知乎通过应用混部技术实现了大规模部署，但在离线混部过程中面临问题。为了成本优化，知乎采取了系统化资源利用提升和静态资源潮汐调度等手段。系统化资源利用提升通过建立数据和应用指标，通知应用方降低配置，优化资源利用。静态资源潮汐调度则解决了K8S调度不均衡和资源碎片问题，实现了真实资源使用的调度。这些方法在不同阶段使用，帮助知乎优化资源利用和降低成本。

Alluxio Fuse是一种数据编排技术，可以将Alluxio上的数据挂载到操作系统本地，方便访问分布式存储上的数据。然而，使用Alluxio Fuse存在大文件读取速度不理想的问题。通过研究和debug，发现问题出在libfuse每次交换数据量最大为128KB的限制上。用户请求读取1MB的文件会被拆分为8个128KB的请求，导致读取速度慢。为了优化Alluxio Fuse的读取速度，需要解决这个限制。

知乎效果营销平台面临开发环境复杂和单仓库多应用的问题。为解决这些问题，文章介绍了开发环境自动化流程设计，包括搜集启动进程参数、自动签发本地https证书以及使用webpack-dev-server代理到目标环境。使用控制台交互工具inquirer来确定代理目标环境和对应域名。这一解决方案有助于提高开发环境启动效率和工程治理。

知乎为了快速高效地开发业务功能和保证业务质量，成立了数据赋能组。他们通过搭建实时数据中心和用户画像系统来实现这一目标。实时数据中心使用百度智能云的Palo作为实时数据仓库，提供实时业务数据和算法特征。用户画像系统则满足多维度的用户筛选和分析需求，通过快速筛选出大量人群来支持热点运营场景。他们还解决了数据实效性和接口实时性的挑战，保证了业务的实时更新和秒级别的快速响应。

知乎是中文互联网高质量的问答社区，每天有上千万用户在知乎分享知识、经验和见解，找到自己的答案。文章介绍了Rancher在管理大规模集群时遇到的性能问题，特别是超级管理员用户登录时的数据加载量较大，导致UI不可用且下游集群频繁断连。通过与Rancher团队的沟通，发现问题的根本原因是集群节点总量较大。

知乎商业广告审核平台采用机器审核和人工审核相结合的方式，解决方案包括接入市面上的审核系统、使用知乎社区的天玑系统进行风控和内容审核，以及各业务线的定制化审核系统。为了提高效率，选择延后接入优先级较低的业务系统，并解决广告审核部门的痛点需求。同时，需要选择开源系统或自研系统，严格遵循项目管理过程。广告审核平台的本质是业务层、审核层和广告展示层的结合。

时间轮是一种用于高效调度任务的调度模型，通常由哈希表和链表实现。它适用于延迟任务和周期性任务，如延时任务和定时任务。相比传统的队列形式的调度器，时间轮能够批量高效地管理各种任务。定时器是调度模型的实例化，包含启动定时器、加入调度任务、终止定时器、终止调度任务、周期清算和过期处理等接口。无序列表定时器是由链表实现的，任务以将要过期的剩余时间无序存储。

商业移动端系统面临架构演进、开屏重构、错误编程、大前端玩转Grafana等挑战。技术实现边界不清晰、侵入性强、缺乏系统思考和规划会导致质量失控。商广客户端系统需要与其他业务线配合，但独立性较弱。旧技术架构存在组件耦合和依赖混乱的问题，需进行架构演进以满足商业系统定位和开发规范。商业系统面临的痛点包括需求开发周期长、产品方案受限、问题排查困难。解决这些问题需要明确商业系统的本质和定位，前瞻商业系统的最佳形态，以及商业协作的最佳实践。优秀的研发人员需要具备广阔的视野。

开屏广告是商业客户端维护的重要模块，但目前存在质量和性能问题。重构目标是管理复杂度，建设独立商业能力，提供可插拔式UI插件库设计。重构的收益包括独立运行的开屏服务、调试速度提升、代码体积缩小、开屏逻辑统一、开发周期缩短、故障率减少、开屏展示率提升等。现有开屏架构无法满足复杂场景和收入增长，重构需关注可读性、可维护性和可复用性。

稳定性测试是一项关键的测试内容，可以减少软件上线后的崩溃和性能问题。在一个视频业务版本升级后出现Crash问题，导致大量崩溃。问题的原因是缺乏前置拦截测试手段。为了解决这个问题，我们的目标是降低社区客户端的Crash量并提高版本灰度阶段的稳定性问题闭环率。我们调研了Google Monkey和Maxim自动遍历工具，最终选择了Maxim来进行自动遍历测试。Maxim是基于Monkey二次开发的工具，速度快且提供多种遍历算法和定制化功能。然而，它只能测试Android系统，不能跨平台。如果只需要测试Android系统，Maxim是一个优秀的选择。

知乎引入Flink作为实时计算引擎，构建了实时计算平台Skytree。平台支持业务的日志落地、实时数仓、广告实时特征等需求。为推广平台，引入了Flink SQL并上线了Mipha。Mipha基于Flink SQL Gateway构建，引入了Mipha MetaStore作为统一的元数据管理组件。初版平台部署在Kubernetes上，支持Flink Jar任务、监控和报警机制。然而，平台存在管理问题，如任务源代码丢失。因此，决定通过重新设计整个平台，面向SQL，推出实时计算平台2.0 Mipha。

动态化技术体系是一种跨端动态模板引擎技术方案，通过跨平台动态化SDK和多个辅助工具实现研发提效。该方案包括智能化设计平台、跨端模板动态化方案、可视化搭建平台和辅助调试工具。通过这套技术体系，开发者可以高效地完成组件的设计、开发和调试工作。动态化的基础能力包括动态化中间层、SDK能力层和模板管理提供的通用能力。该技术方案在业务使用层面还在不断探索和挖掘中。

这篇文章主要介绍了知乎团队在工程能力方面的进展和措施。他们将研发交付过程分为准入、过程和准出三个阶段，并在每个阶段建立了相应的质量保障能力。通过设立准入标准、过程质量和准出质量指标以及线上质量预警，他们成功降低了MR数和线上质量故障。这些举措帮助提升了工程能力，提高了产品质量和研发效率。

埋点是一种方法，用于在应用中收集信息以跟踪应用使用情况。它可以通过优化产品或运营来提供数据支持。埋点测试分为需求新增和P0回归测试。需求新增测试需要确保字段准确、时机准确和次数准确。P0回归测试是为了确保重要埋点的准确性，对业务决策有重要影响。然而，人工测试存在耗时、精度不足和人员替换困难等问题。埋点自动化测试平台可以解决这些问题。它提供UI驱动和测试框架，并支持结果校验、存储和通知。投入产出方面，43个P0埋点接入自动化后，每周可节约2小时回归人力，已实现26小时收益。在接入过程中，发现了12个平台问题，为平台的稳定性和多样化做出了贡献。接入方案包括前期的可行性分析和场景统计，中期的用例完善和任务完成，后期的用例维护和文档沉淀。在接入细节方面，需要配置Android和iOS端的本地环境。

知乎使用Kafka进行消息通知、日志传输和离线数据处理。面临的挑战是提升稳定性和可维护性，以及增加业务研发效率。文章介绍了采用k8s部署Kafka的关键技术，包括固定brok等。

HDFS Federation架构解决了NameNode元信息存储的问题，但单机房容量成为瓶颈。知乎采用Router Base Federation方案，并迁移了子集群到其他机房。为了避免跨机房流量，设计了HDFS多机房方案。该方案使用pipeline方式写入3个副本，但如果副本所在的DataNode节点或客户端不在同一机房，就会产生跨机房流量。副本转移工具Balancer和Mover也可能产生跨机房流量。副本恢复时，集群会在DataNode间拷贝数据以恢复丢失副本。