本篇文章来源于火山引擎ByteHouse技术专家《ByteHouse查询优化器的设计与实现》的分享，从现状分析、设计思路、实现方案、高阶优化、优化效果五个部分，拆解ByteHouse查询优化器如何实现复杂查询和性能提升。
得物的发布采用固定的双周迭代，在此基础上如有紧急的需求可以申请中间插入单周迭代版本，在以往的迭代发布过程中从开始准备灰度发布事宜到主要应用市场上架时间跨度较长，站在业务的角度像AB、埋点、新特性反馈的时间太长。 最近我们针对发布流程做了整个链路的优化，通过调整发布节奏、提升双端发布系统自动化能力等措施，帮助业务触达用户效率(每版本提前1天)，下文将详细讲述此过程。
iLogtail是一款高性能的轻量级可观测数据采集器，由阿里云SLS团队官方提供，可以运行在包括服务器、容器和嵌入式等多种环境中，其宗旨在于帮助开发者构建统一的数据采集层，助力可观测平台打造各种上层应用场景。iLogtail多年来一直稳定服务阿里集团、蚂蚁集团以及众多公有云上的企业客户，目前已经有千万级的安装量，每天采集数十PB的可观测数据，广泛应用于线上监控、问题分析/定位、运营分析、安全分析等多种场景。
业务场景：微信支付服务于千万商户和亿级用户，可用性要求高于 5 个 9； 落地矛盾：注入故障需贴近实际故障环境，对现网业务无影响/弱影响； 实践难点：如何控制最小半径，如何高效、全面挖掘风险； 业务收益：发现多处组件和业务风险，从0到1建设起混沌工程系统； 未来展望：更丰富的故障原子；自动化；支持多类半径实验。 本文从业务角度介绍微信支付实践混沌工程落地的思考，通过多分区的架构来控制最小爆炸半径，在高价值的基础组件和微信支付核心业务场景上探索，并基于高可用原则、历史故障分析推导故障原子的开发，是一篇全面的混沌工程建设实践。
