研发过程中，开发同学在接到一个需求后，必须要回答两个问题：做什么（WHAT）、怎么做（HOW）。本文就开发与测试在拆解需求时面临的共性问题，结合自己过往的经验，总结的一个实用的方法。本文不讨论技术选型，仅从思考逻辑上总结应该如何拆解与实现一个给定的需求。欢迎讨论。
大型电商系统并非一开始就具有完整设计的高可用特性，而是随着用户的不断增加与业务的快速增长逐步演进与完善的。当前高可用架构体系是互联网企业系统架构的基础要求，随着公司的业务发展，尤其是对于电商平台，每次发生稳定性故障带来的影响越来越大，提供稳定的服务，保证系统的高可用已经变成了整个技术团队需要面对的挑战。 基于此，我们深度采访了得物技术团队核心成员，探索他们在高可用架构上的实践、演进，深入了解大促备战是如何进行的，异地多活体系是如何建设的，全链路压测是怎么实践的等过程。
阿里很早就开启了线上交易应用部署单元化，因为交易单元化部署要比简单的应用服务单元化难度大很多，首先要涉及到写操作，其次交易时涉及到用户的多项资产的写，例如交易下单会涉及到商品信息（价格）、买家信息（积分）、优惠信息（优惠券）、库存等多重信息，商家可能会修改商品的价格、库存数量等，这些信息本身就是多点写的，控制不好就会出现数据一致性问题。 将交易数据完全按照某一维度进行单元化的拆分比较难，所以尽量让交易的强依赖的数据做到单元闭环，若依赖的数据做跨单元异步调用，降低交易链路的复杂性是必须的一个选择。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
工作中经常有人聊起交互跟产品的差别是什么？交互跟UI的差别是什么？似乎从入行至今，都一直有过这样的声音。互联网红利期的逐步消退，资本紧缩，压缩人力成本似乎成了一件趋之若鹜的事，所以早年阿里提出了全栈设计师、全栈工程师的概念，但本质上各种细分岗位的工作一直都存在，从未消失过，只不过以不同的形式被平摊了，但效果却难以说是好的。下面将去抛砖引玉的探讨交互设计价值点，并聊聊能否被兼并或取代。
