哈啰在去年9月30日开启了首届的假日狂欢节，我们也做了很多的稳定性保障工作，最终大促顺利渡过，业务体感非常顺滑。

与原生 Android 和 iOS 的多线程机制相比，单线程的 Dart 如何从语言设计层面和代码运行机制上保证 Flutter UI 的流畅性呢？

我们借鉴hpa的设计思路自研了一套能够实现哈啰业务场景的水位弹性控制器WPA（Water Pod Autoscaler）。

逆地理编码调用目前是整个地图服务调用量最大的接口，在冲单前优化调用量的问题保障接口稳定性迫在眉睫。

乐高系统是基于“哈啰APP首页方案”演进过程中积累的经验，孵化建设的一套适合哈啰的端到端动态化运营发布系统。

经历过多次故障复盘，有些复盘过程剑拔弩张、针锋相对，有些则是谈笑风生、以和为贵。本篇主要分享一些故障复盘时的感触和思考。

随着哈啰用户体量的不断增大，业务场景越发复杂化，尤其在目前已变成群众出行必不可少的基础设施的背景下，如何识别线上系统瓶颈、风险，保证系统的高可用已经变得尤为重要，让技术更好的服务业务，创造更多的价值。

负载均衡是分布式系统里最常用的能力，实现方式有很多，今天要讲的是遇到的一个真实的生产问题。

哈啰好物商城中，存在大量的长列表数据，我们可以采用虚拟列表来做优化。

本次跟大家分享的是智能创意在哈啰的应用实践，包括以下几个部分：什么是创意、如何进行创意生成与创意优选、哈啰智能创意系统展示。

diff 算法是一种通过同层的树节点进行比较的高效算法，避免了对树进行逐层搜索遍历。diff 算法的在很多场景下都有应用，例如在 vue 虚拟 dom 渲染成真实 dom 的新旧 VNode 节点比较更新时。

本次跟大家分享的是基于出行领域全场景的mock提效探索与实践，包括以下几大部分：哈啰业务数据场景痛点、哈啰HiMock和传统Mock的对比、Mock技术支撑全场景业务域的实践、规划&探讨。

本次跟大家分享的是哈啰调度算法评测与仿真系统，包括以下几大部分：哈啰两轮车调度算法介绍、调度算法在效果评测上的挑战、调度算法仿真系统介绍、收益和展望。

在前文中我们介绍了哈啰研发团队的组织情况，以及在日常工作中碰到的四大挑战：

• 挑战1：团队急剧扩张，跨团队协同越来越困难
• 挑战2：不同业务发展诉求不同：成熟业务求稳，创新业务求快
• 挑战3：在业务和团队协同复杂度上升的同时，仍需做到快速响应，适应变化
• 挑战4：如何确保大型组织持续保持高效能并不断提升

同时，我们也抛出了哈啰的“3+X”应对方案：

严格统一的迭代节奏；拉毛线；SOS；+ X

那么其具体含义和做法到底是什么呢？今天我们结合一些实际的案例来深入探讨一下。

前面我们花了两篇文章的篇幅，跟大家详细分析了哈啰在大规模敏捷组织中所面临的4大挑战，究其核心是需要解决以下两个问题：

挑战1~3是需要在大型组织中建立一个高效的沟通及决策机制；

挑战4是需要建立一个合理的评价体系。

在中篇中我们介绍了，挑战1~3是通过运用敏捷模式本身的特点做了补强来处理，那么很自然的“X”就是应对挑战4的办法。

我们今天单独来聊聊这个“X”。

随着“敏捷”逐渐被国内越来越多的从业者接受，自然而然的，越来越多的大规模的敏捷模式也逐渐的映入到了大家的眼帘：LeSS，SAFe，Spotify......于是我们跟当年不知道如何选择单个团队的敏捷实践模式一样，又陷入了不知如何开展大规模敏捷实践的困境当中。