知鸦日报2021-05-13

在低门槛、低毛利的行业，双汇是如何建立业务护城河的？

OSM模型+ARGO模型+金字塔原则

都说题好文一半，甚至有人说：“一个会写标题的人抵得上千军万马！”

这当然是夸张，但也很现实。因为用户只给了你1秒钟，你想让人看文章，你的标题就得第一时间抓住眼球，让人想点开。

毕竟，谁也不愿意自己辛辛苦苦熬出的文章，因无人点开，阅读量寥寥无几。

所有的阅读和转发，标题是第一环。机会稍纵即逝，你只有1秒不到的时间，1秒内不能吸引用户点开，那么它将没有了上场的机会。

目前在 Web 标准中，手势能力是属于缺失的一块能力，更多的开发者通过 hammer.js 来获得一个通过 JavaScript 模拟出来的手势事件来开发一个手势强交互的应用，或者是直接基于更底层的 Touch event来做进一步的封装。

作为前端，我们如何做容灾来提高页面稳定性。

在之前的一篇博文中，我们讨论了Feature Service的架构，它在Lyft管理机器学习（ML）的特征存储和访问。在这篇文章中，我们将讨论LyftLearn的架构，这是一个建立在Kubernetes上的系统，负责管理ML模型训练以及批量预测。

淘宝特价版是集团内应用Flutter技术场景比较多，且用户量一亿人以上的应用了。目前我们首页、详情、店铺、我的，看看短视频，及评价，设置等二级页面都在用Flutter技术搭建。

我们发现使用Flutter经常会遇到性能问题。因为Flutter严格意义上仅是一种“UI渲染框架”，它通过异步来来实现子线程渲染UI，并且通过Skia保证两端“渲染的一致性”。但子线程执行并渲染，且动态库打包这些策略并非“一片通吃”，会导致损耗页面打开性能及可交互时长的增加。试想，app启动时动态库加载的dynamic binding（影响启动时长），页面启动时主线程启动了页面，但ui渲染却需要等待Flutter的子线程执行并渲染，低端机上页面会短暂白屏（页面未渲染影响可交互时长，虽然fps欺骗性的提高了）。

Flutter有性能瓶颈，但重度使用Flutter研发的我们是如何做到性能优化的？

iOS 推送播放语音的需求调研，即收到推送后，播放推送的文案，文案的内容不固定。类似于支付宝和微信的收款到账语音。

本文主要基于RTMP协议原文和livego源码对RTMP协议进行了深入地解析。希望通过本文，能够让读者深入理解RTMP协议，甚至能够自己动手实现一个基本的RTMP服务器。

本文主要总结当kafka集群流量达到 万亿级记录/天或者十万亿级记录/天 甚至更高后，我们需要具备哪些能力才能保障集群高可用、高可靠、高性能、高吞吐、安全的运行。

OMNI是我们用来创建，管理，并通过多种渠道向我们的社区分发内容和信息的平台。OMNI这个名字是指该平台提供全渠道内容的能力。

Golang是Uber数千个后端服务的命脉，在数百万个CPU核心上运行。了解我们的CPU瓶颈是至关重要的，这既是为了减少服务延迟，也是为了使我们的计算机群高效。Uber运营的规模需要对代码和微架构的影响有深入的了解。

虽然与其他几种语言相比，内置的Go剖析器比没有剖析器要好，但Go中事实上的CPU剖析器在基于Linux的系统上（也可能在其他操作系统上）有严重的局限性，并且缺乏许多[1, 2, 3, 4]充分理解CPU瓶颈所需的细节。

Fiber 是对 React 核心算法的重构，facebook 团队使用两年多的时间去重构 React 的核心算法，在 React16 以上的版本中引入了 Fiber 架构，极大的提高了大型react项目的性能，也激发了我对其实现的好奇。在研究源码的过程中，能发现很多比较细的点，有任务单元拆分的细，有任务调度、双缓冲、节点复用等优化的细，都非常值得我们学习，接下来就带大家看看react fiber 到底有多细。

对于反作弊紧急上线且直接影响在线收入的需求,要求测试高效且质量高,所以我们对业务和系统的分析的理解，引入测试平台的思路搭建了反作弊测试平台，本文主要介绍了58同城商业生态与智能发展中心反作弊测试平台的建设。

Linux 内存管理是一个很复杂的“工程”，它不仅仅是对物理内存的管理，也涉及到虚拟内存管理、内存交换和内存回收等。

在条件极度困难的时代，毛泽东用身体力行证明了了解行业、了解客户的可行性，值得我们每个人认真学习。