负责B站数据中心网络规划、设计、建设、运维与优化，为公司业务提供稳定且可靠的网络服务。整个团队专注于数据中心内外网、骨干网络、负载均衡、传输网络、虚拟化网络以及国际化网络的落地和应用，并根据业务的发展需求不断迭代更新底层基础网络设施。
今天，我们想分享来自大淘宝技术工程师们的《人间清醒语录》，这些金句里凝结了他们多年实践经验的智慧，希望可以给你“打怪升级”的过程带来一些帮助。
在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是 Kafka 最重要的落地场景。 异步解耦：同步调用转换成异步消息通知，实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景，在商品交易时，在订单创建完成之后，需要触发一系列其他的操作，比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等。如果所有操作都采用同步方式实现，将严重影响系统性能。针对此场景，我们可以利用消息中间件解耦订单创建操作和其他后续行为。 削峰填谷：利用 broker 缓冲上游生产者瞬时突发的流量，使消费者消费流量整体平滑。对于发送能力很强的上游系统，如果没有消息中间件的保护，下游系统可能会直接被压垮导致全链路服务雪崩。想象秒杀业务场景，上游业务发起下单请求，下游业务执行秒杀业务（库存检查，库存冻结，余额冻结，生成订单等等），下游业务处理的逻辑是相当复杂的，并发能力有限，如果上游服务不做限流策略，瞬时可能把下游服务压垮。
在我们深入了解 Ant Design 5.0 的新特性之前，让我们先谈谈企业级应用设计的核心理念。在 Ant Design 服务的企业级应用设计领域中，美丑并不仅仅是一种主观的、感性的概念，而是更具客观性和实际意义的。我们追求的美，实际上是为用户提供更轻松舒适的办公体验，即虚拟办公环境。良好的办公环境和体验能够提高工作效率和激发创造力。
在 Kubernetes 上，从部署 Deployment 到正常提供服务，整个流程可能会出现各种各样问题，有兴趣的可以浏览 Kubernetes Deployment 的故障排查可视化指南（2021 中文版）[1]。从可视化指南也可能看出这些问题实际上都是有迹可循，根据错误信息基本很容易找到解决方法。随着 ChatGPT 的流行，基于 LLM 的文本生成项目不断涌现，k8sgpt[2] 便是其中之一。 k8sgpt 是一个扫描 Kubernetes 集群、诊断和分类问题的工具。它将 SRE 经验编入其分析器，并通过 AI 帮助提取并丰富相关的信息。
本文主要记录了作者与自己的心魔展开 “殊死搏斗”，最终建立起了一套良好的阅读与写作循环的过程。希望本文可以帮助更多的人破除自己的“心魔”，通过阅读与写作过上更加充实的人生。
积分体系作为一种常见营销工具，几乎是每一家企业会员营销的必备功能之一，在生活中随处可见，随着vivo互联网业务发展，vivo积分体系的能力也随之得到飞速提升，本篇主要介绍vivo积分任务体系的系统建设历程。
vivo推送平台是vivo公司向开发者提供的消息推送服务，通过在云端与客户端之间建立一条稳定、可靠的长连接，为开发者提供向客户端应用实时推送消息的服务，支持百亿级的通知/消息推送，秒级触达移动用户。 推送系统主要由接入网关，逻辑推送节点，长连接组成，长连接负责与用户手机终端建立连接，及时把消息送达到手机终端。 推送系统的特点是并发高、消息量大、送达及时性较高。 vivo推送系统现状最高推送速度140w/s，单日最大消息量200亿，端到端秒级在线送达率99.9%。同时推送系统具备不可提前预知的突发大流量特点。针对推送系统高并发，高时效，突发流量等特点，如何保证系统可用性呢？本文将从系统架构，存储容灾，流量容灾三个方面进行讲述，推送系统是如何做容灾的。
