随着业务快速发展和迭代需求的增加，传统手动埋点方法的时间消耗、一定的技术门槛和较高的维护成本成为研发角色的负担。另外，全埋点的埋点方式提供了全面数据捕捉的解决方案，但其带来的海量数据处理难题和潜在的隐私风险也不容忽视。

本次技术优化最初的切入点是 xml2code，但又发现并不能达成我们预期的结果。于是整个项目回归到了更高层级的目标上，即优化布局构建耗时。为了进一步优化布局构建的耗时，预加载、多线程构建，可谓“无所不用其极”，最后达成预期结果。

Azul 可以基于源码做特性增强构建，生成 ZuluJDK 和 ZingJDK。前者属于开源版本，ZingJDK 是高性能低延时商业版。

本文就对于共享复杂业务组件，如何做好权限控制、数据埋点以及平稳降级；如何规避 MF 远程组件的稳定性风险、解决组件源码依赖发布更新等问题，保证稳定性的同时，降低本地开发门槛展开讨论。

对于一些 Thread pool is EXHAUSTED 异常，本文基于框架原理和网络原理进行逻辑推导，给出了合理的解释。

在B端研发过程中，产品原型在产品需求文档中起着重要的作用。然而，在实际的开发过程中，我们发现了一些问题。本文主要介绍了我们利用大模型辅助产品同学生成页面原型的实践经验。

GC 全称 Garbage Collection，垃圾收集，是一种自动管理堆内存的机制，负责管理堆内存上对象的释放。GC 让程序员把更多的精力集中在实际问题上。Dart 作为 Flutter 的主要编程语言，在内存管理上也使用了 GC。

本文仅仅介绍得物前端增长团队在互动游戏侧一些体验优化实践心得，后续还在不断迭代和优化，将实践经验应用扩大至多个业务中，将整个互动游戏性能体验优化至TOP级别。

自动化执行器是自动化平台自研的自动化用例执行器，负责具体执行平台编写的自动化用例和脚本，支持单独调试和按测试计划批量执行用例。

为了监控集团各业务线的资金来源和去向，资金部需每天分析所有账户出金和入金情况。为此，我们提供了资金管理平台，该平台拥有账户收支流水和账单拉取等功能，以及现金流打标能力，为资金部提供更加精准的现金流分析。

大模型是未来业务创新的重要驱动力，可以帮助业务提升效率、质量和用户体验。业务可以通过渐进的方式接入大模型，从PROMPT开始，逐步尝试RAG和Fine-tuning，以达到最佳收益效果。期待与更多业务部门合作，共同探索大模型的更多可能性。

基于java类加载的特性，我们通常会将一些期望只执行一次且不需要上下文的代码（例如sdk初始化）放到类的静态代码块中，通过触发类加载来执行这些代码，这样就不需要考虑线程安全问题以及重复执行问题。

存储引擎Clickhouse单机支持每秒近百万行写入量。这成为Trace2.0作为一款强大的应用监控系统的标志，为监控团队提供了全方位监控数据分析能力。Trace2.0使我们能及时发现和解决潜在系统问题，确保我们的服务始终稳定可靠地运行。

本篇文章详细介绍了得物外投业务前端侧应用的一些技术实践，我们还在持续不断地迭代和优化，后续有机会给大家分享商品流外投页面的优化策略，以及软广编辑器相关技术方案。

支付能力是电商产品的核心能力之一，作为订单同学，有必要了解关联域支付的流程及基本概念，支付领域的很多设计思路与资损防控经验对订单域的系统设计也很有借鉴意义。本文将从支付系统的历史、基本概念、系统设计、资损防控与订单与支付交互等方面予以介绍。

​在参与得物大语言模型（Large Language Model, LLM）项目深度实践中，笔者亲历了预训练数据的搜集与清洗全过程。通过梳理现有预训练数据集及其清洗框架，旨在提供全面而实用的参考，为LLM训练提供快速有效的数据集落地方案。