代码是写给人看的，所以一份好的代码，是要让水平不一的阅读者，都能够理解代码的本意。每个人的代码风格是不可能完全相同的，例如在一个文件里，有的以两个空格做缩进，有的以四个空格做缩进，有的使用下划线，有的使用驼峰，那么它的阅读体验就会变得很差。 所以如何来对代码进行约束，使团队的代码风格尽量统一，不产生更多的理解成本，是一个需要解决的问题。众所周知，懒是社会生产力进步的源动力，所以... 在前端工程化的标准中有一项就是自动化，自动化当中就包括了代码规范自动化。实现代码规范自动化可以解放团队生产力，提升团队生产效率...所以 ESLint、TSLint、StyleLint 这些工程化插件应运而生。 而最近在笔者团队也在统一不同的项目之间的规范差异，相信大家也都遇到了大段飘红的现象，今天咱来简单探究一下背后涉及到的原理。
DataLeap是火山引擎数智平台VeDI旗下的大数据研发治理套件产品，帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设，降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。 本篇文章主要围绕火山引擎DataLeap一站式数据治理实践展开分享，从数据治理思路、平台建设以及能力升级三个步骤出发，带你全面复制字节跳动数据治理经验。
在一个典型的 React 应用中，数据是通过 props 属性自上而下（由父及子）进行传递的，但此种用法对于某些类型的属性而言是极其繁琐的（例如：地区偏好，UI 主题），这些属性是应用程序中许多组件都需要的。Context 提供了一种在组件之间共享此类值的方式，而不必显式地通过组件树的逐层传递 props。 当 Context Provider 接收的 value 发生变化的时候，React 会向下深度优先遍历组件树，找到消费了该 Context 的组件并标志为需要更新，在组件更新的 render 阶段，这些消费了该 Context 的组件就会重新渲染，读取到最新的 Context 值。 我们通常传递给 Context Provider 的 value 是一个对象，对象里包含多个字段，然而这种常见的场景却可能导致多次不必要的重复渲染。以下述代码为例：
随着行业的快速发展和业务的高速迭代，数据量也呈爆炸式增长，传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足，已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲，传统大数据架构主要存在以下几方面的问题： 传统大数据组件繁多，安装运维复杂，在生产使用中需要大量的人力支持； 在线业务和大数据业务各自使用独立的资源池，使得资源流转困难，利用率低，成本上升； 传统大数据架构没有 CICD 机制，缺少测试和质量控制流程； 传统大数据缺少开箱即用的高可用、多租户、日志、监控、告警、认识、授权、审计、计费等能力。
DataTester是由火山引擎推出的A/B测试平台，覆盖推荐、广告、搜索、UI、产品功能等业务应用场景，提供从A/B实验设计、实验创建、指标计算、统计分析到最终评估上线等贯穿整个A/B实验生命周期的服务。DataTester经过了字节跳动业务的多年打磨，在字节内部已累计完成150万次A/B实验，在外部也应用到了多个行业领域。 指标查询的产品高性能是DataTester的一大优势。作为产品最复杂的功能模块之一，DataTester的指标查询能够在有限资源的前提下，发挥出最极致的A/B实验数据查询体验，而在这背后是多次的技术方案的打磨与迭代。 本文将分享DataTester在查询性能提升过程中的5个优化思路。
