针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。

为了应对大流量，现代应用/中间件通常采用分布式部署，此时不得不考虑 CAP 问题。ZooKeeper（后文简称 ZK）是面向 CP 设计的一个开源的分布式协调框架，将那些复杂且容易出错的分布式一致性服务封装起来，构成一个高效可靠的原语集，并以一系列简单易用的接口提供给用户使用，分布式应用程序可以基于它实现诸如 数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、集群管理、Master 选举、分布式锁、分布式队列 等功能。ZK 之所以能够提供上述一套分布式数据一致性解决方案，核心在于其设计精妙的数据结构、watcher 机制、Zab 一致性协议等，下面将依次剖析。

做增长工作数年，从工具产品、内容产品再到社交产品，最终都收获了百万级的增长。这个过程中我深感增长方法之可拓展性：无论是做什么产品，都离不开做留存、做规模、做营收；通过增长这套科学的方法，我们可以快速抓住关键点，并且高容错地落地。

腾讯CDN的业务连续性建设，挑战其实比较大。

第一是带宽储备，目前我们有150T带宽的储备，遍布全球的2000+的CDN节点，覆盖了国内外的主流运营商以及中小运营商。这种海量的带宽和复杂的跨国、跨运营商的网络环境，给运营带来了很大挑战。

第二是设备资源，目前为止我们已经有500W核的设备资源、85种机型、10类硬盘。以硬盘为例，为了做好现网的运营，我们做了十个等级硬盘速度的区分，来适配各个业务的挑战。硬件设施的丰富程度也让运营的复杂度陡增。

第三是海量请求，目前CDN QPS在晚高峰已经超过100M/s。100M其实就是一个亿，这一个亿的每秒请求量，包含多种业务形态，比如点播、静态、下载、直播、动态加速等，还有当前正在推出的安全加速；包含多种类型的协议，比如网络协议上支持IPv4，IPv4+IPv6双栈，应用层支持HTTP、HTTPS、H2、QUIC等协议。海量的请求，丰富的业务场景也对现网运营体系的设计带来极大挑战。

文案对于用户体验来说，是非常重要却又容易被忽略的元素之一。好的文案，能给用户带来好的产品使用体验，作为设计师的我们，一定要足够重视。今天这篇文章，将会从常用UI元素中举例说明微文案的正确用法及价值。

change buffer（在 MySQL 5.6 之前叫 insert buffer，简称 ibuf ）是 InnoDB 5.5 引入的一种优化策略，若二级索引页不在 buffer pool 中，则将针对二级索引页的操作暂时缓存起来，等到该页从磁盘读到 buffer pool 中时再批量的（batch）apply 这些操作，从而达到减少磁盘 I/O 的目的。

本文主要从Kafka消费、堆积、稳定性、预案、成本控制等角度等最佳实践。

本文不对 raft 算法从头到尾细细讲解，而是以 raft 算法论文为起点，逐步解读 raft 算法的理论，帮助读者理解 raft 算法的正确性。然后，etcd 不仅是 raft 算法最为热门的工程实现，同时也是云原生 kubernetes 的核心存储，本文也对 etcd 的底层实现进行剖析，让读者在使用 etcd 组件的过程中能够做到心中有数。对 raft 算法足够熟悉的同学，也可以直接阅读 etcd 工程实现那块内容。

Redis 是一个开源、基于内存、使用 C 语言编写的 key-value 数据库，并提供了多种语言的 API。它的数据结构十分丰富，基础数据类型包括：string（字符串）、list（列表，双向链表）、hash（散列，键值对集合）、set（集合，不重复）和 sorted set（有序集合）。主要可以用于数据库、缓存、分布式锁、消息队列等...

以上的数据类型是 Redis 键值的数据类型，其实就是数据的保存形式，但是数据类型的底层实现是最重要的，底层的数据结构主要分为 6 种，分别是简单动态字符串、双向链表、压缩链表、哈希表、跳表和整数数组。

微服务产品团队为了广大开发者朋友们可以更好的使用腾讯云微服务产品，将持续为大家提供微服务上云快速入门的指引性文档，内容通俗易懂易上手，本篇为本系列的第二篇，为开发者朋友们详解高并发场景下限流的解决方案。

介绍协程历史、函数调用和协作式多任务处理。

相对于技术开发，项目的监控上报就仿佛现实世界中的摄像头，每一个打点上报就相当于增加一个探头，努力的将监控死角去除。一个好的监控系统要有高质量的摄像头（上报SDK）, 合理的探头数量（多维度数据上报），还要具备强大的视频汇总界面（监控数据大盘）。

因此，建设一个高质量的监控可视化数据大盘，可以合理的将上报数据汇总，将项目运行情况“高清”的展示到我们的眼前。

介绍索引的数据结构、查找算法、常见的索引概念和索引失效场景。

腾讯机器学习平台太极后端数据库是自己运维的Mysql，历史原因没有用公司CDB、TDSQL等，之后还是要进行数据库迁移把db维护交给专业的人去运维，这块太极平台没有专门的dba运维出现了不少问题，如Mysql主节点硬盘故障，备机切主导致系统中断半小时；后端接口调用不合理导致循环调用数据库致使数据库cpu持续维持在高位以及前端接口数据返回缓慢等问题。这块Mysql优化就需要开发自己去多了解Mysql系统架构、性能调优相关问题，监控Mysql 机器运行状态，本文就简单介绍下Mysql系统分析思路和采用的工具。

Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。

我们知道，索引的作用是做数据的快速检索，而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择，实现各种数据快速检索。在数据库中，高效的查找算法是非常重要的，因为数据库中存储了大量数据，一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表，如果 Mysql 没有实现索引算法，那么查找 id=7 这个数据，那么只能采取暴力顺序遍历查找，找到 id=7 这个数据需要比较 7 次，如果这个表存储的是 1000W 个数据，查找 id=1000W 这个数据那就要比较 1000W 次，这种速度是不能接受的。

我们日常工作中我们经常发现部分技术能力和自己相当的人，但绩效、成长速度、合作口碑方面却远超自己，具体是什么原因呢？核心差异是软能力。笔者结合十年来的工作经验，讲述技术之外大家应当具备的软能力，期望可以抛砖引玉，提升大家对软能力的认知和重视，从而有更好的职业发展。