以全局视角论述 WebAssembly 技术生态发展情况以及其中涉及到的关键技术。是建立完整技术认知和体系的综述性文章，文章链接较多，建议在 PC 上访问阅读。

随着财经支付业务的快速发展，考虑到未来订单量持续增长，在线存储遇到更大的挑战，需提前做好规划。目前财经支付主要业务都是使用 mysql（InnoDB）作为数据存储，因历史订单信息访问频率低并占用了大量数据库存储空间，期望将历史数据跟生产最新交易数据进行分离，当前数据库保留最近一段时间的数据作为热库，历史交易存入另一个数据库压缩存储作为冷库(rocksdb)，即数据库冷热分离。此举将会极大的节省数据库设备成本，减少因在线存储空间不足扩容导致停服不可用的时长，以下基于财经支付的统一交易系统现状做的相关案例分析仅供大家参考。

前端测试也是一种自动化测试技术，其测试的主要对象就是 Web 应用的图形用户界面（GUI）、功能和可用性，以确保 Web 应用的 GUI 层在连续的更新迭代中没有 Bug。

例如，可以检查输入字段是否接受正确的字符，表单是否仅在填写所需字段后才提交，导航是否足够简单，页面加载是否足够快，等等。

前端测试的目标是测试功能，并验证网站或应用程序的表示层是否存在错误或无错误。测试必须在每次系统更新或变更后执行，以确保最近的更改不会对 UI 层产生任何预期外的影响。

搭建平台解决方案除了常见的 DSL 还是否有其他解决方案？Code In & Code Out 方案的价值在哪里？搭建平台又如何与微前端进行结合？

用户下了一笔订单，订单中有 x（根据业务场景，x <= 6）张电影票，y 张兑换券，从这 y 张兑换券中选择不超过 x 张兑换券，使得该笔订单的实际支付金额最少，如果有多种解决方案，那么根据以下优先级为用户推荐选券的方案：

• 优先级 1: 选择实际支付金额少的方案
• 优先级 2: 如果实际支付金额一致，则优先使用面值小的方案
  • 原因：如果用户想购买一张票价为 38 元的电影票，当前他有一张 40 元和一张 60 元的兑换券，任意使用一张兑换券能得到的实际支付金额都是 0 元，那么优先为用户选择 40 元的兑换券，这样 60 元的兑换券就能服务于用户的下一笔订单，更能为用户省钱。
• 优先级 3: 若面值大小也一致，则优先使用优惠券所在券包消耗券数目多的优惠券
• 优先级 4: 若消耗券数目一致，则优先使用过期时间早的优惠券

本文将介绍字节跳动在埋点数据流业务场景遇到的需求和挑战以及具体实践，分为上下篇呈现。上篇主要包含埋点数据流简介与埋点数据流建设实践；下篇主要包含埋点数据流治理实践以及未来规划。

在前面几篇的内容里，我们的例子大部分都是黑白的，那是因为我们着重于渲染形状，基本没有考虑渲染成不同的颜色。

我们既然把 shader 中文翻译成“着色器”，顾名思义，“着色器”本身就是用来在画布上“着色”的，自然和颜色有着密切的关系。

话不多说，我们仍然通过代码由浅入深地来看一看。

近几年春节期间，抖音都会为用户带来各式各样的春节活动，每年都会有数亿用户参与其中。2022 年春节，抖音支付也参与了春节活动，面向海量用户发放抖音支付券，帮助用户在抖音春节活动中获得更好体验。对抖音支付来说，这是一个很大的挑战，因为之前抖音支付团队没有真正意义上经历过春节活动这种量级的应用场景，这对抖音支付营销系统是极大的考验。

Hertz 是字节跳动服务框架团队研发的超大规模的企业级微服务 HTTP 框架，具有高易用性、易扩展、低时延等特点。在经过了字节跳动内部一年多的使用和迭代，如今已在 CloudWeGo 正式开源。目前，Hertz 已经成为了字节跳动内部最大的 HTTP 框架，线上接入的服务数量超过 1 万，峰值 QPS 超过 4 千万。除了各个业务线的同学使用外，也服务于内部很多基础组件，如：函数计算平台 FaaS、压测平台、各类网关、Service Mesh 控制面等，均收到不错的使用反馈。在如此大规模的场景下，Hertz 拥有极强的稳定性和性能，在内部实践中某些典型服务，如框架占比较高的服务、网关等服务，迁移 Hertz 后相比 Gin 框架，资源使用显著减少，CPU 使用率随流量大小降低 30%-60%，时延也有明显降低。

Hertz 坚持内外维护一套代码，为开源使用提供了强有力的保障。通过开源， Hertz 也将丰富云原生的 Golang 中间件体系，完善 CloudWeGo 生态矩阵，为更多开发者和企业搭建云原生化的大规模分布式系统，提供一种现代的、资源高效的的技术方案。

播放器是西瓜视频等视频类 App 最主要的业务场景，也是最主要的流量入口，其承载包括下层基础播放，上层的各种播放业务：状态栏、弹幕、音量、亮度、评论、点赞、进度、倍速、清晰度、选集、合集、商业化等。

西瓜对整个业务播放器做了整体抽象，提供了一套可插拔，可复用的播放器业务框架，包括：视频播放、播控交互、业务拓展。

本文播放器是指业务播放器，主要包括视频播放、播控交互、播放业务拓展，本播放器旨在提供一套完整的架构来包容播放器所有业务，实现播放业务可插拔。

在春节活动期间，抖音将视频和春节红包相结合，用户可以通过拍视频发红包的方式来给粉丝和好友送祝福。

整个活动玩法分为 B2C 和 C2C 两种玩法。

领域特定语言（DSL），如 SQL、Elasticsearch Querystring 等，往往是为专门的目的设计的。在特定的任务中，DSL 通过在表达能力上做的妥协换取在某一领域内的高效。

在飞书套件日志系统的私有化研发过程中，为了符合研发同学查询日志的习惯，尝试使用 Elasticquery Querystring（下简称为 Querystring）作为过滤器的查询条件语句，由此需要可用的 Golang Querystring 解析器。由于目前开源界无法找到完善的实现，尝试使用 Goyacc 自行构建。

大约一年前，Resso 接入了 Combine，利用响应式编程简化了代码逻辑，也积累了很多实践经验。本文会从响应式编程的基本思想并逐步深入介绍 Combine 的概念与最佳实践， 希望能帮助更多的同学顺利上手并实践响应式编程，少踩坑。

等等，Resso 是什么？Resso 来源于 Resonate（共鸣），是字节跳动推出的一个社交音乐流媒体平台，专为下一代音乐发烧友设计，使他们能够通过对音乐的热爱来表达和与他人建立联系。

随着网络科技的发展，当今中国已进入全面信息社会，以互联网信息通信技术为先导的智能技术，深刻改变着人们的生产生活。出行、娱乐、购物、新闻等等都已经从现实转换到了互联网。虽然极大地丰富了我们的生活，但也伴随着一些“低头族”“易沉迷”等社会问题的产生。

抖音作为有着一定社会影响的产品，一直致力于承担社会责任，引导用户积极向上的生活方式。所以我们这次在做的抖音休息提醒设计探索，不是让用户不用抖音，而是要引导用户健康地使用抖音。

存储系统是指能高效存储，持久化用户数据的一系列系统软件。

行为序列模型相对于传统机器学习的主要优势在于不依赖行为画像特征，无需强专家经验挖掘高效特征来提升模型性能，缩短了特征工程的周期，能快速响应黑产攻击。

黑产通过刷接口、群控、真人众包等作弊手段在关注、点赞、评论等核心场景进行攻击。不同作弊方式在行为序列上有不同的特点。刷接口、群控作弊属于机器作弊，行为序列呈现团伙相似性、序列周期性 / 密集性。真人众包主要通过线下软件分发任务真人账号执行，行为链路具有比较固定模式以上作弊方式在行为序列上具有显著性，所以在风控业务上序列模型有很好的落地能力。