本文主要讲述在android开发过程中如何更安全地使用组件，了解组件使用过程中需要关注的风险点，提高源码的可靠性和应用系统自身的安全防护能力。

随着之家业务的快速发展，之家质量保障团队在质量保障体系建设方面也在不断的探索和发展，恰逢移动互联网时代、人工智能快速发展、汽车行业消费模式升级，如何更加“有效”、更加“高效”开展质量保障活动，更好的支撑之家业务发展成为了我们必须要面对的一个重要挑战。

质量保障技术体系作为质量保证体系建设中的重要一环，建设的根本目的在于通过将测试能力工具化、产品化并以此提高产品质量保障的覆盖度和有效率以及测试效率。那么之家在质量保障技术体系方面的建设方向、现状、面临的挑战、未来规划又是怎样的呢？

本文主要阐述了Horovod分布式深度学习训练的一些机制和实现，以及实际生产环境中应用的情况。Horovod 易用且高效，统一了分布式训练机制，不用分别去学习各个深度学习框架各自的分布式训练机制，大降低了学习和使用成本...

818 全球汽车夜晚会直播对于汽车之家而言是一年中最重要的活动，活动期间用户集中参与直播活动，流量突增数倍，对于线上服务压力承载、底层基础服务都是一年中最大的挑战，为了保障当天活动顺利进行，在活动前，云平台结合各业务方一起进行了一轮又一轮的全链路压测演练来科学评估活动期间线上服务存在的隐患。承载此次演练的基础服务便是今天要介绍的之家压测平台PTS。本文将介绍PTS的的架构设计、关键举措和实践效果。

本文简要介绍了之家云多数据库管理平台产生的背景，目前支持的数据库类型及为用户提供的便利服务，并对未来发展做了规划。

随着之家基础设施规模不断扩大，资源管理面临新的挑战。通过调研Google Borg、阿里Fuxi、腾讯Caelus，同时结合大数据和容器是之家第一、二大的基础设施特点，经过探索和实践，发现混部技术在提升资源利用率有显著效果。

我们探索了一套服务于产品战略落地的项目管理体系，同时参照了业界竞品jira等构建适合之家业务的项目管理工具AutoPMP，并推动其落地实施。

汽车之家几年前已实现了应用日志的采集,但是对数据库日志并没有实现集中采集， 排查定位数据库故障原因不便。2021年我们研发了数据库日志采集分析平台系统，实现了数据库主机系统日志,数据库错误日志，审计日志的采集和分析。

从用户层API网关是服务的统一入口，是各种协议的中转站，是对上游服务的保护，是对API全生命周期的管理，是对东西流量和南北流量的集中治理。从集群层API网关属与分布式集群可横向扩展来处理高并发的请求，从服务层API属于源站的保护伞，路由器，防火墙，对访问服务的流量进行分发，治理和转换。

本文主要讲述了小米的监控系统open-falcon在之家的应用和实践，通过本文可以了解到open-falcon在之家的应用场景与改进过程，给与广大读友们类似需求的一些解决思路。

本文主要简述SQL注入漏洞原理、结合漏洞修复经验落地实践方式，最终描述整套的安全落地方案。通过本文可以了解常用测试SQL注入工具、不同修复方式的效果差异等。如对具体测试方法细节感兴趣，可查看注释或自行查询测试方法，受政策影响本文不再详细描述。安全是攻击与防御、矛与盾的结合体，只有彼此了解，才能“知己知彼，百战不殆”。

本文我们主要介绍在使用MapReduce计算框架时发生java.lang.OutOfMemoryError的处理方式。

在本文章中我们要分享JavaScript单行代码杀手锏，可以让工作更有效率哦。

汽车之家(后面简称之家）作为汽车资讯媒体平台，为用户提供着看车、买车、用车全链路信息服务，涵盖丰富的信息内容，对用户来说如何快速在过载信息中高效、准确、全面找到自己需要的内容，是之家搜索不断探索的方向和瞄准的目标。以下对之家搜索算法架构进行整体介绍。

总篇120篇 2021年第11篇1. 背景介绍之家要求对核心业务做跨机房部署，当 A 机房整体故障时，业务可以快速切换到 B 机房继续提供服务，提升业务容灾能R

在汽车之家内部，实时数据的来源主要是三部分：

• 手机端户行为的日志；
• 应用程序的服务端的日志；
• MySQL、SQLServer数据。

实时数据分析场景，目前面临的一些痛点包括：

• 使用 Flink 做指标聚合，Flink 聚合不灵活，面对需求的时候开发成本比较高的，面对多变的需求，经常需要重复开发；
• Kylin 支持指标预计算，并发支持较好，但是不能够支持高效的明细数据查询。在一些需要下钻或者获取明细数据的场景支撑的不够好；
• TiDB 不支持预聚合模型，某些数据量大的场景，聚合指标需要在线计算。在线计算会导致服务器压力瞬间增大，而且查询性能不稳定，取决于参与计算的数据量和当时服务器的负载情况。