WebAssembly 作为一项新兴的技术，已经发展至 2.0 版本；相较于 1.0 版本，2.0 版本增加了更全面的指令支持和对大容量内存的友好性；同时，向量指令的加入也提高了 WebAssembly 在复杂场景下的性能表现。目前，WebAssembly 已经广泛应用于各种 Web 和非 Web 场景，例如 Web 端的视频渲染、编解码、算法移植，以及非 Web 端的 Serverless、客户端跨平台等领域。 除了广泛的应用场景，WebAssembly 还具有跨平台、高效、安全的优点。它可以在各种计算机架构上运行，并且具有接近原生代码的性能。此外，WebAssembly 的代码可以在沙箱中运行，不会影响主机环境的稳定性和安全性，从而有助于保护用户数据和隐私。 随着 WebAssembly 技术的不断进步，未来还有许多值得期待的方向。例如 WebAssembly 的多线程支持、AI 模型的推理和训练，以及在区块链领域的智能合约编写和执行。这些发展方向有助于进一步提高 WebAssembly 的性能和功能，从而推动 Web 上更多应用场景的发展。
Mooncake是得物API一站式协作平台。从2022年3月份开始负责Mooncake，到现在已经一年了，回顾这一年，Mooncake大的阶段上，总共经历过两个版本: 1、Mooncake 1.0: 面向前端和客户端的mock平台，主要解决接口调用者的数据mock问题 2、Mooncake 2.0: 面向前后端的，融合了yapi和mock的一站式文档管理平台，从供需两端解决接口文档的流通效率问题
大型系统的本质问题是复杂性问题。互联网软件，是典型的大型系统，如下图所示，数百个甚至更多的微服务相互调用/依赖，组成一个组件数量大、行为复杂、时刻在变动（发布、配置变更）当中的动态的、复杂的系统。而且，软件工程师们常常自嘲，“when things work, nobody knows why”。 本文将重点围绕软件复杂度进行剖析，希望能够帮助读者对软件复杂度成因和度量方式有所了解，同时，结合自身的实践经验谈谈我们在实际的开发工作中如何尽力避免软件复杂性问题。
前言、理论，实践请参考 微博增值团队可观测性探索与实践-初探 、微博增值团队可观测性探索与实践-实践 强烈建议优先阅读。 提前说明一下，本人现在已经从微博离职了，这篇文章算是对我过去两年多关于可观测性相关工作的反思与回顾吧。 截止23年3月末，微博增值团队从上线一站式可观测平台到现在也运行了差不多两年的时间了。在这两年里，团队成员通过一站式可观测平台不断优化和改进服务，提高了整体系统的性能与稳定性（3个9到4个9，tp99 case by case优化，平均下降 100ms），同时降低了问题发现和定位的时间（5分钟发现问题，30分钟内定位问题），从而使开发人员能够更专注于创新和业务发展。
随着作者工作年限的增长，因为经历的多、思考的多和总结的多，慢慢积累了一些自认为有价值的观点，希望对刚毕业进入职场的同学们有所帮助。
我们知道，若要保证一个系统的稳定运行，那么对于这个系统的监控是不可或缺的环节。当今在云原生领域中，Prometheus 作为已经毕业的 CNCF 项目，已经成为了非常主流的监控和报警工具。但它也存在一些缺点，例如：默认情况下，其数据存储于本地文件的 TSDB 中，不利于容灾和做数据管理，若用于生产一般需要搭配第三方的如 InfulxDB 进行使用。大数据量的场景下，指标的收集和管理性能存在一定的瓶颈。 而我们今天介绍的 VictoriaMetrics 可以认为是 Prometheus 在上述问题上的一个增强版。它不仅能作为时序数据库结合 Prometheus 使用进行指标的长期远程存储，也能单独作为一个监控解决方案对 Prometheus 进行平替。
随着历史业务不断迭代和业务场景越来越复杂，携程用车、租车（简称两车）面临历史技术债和系统复杂度越来越高带来的理解、维护、迭代困难等问题，我们开始寻求如何更有效的降低复杂度和提升效率的方法。 本文描述了两车如何利用DDD（Domain-driven Design，领域驱动设计）方法论降低系统复杂度以及在重构历史系统中的取舍和思考。对于复杂业务场景下的领域驱动设计具有借鉴意义。
