随着业务发展，货拉拉资金交易规模日渐增长，日单量峰值超百万级，在线系统超过500个。这样的交易量采用传统的对账方式，很难在短时间内完成对账操作。因此我们急需实时对账平台，主动实时发现资损问题，实现更健壮可靠的资金履约。

货拉拉移动端拥有一套完善的稳定性监控系统，该系统在帮助我们打造行业一流的产品、问题告警和问题归因等方面起到了非常好的作用。今天，我们将该系统中symbolic demange方向的实践分享出来，同时也将demangle工具直接开放到Github，希望能够帮助到同样有诉求的同学们。

随着货拉拉业务的快速增长，Kafka集群流量和负载也呈现出明显的增长趋势。作为货拉拉业务核心的消息中间件，Kafka架构也做了相应架构演进。本篇文章将会重点介绍过去、现在kafka架构的演进历程。

JWT简介、JWT自身攻击面、JWT在业务场景的攻击面、JWT测试、相关工具。

随着货拉拉业务的迅猛发展，我们的订单量不断攀升，随之而来的是用户消息量的激增。这些海量的用户消息需要得到及时而有效的处理和流转。为了应对这一挑战，我们构建了一个高效的消息融合分发平台。

货拉拉专送司机端存在一个账号在多台设备之间切换登录的场景，登录的token凭证也有时效性，当切换设备登录或token凭证失效时，需要走手机验证码登录流程(目前暂只支持此登录方式)，若碰到手机号临时被三大运营端限制的场景，将无法正常获取验证码进行登录。

为了解决上述极端场景的登录问题，以及在一定程度上缩减短信验证码的开销，特引入指纹/人脸认证的登录方式。

本文将简单阐述接入指纹/人脸认证进行登录的整个流程的探索过程及部分核心代码实现，以及分享此过程中碰到的一些问题。

货拉拉AI一站式测评平台，搭建“出-测-评”三位一体化智评能力，打造物流行业的领先评测平台，覆盖公司评测全场景，加速数智化转型进程。

本文提出一种新的解决方案，旨在探讨遗传算法如何和因果推断算法相结合，优化货运价格策略，通过模拟自然选择过程找到最优解，增强企业市场竞争力和盈利能力。

在如今的货运业务中，导航系统的重要性不言而喻。它不仅可以为司机提供准确的路线和路况信息，帮助他们降低运输成本、提高运输效率，同时其底层能力也在计价、交易等场景中发挥着重要支撑作用。然而...

在实际的编程过程中，时常会遇到一些暂时难以理解的问题。此刻，分享一段关于线上问题定位的高潮部分，请跟着小编一起来看看我们是如何一步步剖析。

企业业务生态也基本建设完成，后续将如何建设呢？能力往哪方面扩展，如何挖掘客户价值、创造更大的利润空间？

指纹登录是一种很常见的登录方式，特别在各种金融类APP中，指纹登录的功能已成为标配。为了丰富我们的登录方式，提高我们的用户体验，降低我们的短信成本，我们最近在货拉拉专送司机Android端上线了指纹登录功能。Google从Android 6.0开始，提供了开放的指纹识别相关API，我们在基于指纹验证的基础功能上实现登录的业务场景，希望通过本次的分享能让你的app快速实现指纹登录能力。

为实现公司的降本增效战略，以及满足大数据云原生与存算分离的发展趋势，货拉拉引入了Remote Shuffle Service（简称RSS）服务。

随着市场的变化和业务的发展，货拉拉已经从货运业务扩展到出行、国际化等新领域。为了适应业务的迅速扩张，新领域的服务通常会基于现有的系统架构进行开发。这种方法能够加快新领域服务的孵化速度，但同时也对质量保障工作提出了更高的标准和挑战：

冗余代码： 废弃的业务逻辑 ， 或者基于旧业务线系统修改的新业务线系统，都有大量冗余代码的产生，我们往往难以抽出足够的人力去清理这些冗余代码，这对基于代码覆盖率的测试监控带来了困扰；

回归成本高： 业务高速发展带来了频繁发布，我们迫切需要高覆盖率的自动化测试，以替代大部分或全部的人工回归，将更多人力放在增量代码测试上；

自动化无度量手段： 当前接口自动化的覆盖程度，是否能够代替全量回归等等这些都没有一个度量的手段，完全根据各业务线测试的经验来判断，这就会导致各业务线执行标准上的不一致，从而带来一些质量上的风险。

识别，是计算机视觉（Computer Vision, CV）领域研究最多、应用最广泛的视觉任务，其技术成熟、工具完善，在项目落地中扮演着重要角色。

本文探讨了图数据库在主机安全领域的背景、调研、应用和效果，提升主机安全防护能力。