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最近在给学生上课，上周六的第一堂课是关于 JavaScript 动画的内容，其中包括一些简单的动画，比如匀速或者匀加/减速的运动，也包括复杂一些的组合动画。而动画的基本原理，在我之前的文章[1]已经有了详细的介绍。在这里，我想谈一谈的是，我们可以如何针对现代浏览器设计更加简单的 API，来实现动画的序列播放。

前文，我们通过线上案例对影响 ANR 问题的六大场景进行剖析，这几类场景基本覆盖了线上大部分问题，详见ANR 案例分析集锦。同时我们选取了较多 NativePollOnce 场景的案例，便于大家更好理解。

资源的抽象和交付由 K8s 来完成，无需再关注具体机型。在物理机时代我们需要根据不同机型上的 CPU 和内存配置来决定每个机型的机器上可以部署的 Redis 实例的数量。通过 Redis 云原生，我们只需要跟 K8s 声明需要的 CPU 和内存的大小，剩下的调度、资源供给、机器筛选由 K8s 来完成。

节点的调度由 K8s 来完成。在实际部署一个 Redis 集群时，为了保证高可用，需要让 Redis 集群的一些组件满足一定的放置策略。要满足放置策略，在物理机时代需要运维系统负责完成机器的筛选以及计算的逻辑，这个逻辑相对比较复杂。K8s 本身提供了丰富的调度能力，可以轻松实现这些放置策略，从而降低运维系统的负担。

节点的管理和状态保持由 K8s 完成。在物理机时代，如果某台物理机挂了，需要运维系统介入了解其上部署的服务和组件，然后在另外一些可用的机器节点上重新拉起新的节点，填补因为机器宕机而缺少的节点。如果由 K8s 来完成节点的管理和状态的保持，就可以降低运维系统的复杂度。

标准化 Redis 的部署和运维的模式。尽量减少人工介入，提升运维自动化能力，这是最重要的一点。

看字节跳动如何利用 “ AI 大力” 生成朗朗上口的古诗儿歌。

世界在动态变化，外部波澜起伏，内心要保持平静如常。3月30日，在公司9周年庆上，字节跳动创始人张一鸣发表了演讲《平常心做非常事》，分享了他对于x

在前文，我们用了较多的篇幅介绍了ANR 设计原理及影响因素，并根据不同场景进行了分类，如：当前消息严重耗时，历史消息耗时严重，业务异常密集执行，进程内资源抢占，进程间资源抢占等场景。为了应对系统监控能力不足以及应用侧获取信息受限的情况，我们在应用侧实现了一套消息调度监控工具，重点监控主线程的“过去，现在和将来”，同时结合相关日志对 ANR 问题的分析思路进行了总结。

为了便于大家更好的理解上述知识，接下来我们将结合工作中遇到的一些比较有代表性的问题，并按照前文归因分类，由浅入深进行实例解剖，下面就来看看这几类问题，我们是如何借助系统日志和监控工具进行分析及定位的。

本文讲述了为什么需要缓存以及缓存类型。

字节扁平的组织架构，让中层格外疲惫。这里比其他大厂更快，人人像热锅上的蚂蚁。

从 2010 年 Netflix 上线 Chaos Mokey 的第一个版本到现在，虽然混沌工程发展已历时十年，但其实只在少数大厂里面有较成熟的落地，对绝大部分研发同学来说，混沌工程还是一个比较陌生的领域。

分布式和微服务化已经成为主流的系统架构设计方案，大规模分布式系统的可用性保障能力越来越成为关注的重点。混沌工程也开始如雨后春笋般在各大企业内部萌芽生长，但大部分还处于初期的探索阶段，在实践过程中也遇到了这样或那样的问题，有技术上也有认知层面上的，这些问题难免会对混沌工程的快速落地产生阻力。

下面介绍一下字节跳动在混沌工程实践过程中的一个关键阶段：场景化主动实验。希望本文可以帮助大家加深对混沌工程价值的了解，对设计混沌工程实验、落地混沌工程建设提供更多的思路。

最近在搭建一个开源的项目环境时，我需要打一个 ES 模块的包，以便开发者可以直接通过 npm 就能安装并使用，但是这个项目注定了会有样式，而且我希望打出的包的文件目录和我开发目录是一致的，似乎 Rollup 是一个不错的选择，但是我（自虐般地）选择了 Typescript 自带的编译器 tsc ，然后我就开始我的填坑之旅～

在前文，我们对ANR 设计原理及影响因素进行了介绍，并对影响 ANR 的不同场景进行归类。但是依靠现有的系统日志，不足以完成复杂场景的问题归因，而且有些信息从应用侧无法获取，这就导致很多线上问题更加棘手；因此我们在应用侧探索了新的监控能力，以弥补信息获取不足的短板。同时对日常分析过程中用到日志信息和分析思路进行总结，以帮忙大家更好的掌握分析技巧，下面我们就来看看相关实现。

列表及表格的虚拟优化不是个新鲜的课题，近期，团队发现：业界对于 table 虚拟化竟然没有一个相对一劳永逸的解决方案。这是为什么？又该如何解决？在本文中，我们会循序渐进的介绍在 React+AntDesign 技术栈下，团队内部对 Table 组件虚拟化的不同实践思路，分析可能遇到的难点问题。

无恒实验室将针对手游作弊中占比高达90%以上的内存修改挂快速分析技巧在本文中进行详细介绍

对于新手来说， reduce 没有 map、 forEach、 filter 等数组方法那么友好。但是不得不说，它们能干的事情， reduce 一个不落下，直呼“B神”。

由于 Lynx(公司自研跨端框架)编译工具和传统Web编译工具链有较大的差别（如不支持动态 style 和动态 script 基本告别了 bundleless 和 code splitting，模块系统基于 json 而非 js，没有浏览器环境)，且有在 Web 端实时编译(搭建系统)、web 端动态编译(WebIDE)，服务端实时编译(服务端编译下发）、和多版本切换等需求，因此我们需要开发一个即支持在本地也支持在浏览器工作且可以根据业务灵活定制开发的 bundler，即 universal bundler，在开发 universal bundler 的过程中也碰到了一些问题，最后我们基于 esbuild 开发了全新的 universal bundler，解决了我们碰到的大部分问题。