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。

传统的数据分析方法往往无法满足日益增长的数据分析需求的数量和复杂性。而ChatGPT-4作为一种先进的自然语言处理技术，能助力企业和组织更高效地挖掘数据价值。本文将探讨ChatGPT-4在数据分析中的应用及该技术提高数据分析的效率和洞察力。

到家、小时购、天选退款有2套结构，代码逻辑混乱；其中小时购、天选部分售后单是和平生pop交互退款，部分是和售后中台交互退款；并且兼容3套逻辑；痛点：代码繁重，缺乏合理性的设计，后续迭代开发以及维护成本高，同时增加了系统的风险和不稳定性。