得物App中嵌入了大量的前端Web页面用以承接各种灵活多变的业务场景和玩法，但因为众所周知的原因，Web应用的用户体验是很难与原生应用相比的。然而，随着搭建器功能的不断完善，支持的业务场景和组件也越来越多，越来越多的团队和部门优选使用搭建器搭建会场页面投放于得物App当中，这对搭建器的整体用户体验提出了更高的要求。 从我开始接触搭建器后，看到了很多搭建器项目为了用户体验优化所做的一些努力与优秀的解决方案，这些方案在各自的应用场景当中发挥了极其重要的作用。因此，抽时间以前端开发人员的视角梳理了现有的一些优秀方案，一则作为知识沉淀留档，方便之后查阅，二则也可以给后来者一些参考与借鉴。
在软件开发中，性能测试是不可或缺的一环。但是编写基准测试来正确衡量大型应用程序的一小部分的性能却又非常困难。当基准测试单独执行组件时，JVM或底层硬件可能会对您的组件应用许多优化。当组件作为大型应用程序的一部分运行时，这些优化可能无法应用。因此，实施不当的微基准测试可能会让您相信组件的性能比实际情况更好。编写正确的Java微基准测试通常需要防止JVM和硬件在微基准测试执行期间应用的优化，而这些优化在实际生产系统中是无法应用的。这就是JMH（Java 微基准测试工具）可以帮助您实现的功能。这篇文章我会全面给大家介绍下JMH的各个方面。
一年一更的彩虹桥系列又来了，在前面两期我们分享了在稳定性和性能2个层面的一些演进&优化思路。近期我们针对彩虹桥 Proxy 负载均衡层面的架构做了一次升级，目前新架构已经部署完成，生产环境正在逐步升级中，借此机会更新一下彩虹桥架构演进之路系列的第三篇。
在Go语言中，切片是一个非常常用的数据结构，很多开发者在编写代码时都会频繁使用它。尽管切片很方便，但有一个问题常常让人感到困惑：当我们把切片作为参数传递给函数时，为什么有时候切片的内容会发生变化？这让很多人一头雾水，甚至在调试时浪费了不少时间。 这篇文章简单明了地探讨这个问题，揭示切片按值传递时发生变化的原因。我们通过一些简单的示例，帮助大家理解这一现象是如何发生的，以及如何在实际开发中避免相关的坑。希望这篇文章能让你对Go切片有更清晰的认识，少走一些弯路！
Wasm，全称 WebAssembly，官网描述是一种用于基于堆栈的虚拟机的二进制指令格式。Wasm被设计为一个可移植的目标，用于编译C/C++/Rust等高级语言，支持在Web上部署客户端和服务器应用程序。 Wasm 的开发者参考文档： https://developer.mozilla.org/en-US/docs/WebAssembly 简单的来说就是使用C/C++/Rust等语言编写的代码，经过编译后得到汇编指令，再通过JavaScript相关API将文件加载到Web容器中，一句话解释就是运行在Web容器中的汇编代码。Wasm是一种可移植、体积小、加载快速的二进制格式，可以将各种编程语言的代码编译成Wasm模块，这些模块可以在现代浏览器中直接运行。尤其在涉及到GPU或CPU计算时优势相对比较明显。
推荐系统在当今的互联网应用中扮演着至关重要的角色，它极大地丰富了用户体验，帮助用户在海量信息中发现和探索他们可能感兴趣的内容。然而，随着数据量的激增和用户需求的日益多样化，传统的离线推荐系统已经难以满足用户对于实时性和个性化推荐的需求。在这种背景下，实时推荐系统应运而生，它能够迅速响应用户的行为变化，并提供更为精准的个性化推荐。 为了实现这一目标，高效的实时推荐系统必须能够持续更新用户和物品的特征，以实时捕捉和反映它们的最新行为和兴趣变化。在这个过程中，实时特征的准确性和稳定性变得至关重要，它们直接影响到推荐系统在生产环境中的效果表现。
在电商平台上，二八定律尤为明显，20%的高价值商家往往创造了80%以上的销售额。而这些商家通常拥有大量的订单、商品、出价等管理需求，推动了他们对批量操作功能的迫切需求。批量操作能够帮助这些商家高效地处理商品信息、库存和订单管理，显著提升运营效率。 通过批量操作，商户可以在短时间内对多个产品进行修改，如统一调价、调整促销策略等，从而快速响应市场变化，优化用户体验。此外，批量操作还降低了人工出错的风险，确保了数据的一致性，让商家能够更加专注于战略规划和客户关系管理。总之，对于这些商户而言，批量操作不仅是提升管理效率的关键工具，也是实现业务增长的重要保障。 在得物的商家后台中，商家的所有批量操作都承载在批处理系统（批处理中心），商家可以通过在功能页面操作批量导入或是批量导出来完成批量操作。操作后的文件将展示在下载中心。 此外，批处理中心还维护了交易后台、客服、汇金、门店等多个域的批量操作任务。截止目前，批处理中心维护了十个域的上千种批量任务，日均处理数万个相关任务，数亿条相关数据。
目前我们为了保障生产稳定性，主要运用了如下手段：线上异常日志监控（异常场景抛出error关键词，无法对不符合预定标准的数据进行过滤，误报较高）、数据核对（针对底层数据，缺乏接口维度的数据核对）、前端巡检（重点巡检前端页面的基本展示&交互，但无法精确到数据层面）、流量回放（只在发布前回放只读接口，缺乏写接口的校验，且误报较高）、接口自动化（只能作用于当前自动化产生的流量，且无法在生产环境执行）等。 流量回放天然优势是可以采集到全环境（线上、预发、线下）流量，包括流量的各种子调用、入参和响应，所以借助流量采集能力，通过只需要简单编写一些校验业务规则，利用流量触发与测试结果验证分离思想，完成全环境全流量的业务逻辑巡检校验，完成巡检能力支持，拦截各流量的异常。
Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案，因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点，是目前云端的GPU服务高效部署的主流方案。 Tritonserver的部署是以模型仓库(Model Repository)的形式体现的，即需要模型文件和配置文件，且按一定的格式放置如下，根目录下每个模型有各自的文件夹。
