作为用研同学，经常接到品牌研究的相关需求，其中“品牌”是一个大家经常谈论，但是每个人的理解可能又各不相同的概念和工具，到底应该如何了解品牌？品牌的沟通有没有什么基本法则可以依循？我们又该如何评估一个品牌是否发挥预期的功能？

该项目组调研了多种表达式引擎，包括AviatorScript、MVEL、OGNL、SpEL、QLExpress、JEXL、JUEL和Janino。这些引擎具有不同的特性和适用场景。AviatorScript和SpEL支持集合、数组和字符串匹配的操作符；MVEL和OGNL用于获取和设置Java对象属性；QLExpress是阿里的动态脚本引擎解析工具；JEXL和JUEL是实现表达式语言的工具；Janino是一个快速的Java编译器兼表达式引擎。通过引入这些引擎，可以提高系统的灵活性和响应能力。

APPAnalyze是一款用于分析iOS ipa包的脚本工具。它通过扫描二进制库获取信息，提供自动化的质量流程和数据化平台。工具可以识别重复的资源文件和未使用的类属性。用户可以通过工具提供的HTML文件展示包体积数据和待修复问题的详细信息。此外，工具还提供了JSON数据，可用于搭建自己的数据平台。用户可以根据这些数据进行包体积优化和查看不同APP版本的对比。工具还提供了可选的修复方式，如移除重复资源文件和删除未使用的类属性，以帮助优化包体积。

本文介绍了代理模式的两个应用场景。首先是通过代理模式实现图片预加载，在预加载图片完成后，再将请求交给真正的图片对象。其次是通过代理函数收集一段时间内的请求，一次性发送给服务器，减轻服务器的压力。这两个例子展示了代理模式的作用，符合开放-封闭原则。

授人以鱼不如授人以渔，应用asm的文章有很多，简单demo的也很多，那么ASM都具备哪些能力呢？如何去学习编写ASM代码呢？什么样的情景需要用到ASM呢？

本文简单阐述，埋点的定义、作用以及如何使用；并介绍埋点不同角度及角色的质量保障方式；详细描述目前埋点沉淀的各种验证场景的case。

读写分离是一种常见的数据库优化策略，通过将读操作和写操作分配给不同的数据库实例来提高系统性能。实现读写分离主要通过动态数据源功能实现，动态数据源可以在运行时动态切换数据库连接。配置主数据库和从数据库的连接信息，创建主从数据源配置类，创建动态路由数据源，创建动态数据源配置类，使用ThreadLocal存储当前线程的数据源类型，创建自定义注解标记主和从数据源，创建切面类拦截数据库操作并根据注解切换数据源，使用连接池并集成mybatis来实现进阶的读写分离。在写入操作时，可以通过mybatis的拦截器强制切换到主库。

本文将详细介绍软件测试工程师如何结合ChatGPT和HttpRunner框架实现敏捷自动化测试。具体介绍了如何通过在web前端录制业务操作、使用命令生成自动化脚本，并通过批量更改和调试来实现自动化测试。

本文探讨了在测试工作中如何应用ChatGPT来提升效率。通过与ChatGPT进行人机对话，软件测试工程师可以进行提效，包括需求分析、测试用例编写、缺陷报告和自动化测试脚本生成等方面。

为了解决信息孤岛问题，达达7条业务线共43个站点应用接入京东子午线，复用集团的统一埋点采集能力和埋点平台，降低自研埋点采集研发投入和成本，打通数据链路，创造更多的数据分析价值，也为其他应用接入子午线提供借鉴和参考 。

2021年9月14日，Oracle发布了可以长期支持的JDK17版本，那么从JDK11到JDK17，到底带来了哪些特性呢？亚毫秒级的ZGC效果到底怎么样呢？值得我们升级吗？而且升级过程会遇到哪些问题呢？带着这些问题，本篇文章将带来完整的JDK11升级JDK17最全实践。

本文采用一张简单的架构图说明了MySQL查询中使用的组件和组件间关系。

解析了一条sql语句从客户端请求mysql服务器到返回给客户端的整个生命周期流程。

列举了单表sql、关联表sql 两种不同SQL在整个生命周期中的执行顺序以及内部组件逻辑关系。

通过如上案例的解析可以让开发者们掌握到单表sql、关联表sql的底层sql知识，为理解慢sql的产生和优化鉴定基础。

本文以一个线上问题为背景，对 Mysql 中的各种锁机制进行了详细的总结，分析了各个锁的加锁时机和具体使用场景，其中特别要注意间隙锁的使用，因间隙锁和间隙锁之间不互斥，当多个事务之间并发执行时很容易形成死锁。

本文主要介绍了京东大数据平双十一大促备战的红蓝对抗实践，从制定对抗计划、梳理对抗场景、红蓝对抗过程、演练复盘等环节逐一介绍。做到以战养兵，提高系统抗风险能力。

通过RPA技术，结合智能问答平台，突破微信端的局限性，实现微信端的智能问答客服，提升服务体验，并进行7*24监控，自动化智能运维，辅助商家快速高效的解决业务系统的问题，释放了运维售后同事的压力!

本文将从监控报警识别、如何快速发现问题、快速止血缓解系统线上问题、利用现有工具智能分析、快速定位解决问题等维度来降低MTTR，最后编写了团队快速缩短MTTR三字经，提升系统稳定性。