基于一次线上问题，探讨ZGC如何落地实践。

提升预测10%准确性和稳定性的方案。

从上万条慢查询治理优化至几百条，保持两年平均无增长。

基于因果推断，为项目增量的评估提供一种新思路。

借鉴经典图像算法，NLP领域“新词发现”任务的一种创新解法。

基于具体案例，分享选型与落地实践过程中的问题及思考。

随着移动端短视频的火热，音视频编辑工具在做内容类APP上的地位举足轻重。丰富的转场方式可以给短视频带来更多炫酷的效果，从而更好地赢得用户青睐。本议题主要包含了对OpenGL的简单介绍及相关API使用，GLSL着色器语言的基本使用，以及如何通过编写自定义的着色器程序来实现图片的转场效果。

列表页渲染、交互速度提升20%，大幅提升页面流畅度和用户体验。

编译打包速度提升30%+，大幅提升开发体验。

去哪儿旅行 UI 自动化系统 TARS 于 2020 年 3 月启动，到 2020 年底达成一期预计目标。覆盖公共、机票、酒店等多个部门接入，月版发版30多次，回归执行自动化上百次，200多个项目发布执行 400 多次，发版无 P1、P2 故障，节省人力近千 pd 。

沙箱提高8倍上线效率，限流、熔断大幅提高稳定性。

高性能、高可用、可扩展、可伸缩、可维护、安全性 等都是技术人员常聊的话题，也是每个后端工程师必须了解和掌握的通用技能。本篇文章将从软件性能入手，探究性能到底是什么、由什么组成，推演出性能提升主脉络，总结通用思想及方法，并配合跨领域的数个具体案例辅助理解，最终形成一套完整的高性能思维框架。

查询耗时提升4倍，写入稳定性提升。

Dynamo风格数据库来源于亚马逊的Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store 论文，在该论文中论述了一种无主复制的数据库，受此启发，携程酒店开发了多存储介质预定库Hare和高可用性高性能的动态信息存储服务InfoKeeper。本文将介绍Dynamo风格的无主复制数据库，及其在携程酒店的实践。

随着互联网世界产生的数据越来越多，数据之间的联系越来越复杂层次越来越深，人们希望从这些纷乱复杂的数据中探索各种关联的需求也在与日递增。为了更有效地应对这类场景，图技术受到了越来越多的关注及运用。

在携程，很早就有一些业务尝试了图技术，并将其运用到生产中，以Neo4j和JanusGraph为主。2021年开始，我们对图数据库进行集中的运维治理，期望规范业务的使用，并适配携程已有的各种系统，更好地服务业务方。经过调研，我们选择分布式图数据库Nebula Graph作为管理的对象，主要基于以下几个因素考虑：

1）Nebula Graph开源版本即拥有横向扩展能力，为大规模部署提供了基本条件；

2）使用自研的原生存储层，相比JanusGraph这类构建在第三方存储系统上的图数据库，性能和资源使用效率上具有优势；

3）支持两种语言，尤其是兼容主流的图技术语言Cypher，有助于用户从其他使用Cypher语言的图数据库（例如Neo4j）中迁移；

4）拥有后发优势（2019起开源），社区活跃，且主流的互联网公司都有参与（腾讯，快手，美团，网易等）；

5）使用技术主流，代码清晰，技术债较少，适合二次开发；

去哪儿旅行非常重视测试环境治理，提高开发和测试人员的使用效率。从 2018 年就开始了测试环境治理和优化之路，到目前为止总共进行了三轮环境治理和优化。