「小得物环境」是一套[全新搭建]独立[物理隔离]的[单地域]的[小流量][生产环境],覆盖了从网络、接入层、中间件、核心应用的系统和服务，为各类产品研发和业务发展的稳定性提供了丰富工具和应用场景。

在业务迭代中，随着数据量的上升，会出现慢SQL情况，但是当我们去分析单条SQL的时候，发现其执行速度并没有那么慢，原因是什么呢，那么就可能是RDS服务器IO产生了瓶颈。

互联网常见的高可用手段。比如服务冗余部署、异步化设计、负载均衡、服务限流降级熔断、架构拆分、服务治理、分布式存储等等，今天主要是一起聊下，多机房部署的灾备架构模式，来确保服务的高可用。

为了解决在维护 Web 图标库时所面临的痛苦，期望打造最友好的从设计到研发图标交付方案，我希望它们能让更多的开发者和设计师受益，让网站建设更简单、更快速，更高效。

分布式场景下，多个业务系统间实现强一致的协议是极其困难的。一个最简单和可实现的假设就是保证最终一致性，这要求服务端在处理一个重复的请求时需要给出相同的回应，同时不会对持久化数据产生副作用（即多次操作与单次操作的结果需要是业务角度一致的）。

一个API拥有幂等能力的话，调用发起方就可以很安全的进行重试。这符合我们普遍的假设。提供幂等能力是服务提供方需要做的事，所以本文是站在服务提供者的角度来写的，即下文的“我们”通常指的是服务提供方。

我们在进行代码重构以及需求迭代时，在上线之前需要进行一轮、二轮以及回归测试，如果业务场景比较复杂，那么就会存在以下几个方面的问题：

1. 测试的周期就会相应的拉的比较长；
2. 随着业务功能的不断迭代，测试案例不一定能够覆盖全，一些冷门的隐藏比较深的问题不一定可以及时发现，回归测试难度逐渐增大；
3. 影响发布频率；
4. 开发以及测试人员消耗在测试阶段时间比较长，不利于腾出时间进行下一步的业务迭代、技术改造等工作；
5. 代码质量很多时候依赖人为的code review，迭代代码行较多，code review占用时间较多；

为此，我们能否解决这些痛点，使得我们的工作效率得到一定的提升，以及我们代码的质量得到一定的保证，是我们需要思考的一个问题。业内的做法一般将线上的流量引入对比机器，将生产结果和对比机器进行实时对比，及时暴露问题，开发和测试能够及时发现并进行修改。

包体积优化，或者说包体积瘦身，相较于 crash 治理、卡顿优化、启动优化等比较硬性的指标来说，优先级可能没有那么高。特别是对于一些孵化期和成长期的 App 来说，用户量、DAU 没有上去之前，来进行包体积瘦身收益也不高。

在 Android 当前整个 CI / CD 流程中，组件或者App产物产出时缺少核心修改信息。由于修改信息的缺失，这会让开发困惑于该产物是否包含我最新的代码提交。

最近团队里我们在密集的讨论Redis缓存一致性相关的问题，电商核心的域如商品、营销、库存、订单等实际上在缓存的选择上各有特色，那么在这些差异的业务背后，我们有没有一些最佳实践可供参考呢？本文尝试着来讨论这个问题，并给出一些建议。

目前稳定生产-TS（Technique suppport）技术支持团队在得物经过半年多的成长，已覆盖了公司绝大多数业务域，其中包括DOP（得物开放平台）、交易、社区、直播、商家后台、供应链、客服、国际、数据平台等。

得物社区是潮流内容信息流推荐场景，用户在信息流可以浏览图片、视频，在视频详情页可以通过不断下滑进行沉浸式地体验。

AirForce大目标是承载组件化相关业务、提高组件管理和发布的稳定性和效率。

性能优化是一个很复杂的工作，且充满了不确定性。它不像Java业务代码，可以一次编写到处运行(write once, run anywhere)，往往一些我们可能并不能察觉的变化，就会带来惊喜/惊吓。

随着业务的高速发展，代码量也越来越多，良好的工程结构和依赖管理对构建速度有着积极的作用，文章介绍了最近一段时间得物Android工程gradle依赖优化的一些实践，以及未来这个方向需要做的事情。

首先介绍下canvas。前端的同学可能很熟悉，举个很简单的例子：平常用的网页截图、H5游戏、前端动效、可视化图表...,都有canvas 的应用场景。

我们看下官方的定义：

“canvas是HTML5提供的一种新标签, ie9才开始支持的，canvas是一个矩形区域的画布，可以用JS控制每一个像素在上面绘画。canvas 标签使用 JavaScript 在网页上绘制图像，本身不具备绘图功能。canvas 拥有多种绘制路径、矩形、圆形、字符以及添加图像的方法。”

看着很简单，其实canvas这个标签的加入，赋予了我们更多创建惊艳的前端效果的能力。但是你知道他也有性能问题？

本篇文章就简单谈一谈canvas的性能优化。

得物流量录制回放平台经过几个月的建设，目前已支持了多个域的日常开发回归工作，沉淀了1000+自动化回归用例，帮助开发人员在上线前发现了多起隐藏bug。作为一个阶段的小结，仅以此文记录下得物流量录制回放体系建设的经验和踩过的坑...