捕获和处理前端组件异常是个十分重要且必要的操作。对于 React 来说，一般用 ErrorBoundary 来实现，今天就带大家一起造一个 react-error-boundary 的轮子吧~。

本文详细描述Native内存问题分析与监控的基本原理、实践方案以及经验成果。

微信识图已经在微信的扫一扫识物，微信聊天/朋友圈/公众号长按图片搜一搜等场景上线，并且从最初的电商类目（鞋子、箱包、美妆、服装、家电、玩具、图书、食品、珠宝、家具等），扩展到更加丰富的万物场景，囊括了植物、动物、汽车、红酒、地标、菜品、名画、商标、作业以及其他通用场景。在算法架构上，微信识图主要由三大核心步骤组成，即为主体检测+子类目预测+子类目细粒度同款检索，开发一个高性能的检测器对于前两个步骤至关重要，本文将主要介绍我们针对微信识图场景的数据多源异构特性而打造的后台检测器。

这篇文章整理于 2020 年 12 月 31 号在腾讯 WXG T 族开放技分享材料，分享内容是我们在搭建一套适合微信游戏业务特色推荐系统过程中的设计方案和实践经验。这套系统从 18 年底开始设计 19 年初开发完成，现在已经在业务上运行了一年多，当前部门所有的推荐业务都已经应用上这套能力，包括所有精品 app 游戏分发和游戏相关的内容推荐、几万款小游戏分发，服务着几亿微信游戏玩家。在实际业务应用中，它切实满足了很多业务对推荐的诉求，同时在业务核心指标上有了不错的提升，下面是最近一段时间三个不同类型应用场景：小游戏推荐、游戏精细化运营挖掘、定向分享收到的业务产品同学的反馈，没有商业互吹，都是真实对业务指标有提升。

本文是Pulsar技术系列中的一篇，主要简单梳理了Pulsar消息存储与BookKeeper存储文件的清理机制。其中，BookKeeper 可以理解为一个NoSQL的存储系统，默认使用RockDB存储索引数据。

内存占用会居高不下，在使用的过程中非常容易出现崩溃，卡顿等问题，在进行一系列的优化之后，写下这篇文章，总结下期间用到的一些优化方案，希望可以或多或少帮助或者启发一下他人。

Redis 大家用的不少，但是我们大多数人可能都只是关注业务本身，对于底层的细节则经常忽略，久而久之，对个人的成长帮助甚少。本文为大家总结了关于 Redis 常见用法的进阶指南，希望帮助大家加深对这门技术的理解。

音视频时代，WebRTC在形形色色的产品和业务场景下均有落地。在熟悉如何在浏览器获取设备的音视频数据和WebRTC是如何将获取的音视频数据进行网络传输的同时，我们更要夯实一下网络传输协议相关的基础知识，这能帮助我们更深入地学习WebRTC。

支撑腾讯日万亿级别数据采集上报的灯塔SDK进阶之路。

本文将通过介绍 Design Token 的基本知识及 Design Token 在设计中通过应用为大家提供新的问题解决思路。

色彩是体现品牌与基因的关键因素，构建科学高效的色彩系统，建立产品的品牌形象，对产品设计极具指导意义。

最近组里有同学做了 React Router 源码相关的分享，我感觉这是个不错的选题，React Router 源码简练好读，是个切入前端路由原理的好角度。在分享学习的过程中，自己对前端路由也产生了一些思考和见解。

nginx 是由一个 master 管理进程，多个 worker 进程处理工作的多进程模型。

在开发面向内部使用的「内容管理平台」的过程中，我们不时会收到一些页面问题的反馈，但在本地调试的过程中，有大量无法在本地重现的问题，这些问题的出现跟用户的访问设备、网络环境、访问路径可能存在关联。为了方便快捷地去定位这些问题，我们试图为所有页面点击操作都加上打点记录，但在实际操作中，由于业务变更频繁，开发框架的限制，展示打点数据较为复杂等因素，通过打点排查问题的实际效果并不理想，因此我们希望引入完整的流量统计和用户行为分析来定位问题。

在推荐系统中，最常用的排序模型是以用户点击为目标的CTR预估模型，它没有考虑用户点击后的消费深度，也没有考虑用户的多种互动行为带来的生态方面的收益。为了取得CTR以外的更多收益，QQ看点团队在深度学习框架下，对推荐系统中的多目标建模做了一系列的研究和实践，在图文场景下完成了技术落地，实现了用户阅读时长的显著提升，并在内容生态和账号生态上也取得了正向收益。本文将由浅入深，分享腾讯QQ看点图文多目标推荐实践中积累到的经验和方法，供有需要的同学参考。

本篇文章会从理解消息通知、盘点消息内容、设计消息中心三个部分，介绍如何设计全面、及时、高效的消息通知系统。