优化
Java 多线程开发中为了保证数据的一致性，引入了同步锁(synchronized)。但是，对锁的过度使用，可能导致卡顿问题，甚至 ANR。
聊聊分布式锁
- 为了效率(efficiency)，协调各个客户端避免做重复的工作。即使锁偶尔失效了，只是可能把某些操作多做一遍而已，不会产生其它的不良后果。比如重复发送了一封同样的 email（当然这取决于业务应用的容忍度）。
- 为了正确性(correctness)。在任何情况下都不允许锁失效的情况发生，因为一旦发生，就可能意味着数据不一致(inconsistency)，数据丢失，文件损坏，订单重复，超卖或者其它严重的问题。
慢 SQL 分析与优化
从系统设计角度看，一个系统从设计搭建到数据逐步增长，SQL 执行效率可能会出现劣化，为继续支撑业务发展，我们需要对慢 SQL 进行分析和优化，严峻的情况下甚至需要对整个系统进行重构。所以我们往往需要在系统设计前对业务进行充分调研、遵守系统设计规范，在系统运行时定期结合当前业务发展情况进行系统瓶颈的分析。
从数据库角度看，每个 SQL 执行都需要消耗一定 I/O 资源，SQL 执行的快慢，决定了资源被占用时间的长短。假如有一条慢 SQL 占用了 30%的资源共计 1 分钟。那么在这 1 分钟时间内，其他 SQL 能够分配的资源总量就是 70%，如此循环，当资源分配完的时候，所有新的 SQL 执行将会排队等待。所以往往一条慢 SQL 会影响到整个业务。