知鸦日报2022-12-16

BLM业务领先模型(Business Leadership Model俗称“别乱摸”)，“业务领先模型”或者 “业务领导力模型”，是IBM在2003年推出的一套连接企业战略制定与执行的战略管理方法，因为华为的引入和使用而被众多的中国企业所熟知。BLM是一套非常完整的战略规划方法论，从差距分析到顶层设计，再到执行落地，是一套可循环的战略规划工具。

本文将通过实际案例，为大家讲解如何在日常项目中发挥设计价值，主动驱动方案优化，助力业务目标达成。

本文主要介绍对云音乐RN收银台进行monorepo改造的一些实践经验。

B站基础网络团队本着社区优先的理念，持续优化互联网接入网络架构，近2年内根据IDC规模发展和业务需求，对公网架构进行了有序升级改造，从稳定性、经济性等方面为B站业务提供了坚实保障。

GaiaX（盖亚），是在阿里文娱内广泛使用的Native动态化方案，其核心优势是性能、稳定和易用。本系列文章《GaiaX开源解读》，带大家看看过去三年GaiaX的发展过程。

在软件工程中，一些原本并不复杂的业务最终还是一片混乱，是我们的做法太过简单吗？或许本质上是我们并不擅长处理『简单』。

在本文中，将介绍一些关于 useState 的常见错误。useState 是我们使用最频繁的 React hook，在代码中随处可见，但是也经常会出现一些错误的用法。由于这些错误用法的存在，会让代码的可读性变差，提高了代码的维护成本。

When Magic Pocket adopted SMR drives in 2017, one of the design decisions was to use SSDs as a write-back cache for live writes. The main motivation was that SMR disks have a reputation for being slower for random writes than their PMR counterparts. To compensate, live writes to Magic Pocket were committed to SSDs first and acknowledgements were sent to upstream services immediately. An asynchronous background process would then flush a set of these random writes to SMR disks as sequential writes. Using this approach, Magic Pocket was able to support higher disk densities while maintaining our durability and availability guarantees.

The design worked well for us over the years. Our newer generation storage platforms were able to support disks with greater density (14-20 TB per disk). A single storage host—with more than 100 such data disks and a single SSD—was able to support 1.5-2 PBs of raw data. But as data density increased, we started to hit limits with maximum write throughput per host. This was primarily because all live writes would pass through a single SSD.

We found each host's write throughput was limited by the max write throughput of its SSD. Even the adoption of NVMe-based SSD drives wasn't enough to keep up with Magic Pocket’s scale. While a typical NVMe based SSD can handle up to 15-20 Gbps in write throughput, this was still far lower than the cumulative disk throughput of hundreds of disks on a single one of our hosts.

This bottleneck only became more apparent as the density of our storage hosts increased. While higher density storage hosts meant we needed fewer servers, our throughput remained unchanged—meaning our SSDs had to handle even more writes than before to keep up with Magic Pocket’s needs.

eBay’s notification platform team built a fault-tolerant, resilient system by injecting faults in the application level.

mars 是微信官方使用 C++ 编写的业务性无关、平台性无关的终端基础组件，本文重点分析信令传输网络模块中信令超时的实现。

Glacier是OPPO数据架构团队自研的智能湖仓服务，提供数据秒级入湖，更高效的upsert，delete能力，更强的索引能力；为更好的支持机器学习和大数据融合，Glacier具备数据多版本管理功能，提供非结构化数据湖上读写加速。

Flutter 是 Google 推出的 UI 框架，帮助开发者通过一套代码同时运行在 iOS 和 Android 上，构建媲美原生体验的精美应用！本文将带你入门 Flutter。

我们提出了一种通用的基于应用层的长事务解决方案，将复杂的分布式一致性问题化繁为简。

通过一个案例，让大家理解VPN网络中MTU问题导致的连通性问题。

在 InnoDB 引擎下，运行同一行内容在不同事务之间读写互不干扰，这是我们经常会碰到的业务场景，它也被认为是理所当然的。而这一特性的实现其实会比描述起来复杂得多。

MVCC 就是允许在特定隔离级别的 InnoDB 引擎下，对事务执行一致的读操作。避免了并发事务下对一般类型查询的锁竞争，也是一种增强并发事务读写能力的功能。

就像一位称职的摄像师，在你每个人生的高光点都会按下快门记录当下与之前的影像。

它本质上就是一个链表，每一行内容的版本都指向上一个版本，其中除了数据本身，还包含了事务可见性的信息在内，这些可见性信息用于判断哪个版本才能对当前的查询可见。

项目管理是一个繁杂的过程，每个阶段需要涉及到不同人员、资源的协调配合。每个角色都有自己的定位和任务，为了紧密配合项目经理或无分配项目经理运行项目的场景下确保项目成员共同达成项目目标，不同的角色掌握相应的项目管理意识就尤为重要。

那么，测试角色作为项目交付的质量把控者，具备相应的项目管理意识在项目的高质量、高效率交付目标上有着重要作用，如前置识别质量风险、进度风险等。本文旨在梳理、谈论测试角色在项目各阶段如何评估测试范围及风险、前置暴露问题以及推进测试进度等项目管理事项，高效协作及交付测试角色产物，最终与项目各方共同推进达到高质量、高效率交付的目标。

在高性能服务架构设计中，缓存是一个不可或缺的环节。以Java体系为例，我们从传统的硬编码方式使用缓存到基于注解的spring-cache框架，确实大大提升了我们的效率，代码也更加的简洁易维护。

但随着越来越多的项目使用spring-cache，场景越来越复杂，我们逐渐发现缓存配置代码重复、缓存策略不能在注解上直接配置、不支持多级缓存、不支持自动刷新缓存等问题逐渐突显。

基于这些在业务中遇到的问题点，我们构建了一套注解式两级缓存服务框架。在实际设计和构建过程中积累了一些经验，借此机会分享给大家，希望对业务中使用缓存尤其使用spring-cache场景的可以提供一些帮助。

作为一个生活消费决策平台，小红书内有多种场景在为消费者提供着信息获取的服务，广告主也可在各个场景通过广告触达消费者，如何跨场景进行高效的广告投放一直是困扰广告主的一道难题。为了给广告主提供更加友好的广告投放方式，提升广告投放效果，小红书建设了“全站智投”智能营销工具，为广告主提供一站式跨场景的智能投放能力。本文将重点分享“全站智投”中的核心算法能力。

微服务架构在中大型互联网公司中被广泛应用，随着业务的发展，应用数越来越多、调用关系也越来越复杂。中台化后，交易系统要支持业务线多，系统复杂性高，原系统虽然能支撑业务量的持续增长，但在稳定性、吞吐力和资源利用率上面，还存在优化空间。

本文站在业务开发角度介绍开发在微服务架构下遇到的相关问题（微服务架构的优缺点这里不再赘述），以门票活动预订流程查询引擎为例，分享微服务治理的实战经验，希望能给遇到同样问题的同学提供一些借鉴思路。

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。