本文主要针对Feeds流进行介绍，将从Feeds流的演变入手，带你一步步了解Feeds流，而后学习如何从开发角度入手，对其进行建模，抽象出Feeds流常见的架构，最终搭建高可用、高扩展、高性能的Feeds流应用。
近期，我们接管并重构了十多年前的 Query 理解祖传代码，代码量减少80%，性能、稳定性、可观测性都得到大幅度提升。本文将介绍重构过程中系统实现、DIFF修复、coredump 修复等方面的优化经验。
自从 Web 诞生以来，我们思考和编写 CSS 的方式发生了巨大变化。从基于表格的布局到响应式设计，我们已经走过了很长一段路，随着现代 CSS 功能越来越强大，如今进入了自适应布局的新阶段。但是一直以来，管理和组织 CSS 都是一项颇有挑战的工作，而且很难达成共识。 在这篇文章中，我们将对 CSS 进行更深入的理解，研究使其难以扩展的底层问题。我们将回顾各种 CSS 最佳实践的演变过程，它们伴随着时间而发展和变化。最后，我们将探讨如何在大型项目上实现可扩展的 CSS，以及 Tailwind 等一系列工具是如何解决这些问题的。
大家好，我是莫觉。今年我将担任阿里巴巴 D2 终端技术大会「跨端技术」的出品人，借由此次机会，写下本文聊聊跨端技术的现状与未来，希望可以给大家带来一些新的启迪。
2022，携程PC版首页终于迎来了首次改版，完成了用户体验与技术栈的全面升级。 作为与用户连接的重要入口，旧版PC首页已经陪伴携程走过了22年，承担着重要使命的同时，也遇到了很多问题： 维护/更新困难 祖传代码黑盒逻辑过多，产品也难以推动新需求的上线，旧版首页已经不能满足高速发展的业务需求。 技术栈陈旧且不统一 互联网技术日新月异，旧版首页的整体架构设计和技术栈都相对落后，且大首页中各个组件的研发涉及多事业部合作，存在技术选型差异的问题，增加了维护成本。 用户体验有待改善 旧版携程首页的设计风格沿用至今，在视觉和交互层面上，都已经难以满足用户不断提升的互联网体验和审美需求。 综合上述情况，为了给用户提供更好的服务，携程首页的整体改造迫在眉睫。
随着敏捷开发，DevOps开发模式的流行，代码质量分析作为研发质量保证体系的重要组成部分，不仅能有效的降低因频繁迭代带来的故障风险，而且对整个工程团队的效能提升有着巨大的价值。 携程很久以前就已经开始进行DevOps的建设，通过Gitlab CI/CD在开发提交代码触发的流水线pipeline中引入静态扫描、单元测试、集成测试等流程，在开发过程中打造了一套闭环的代码质量保障体系。其中，在静态代码分析阶段引入了SonarQube，并且通过对原有SonarQube代码规范库中的规范进行筛选和扩展，形成了自己的代码规范库。但是在实际应用过程中，我们发现仍然有一些问题需要优化解决： 在开发过程中，代码规范只能通过开发人员自我约束，缺少统一的平台对各应用代码的潜在风险问题统一进行分析，且问题难以定位到开发人员进行治理。 代码单元测试通过率和代码覆盖率都很高，但仍然存在一些在单元测试阶段应被发现的问题未暴露出来，导致上线后出现bug，单元测试用例的质量缺乏有效性及可靠性保证。 随着项目的发展，开发人员为了避免影响已有功能，在开发过程中大量复制粘贴，导致出现很多难以维护的重复代码
近期，我们接管并重构了十多年前的 Query 理解祖传代码，代码量减少80%，性能、稳定性、可观测性都得到大幅度提升。本文将介绍重构过程中系统实现、DIFF修复、coredump 修复等方面的优化经验。
今天下午和一位同学聊Redis集群，这玩意真没那么简单，内容非常多。 Redis Cluster是Redis官方提供的Redis集群功能。
技术永远是在“更新”或“替换”中得到发展。 在大数据行业里，2006 年 Hadoop 的诞生，给我们带来了变革意义的改变，大数据生态组件也开始层出不穷。各种不同体型的企业都喜欢选择开源大数据软件来搭建自己的系统，无论是先前十分繁荣的 Hadoop，还是后来涌现出来的 Kafka、Flink 等，都被广泛地使用着。 十多年来，这些系统经历了多轮技术洗礼，我们也随之需要根据新的技术潮流不断地进行调整甚至做技术转型。以 Hadoop 三大组件来说，计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代，对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年，云原生又火了起来，行业里再次开始了对大数据体系的云原生改造，同时 K8s 的流行，也让同为资源管理的 YARN 地位越来越尴尬。 然而，过去的技术体系在很多企业系统里仍发挥着很重要的作用，在技术更新迭代的时候，业务不能随意变动，那么我们在新旧技术共存的条件下，如何发挥新技术的最大潜力？
