很多同学可能都听说过流量回放这个概念，但是会发现它比很多工程都更难推动落地，原因无外乎两点：1. 常规自动化技术都可以通过开源方案或者二次开发方案解决：这在流量回放上实施难度很大，原因是因为其高度依赖于公司内部的后端服务状况、环境条件、技术架构。而开源的工具也许可以解决核心思想问题、核心技术问题，或给我们一些参考，但实际的工具开发，如录制手段、回放的验证则因上述原因，几乎需要测试人员根据自己团队现状，部分甚至全部自己进行规划。2. 回放的验证过于严格或过于宽松，导致经常误报或发现不了问题:本篇主要是分享下我们团队从开始实施传统的流量回放到目前基于LLM的流量回放的心路历程，我们的思考以及解决方案，以及阐述这套系统的作用和效果， 希望可以帮助到您或给您一些灵感。
准备 30–50 分钟技术分享，想让新人听得懂，老鸟也不嫌浅？从下列框架挑一个套用就行。 你是不是也遇到过这种情况：精心准备了满满的干货，结果台下鸦雀无声，大家都在默默刷手机。 别担心，问题通常不出在你的技术深度，而是出在讲述方式上。一个好的“故事模板”，能像 GPS 一样，引导你的听众轻松地跟你走完全程，让小白也能听懂，大牛直呼内行。
在AliExpress跨境电商的复杂业务场景下，复杂业务模式（例如跨境、本地）、多类型物流方式、分国家运营策略、多币种、多语言等各因子叠加，测试经常面临测试数据构造复杂且困难、学习成本高、耗时长等问题。测试用例的初衷是验证业务逻辑，却被数据构造的“脏活累活”绑架了。 如今，大语言模型与原子工具库的结合，可以重新定义测试数据构造的工作模式。我们构建的测试数据智造助手，让"生成一个命中单品补贴的pop待评价订单"这样的复杂需求，只需一句自然语言描述即可自动完成全链路数据构造。
本文全面探讨了营销活动反作弊与电商反作弊的图算法应用。首先介绍了黑产薅取活动奖励、刷单等作弊行为的背景，随后深入讲解了同人挖掘技术，包括同人建模、挖掘步骤及稳定性处理。接着，依次介绍了标签传播算法、Fraudar算法、GCN网络的原理、优缺点及应用。最后，文章展望了未来图算法在风控反作弊应用的发展方向，如多模态数据融合与动态图实时计算，旨在应对黑产的快速演化，确保营销活动的公平性与数据真实性。
在当今微服务架构盛行的时代，分布式系统已经成为企业级应用的标准模式。然而，随之而来的分布式事务问题也成为了开发人员的一大挑战。在复杂的供应链系统中，各个业务模块之间的数据一致性一直是一个重要且棘手的问题。物流、库存、订单等系统相互协作，如何在保证业务高效运转的同时，确保跨系统操作的数据一致性？ 今天，我们将深入探讨一个专为解决供应链分布式事务问题而设计的框架——「一致性框架」。
