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MGW——美团点评高性能四层负载均衡

MGW是美团点评基于DPDK开发的一个高性能高可靠的四层负载均衡。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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美团数据库中间件DBProxy开源

DBProxy是一款基于MySQL协议的中间件,在奇虎360的开源项目Atlas基础上进行了一系列的改进工作,现在正式开源。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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移动端性能监控方案Hertz

Hertz是一个移动端性能采集与监控系统。本文介绍Hertz的主要实现原理,以及在研发各阶段的实际应用场景。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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HDFS NameNode内存详解

从HDFS整体架构上看,NameNode内部结构相对复杂,我们通过对其内存核心数据结构定量分析,详细说明NameNode内存使用细节,提供可借鉴的内存使用评估模型,对优化用户使用HDFS的方式和管理HDFS集群具有非常重要的指导意义。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日

常见性能优化策略的总结

常见性能优化策略的总结,包括数据库、缓存、异步、多线程与分布式、NoSQL、JVM调优等,再结合真实的案例。可实践、可借鉴的各种性能优化的方案以及选型考虑点。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日

CRM系统新思维

介绍 客户关系管理系统(CRM系统)是管理公司当前以及未来潜在客户的系统,其主要目的是通过优化客户关系实现公司销售业绩的长期增长,它是企业信息
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忆往昔 发布于 2024年01月03日

基于 Appium 的 Android UI 自动化测试

使用Appium&mock工具进行UI自动化测试。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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Java NIO浅析

本文从NIO原理的角度出发,讲解其解决线程池瓶颈、处理海量连接之道,并结合在服务端和客户端的使用方式描述其优势,最后会讲一些NIO的高级主题。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日

RDS平台介绍

介绍美团点评数据库运维的自动化平台。首先简单介绍一下做平台的背景、平台的一些技术架构,以及针对我们DBA和开发需求的全套解决方案。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日

Node.js Stream - 实战篇

介绍Node.js Stream管道的概念,以及如何基于管道进行程序设计。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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Node.js Stream - 进阶篇

介绍Node.js Stream底层如何支持流式数据处理,及其back pressure机制。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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消息队列设计精要

本文从实用主义的角度,分析了消息队列的设计目的、解决的问题以及实现方式。重点关注怎么用消息队列实现补偿/最终一致性等问题并对消息重复/丢失等难点问题做了重点剖析。对于想自己动手实现消息队列有一定的参考价值。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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Java 8系列之重新认识HashMap

摘要 HashMap是Java程序员使用频率最高的用于映射(键值对)处理的数据类型。随着JDK(Java Developmet Kit)版本的更新,JDK1.8对H
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忆往昔 发布于 2024年01月03日

专访美团外卖曹振团:天下武功唯快不破

曹振团将会在2016年7月在深圳举行的ArchSummit全球架构师峰会上分享《美团外卖系统架构演进与系统稳定性经验谈》。分享前接受了InfoQ的专访。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日

Spark性能优化指南——基础篇

想要用好Spark,就必须进行合理的性能优化,才能充分发挥出它的优势。本文主要讲解了笔者实际工作中积累的Spark性能优化方案中的基础内容,包括开发调优以及资源调优。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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使用模板快速编写测试用例

使用模板可以快速全面地设计测试用例,这个模板包含产品测试需要覆盖的主要方面和使用说明,有经验的QA使用模板可以避免遗漏,新人可以借助模板的引导,快速掌握创建测试用例的系统方法。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日

Android自定义Lint实践

Android Lint是Google提供给Android开发者的静态代码检查工具。本文阐述了如何通过自定义来扩展Lint的检查能力,并提供了更简单的使用方式。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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深入FFM原理与实践

FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CT
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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Android单元测试研究与实践

Android单元测试介绍 处于高速迭代开发中的Android项目往往需要除黑盒测试外更加可靠的质量保障,这正是单元测试的用武之地。单元测试周
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忆往昔 发布于 2024年01月03日

美团O2O排序解决方案——线上篇

针对美团的O2O业务特点,我们实现一套搜索排序技术方案,在此基础上又抽象了一套通用的O2O排序解决方案,将分为线上篇和线下篇介绍,本文为线上篇,主要包括在线服务框架、特征加载、在线预估等模块。
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忆往昔 发布于 2024年01月03日
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