在不改变代码外在行为的前提下，对代码做出修改，以改进程序的内部结构。重构是一种经千锤百炼形成的有条不紊的程序整理方法，可以最大限度地减小整理过程中引入错误的概率。本质上说，重构就是在代码写好之后改进它的设计。

在数字化时代，图标不仅是界面设计中的重要组成部分，也是品牌形象和用户体验的关键因素。随着人工智能生成内容（AIGC）技术的发展，图标设计领域迎来了一场革命。Stable Diffusion（SD）作为一种先进的AI模型，能够快速生成各种风格的图标，极大地提高了设计师的工作效率和创造力。

Stable Diffusion是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据文本描述生成相应的图像。这种模型的出现，使得图像生成变得更加灵活和高效。在图标设计中，SD可以根据设计师的创意和需求，快速生成具有特定风格和特征的图标。

度量平台的核心在于系统化地收集研发过程中的关键数据，并以直观的方式展示，帮助使用者更好地理解和分析团队的交付价值、效率和质量。平台不仅提供了可信赖的观测体系，还致力于发现团队潜在问题，并为业务改进提供依据和支持。

虽然关于度量指标构建和指标设计原则的文章已有很多，但针对度量平台系统落地的实践经验却不多见。本文将分享转转在度量平台技术建设方面的实际做法和积累的经验。

在一个公司中，消息通知系统是不可或缺的一部分，每个团队都可能开发了一套独自的消息通知组件，随着公司业务团队的日益增长，维护繁琐、排查问题复杂、开发成本等问题就会凸显出来。（例如我们的企微群通知，由于消息内容不同模板不同，一个项目内使用的组件就有3种，还不包含其他通知部分。）

基于这样的背景，我们就迫切需要开发一套通用的消息通知系统。那么如何高效地处理大量的消息请求以及服务稳定性的保障，成为了开发者需要面对的重要挑战。本文将探讨如何构建高性能的消息通知系统。

在信息爆炸的时代，计数系统几乎无处不在，从社交平台上的点赞量、评论数，到电商平台的浏览量、订单数量，再到内容网站的访问量统计，计数系统为各种业务提供了实时、准确的数据支持。这些数据不仅是简单的数字，它们可以反映出用户对内容的兴趣、商品的受欢迎程度、市场的需求变化，甚至可以用于预测未来趋势。对于企业和平台而言，计数系统能够提供一个有效的量化依据，帮助优化产品、制定营销策略、提升用户体验，因此它成为了数据统计和用户分析的核心工具。

维护公司之前的后台管理系统，在开发自测时发现mock接口失败，数据库仍插入成功。经排查发现代码中没有指定具体事务，在添加注解@Transactional后事务按预期生效回滚。为此，本文通过分析源码来介绍下事务失效的根源。

我们的业务需对接不同渠道以完成线上回收业务，然而各渠道皆有其独特的质检标准。为此，我们需对质检标准予以统一化处理，将外部标准转化为内部可识别的质检标准。在此场景下，我们提供了标准映射功能，将外部质检项与内部质检项进行关联。此次问题源于映射关系极为复杂，在导入映射关系后，发现映射逻辑耗时严重，最终定位至日志打印问题。接下来，让我们一同探究如何定位到日志问题以及为何输出大量日志会致使接口变慢。

APP运营系统是一个复杂但至关重要的体系，旨在确保 APP 能够有效地吸引用户、留存用户并实现商业目标。

在搜推系统中，随着场景建模目标越来越丰富，我们越来越多的希望模型可以兼顾多个任务的建模，多任务学习（multi-task learning）逐渐走入了人们的视野，成为了当前精排模型的主流方向之一。在转转的搜索场景中，用户的每个行为背后都有其特定的考虑因素，这也导致了不同行为之间流量效率的差异。下图展示了用户在详情页所看到的信息，其中包括收藏、加购、咨询客服等行为按钮，这些行为为精排模型预测用户的最终决策——是否购买——提供了重要的参考。基于此，我们在建模时需要全面考虑用户的决策链路，以实现最优的模型效果。

1 前言2 问题背景3 问题定位3.1 内存基本情况分析3.2 一次失败的日志内存占用消除3.3 一个奇怪的类：StringSequence？3.4 StringSequence消失了？3.5 谁在使用脚本引擎？3.6 终显庐山真面目4 深度分析4.1 内存占&

巧房SaaS系统，作为业界领先的一站式房产中介解决方案，提供全面的运营管理支持，以适应多样化和复杂的业务需求。该系统为员工提供了一个集成平台，用于执行一系列关键作业，包括房客跟进、客户带看、房源实勘、交易订单管理、营销房源发布、业绩查询、行程量数据统计、财务结算等。

在日常的开发和测试工作中，可能会经常遇到团队成员对当前所处环境真实性的疑虑。例如，开发人员和测试人员经常会问：“我们现在是在测试环境中吗？”或者“为什么测试环境的数据看起来这么真实？”这些问题不仅增加了内部沟通的成本，还可能导致操作上的犹豫不决，进而影响工作效率。

本文介绍了转转首页推荐兼顾效率及多样性的粗排实现方案，总结了粗排优化的实践经验。

在2017年年底转转自建的devops平台beetle上线之后，参考业内公司的建设模型，转转开始了自己的devops工具域的建设。静态代码扫描是最早开始的一个能力之一。下面详细介绍一下，在转转的具体实践。

随着我司业务的拓展，用户咨询或反馈问题的场景和诉求也越来越多，客服团队不断壮大。客服工作台是客服团队用来解答和处理用户问题的操作平台。客服团队分为一线和二线，其中一线客服（后面统称在线客服）主要接待用户通过客服入口的进线咨询，二线客服主要通过信息查询、电话外呼等方式处理工单流转进一步解决用户问题。本文提到的客服工作台特指为在线客服服务的系统。

转转面向二手电商业务，在搜索推荐、智能质检、智能客服等场景落地了AI技术。在实践的过程中，也发现了存在GPU执行优化不充分，浪费计算资源，增加应用成本等问题。

此外还存在线上线下处理逻辑需要分别开发的情况，造成额外的开发成本和错误排查成本，对一些需要高速迭代的业务场景的负面影响不可忽视。本文将会重点介绍基于Torchserve进行推理服务部署架构优化的工程实践。