TCP的经典异常问题无非就是丢包和连接中断，在这里我打算与各位聊一聊TCP的RST到底是什么？现网中的RST问题有哪些模样？我们如何去应对、解决？本文将从RST原理、排查手段、现网痛难点案例三个板块自上而下带给读者一套完整的分析。
作者日常在与其他同学合作时，经常发现不合理的日志配置以及五花八门的日志记录方式，后续作者打算在团队内做一次Java日志的分享，本文是整理出的系列文章第一篇。
在淘宝天猫两年半的A/B实验经历里，我从零到一分别经历了货架电商-淘特的A/B实验能力建设和内容电商-直播的A/B实验能力建设，前者更关注实验通用能力建设，后者更关注实验科学落地。在拥抱变化的当下，专注一个领域是幸运的，因此做个总结，聊聊我理解的“科学实验”怎么做。
测试用例作为质量保障的核心，影响着研发-测试-发布-上线的全过程，如单元测试用例、手工测试用例、接口自动化用例、UI 自动化用例等，但用例撰写的高成本尤其是自动化用例，导致了用例的可持续积累、更新和迭代受到非常大制约。长久以来，我们在用例创作技术上一直未有过很大的突破，协助 QA 做好最基本的工作。 直到2023年，生成式 AI 的到来，为用例智能创作带来了可能，借由 AI 技术，尤其是生成式 AI，一切就变得不一样了。 我们可以通过 AI 更好地理解需求，理解 UI 页面，理解接口访问的含义，智能化的生成测试用例，辅助研发测试提效的同时借由数据飞轮不断巩固沉淀测试经验。 为此，百度移动生态质量效能部启动了 QAMate 用例智能创作项目，从基于需求生成脑图用例，基于真机操作的 UI 自动化用例录制回放，基于流量或代码生成接口自动化用例三个场景深耕，通过 AI 技术实现测试用例的智能创作，进而辅助研发测试提效，为业务质量保驾护航。
质量保障是一门基于软件测试的系统化工程，遵循渐进式的发展规律。通过因地制宜地制定落地策略，设计场景方案，获取试验结果，并加以循环往复。最终，在每一位得物测试工程师的共同努力下，积累出一套适应得物技术的质量保障方法论，即本文介绍的得物质量管理体系。
前期我们详细介绍了B站在定制化数据中心（R2-AZ2）项目上的探索[1]，主要集中在智慧节能数据中心的技术迭代和实施情况。数据中心的高效运作并非孤立存在，它依赖于复杂而精细的互联互通网络，确保数据中心内的服务器、存储和网络设备间的连接。 布线系统是实现数据中心互联互通的关键组成部分， 数据中心布线的管理不当问题会造成生产环境交付周期拉长、预留线缆过长、线缆布局混乱、设备安装困难、故障排除和维护时间增加，甚至会影响机柜的气流组织，导致局部过热从而影响电子信息设备的安全运行。 此外，随着AI技术及业务应用的快速发展，智算中心正在迅速崛起，网络正向大带宽、低延时、低功耗等方向发展，这也意味着对网络和布线系统的要求正在持续提高。 布线系统作为大型数据中心的关键基础设施之一，如何利用数字化管理工具提高其交付及运维管理效率，也是我们一直在思考的问题和探索实践的方向。
