在现代推荐系统中，需要以尽可能低的延迟在海量的数据中快速计算出与用户最相关的top-N。而其中能够管理海量数据并支持高速批量查询的存储系统是最重要的组件之一。如下图所示，无论是在召回、排序阶段，还是在离线模型训练期间，更多的特征和更快的计算通常会带来更好的推荐结果。
随着字节跳动业务规模不断扩大，对存量和新增业务的服务质量承诺变得越发关键。稳定性治理方面：怎样支持保障服务线上的高可用性，或者在出现故障/事故时，如何高效且迅速地止损、定位分析影响面已成为一个重要议题。 稳定性建设所涉及的话题十分广泛，涵盖流程梳理与标准化、数据标准化、SLO 定义、故障自愈、事故复盘和演练等方面，字节跳动基础架构可观测团队提供的稳定性平台建设思路是“事前预防、事中处理、事后复盘、事后补救/反哺事前”这四个阶段。 其中， 观测数据标准化以及一系列配套的数据链路，如：数据埋点、数据消费、数据存储、数据查询、离线数仓等，都是后续稳定性建设的重要数据基石。 并且，由此引申出排障/止损效率的问题，由于字节的服务/基础设施是分层建设的，包括端侧客户体验层、网络接入层、应用服务层、基础设施层、IDC\资源层等，不同层面的统计/描述口径是否一致、能否对应，以达到在跨层间能上卷下钻和平层内过滤聚合的“车同轨书同文”效果，这对于大幅提升整体排查效率， 让 SRE/GOC 同学能够自助完成端到端的问题排查就显得尤为重要。
在当今复杂多变的商业环境中，企业架构的设计与优化成为了一个关键议题。本文通过一系列随笔，探讨了业务架构的价值、从通用架构到场景架构的转变、恰如其分的架构设计以及如何避免盲目低效等问题。通过对多个实际案例的分析，笔者揭示了架构设计不仅仅是技术问题，更是对企业现状和未来发展的深度理解与把握。本文适合希望深入了解业务架构及其实践意义的读者阅读。
Tree Shaking 是现代 JavaScript 应用中不可或缺的优化技术，它通过移除未使用的代码来减少最终打包的大小。对于 React.js 应用，这一技术尤为重要，因为随着组件和第三方库的增多，打包体积可能迅速膨胀。Tree Shaking 能显著提升加载速度并改善整体性能。 本文将结合 React.js 的具体案例，详细讲解 Tree Shaking 的原理、最佳实践以及如何应用，助你优化代码。
随着计算机技术的不断发展，图形设计和多媒体制作领域对图像质量、可编辑性和跨平台兼容性的要求越来越高，而矢量图作为一种强大的图像类型，正好满足了这些需求。 在软件开发中，基于矢量图无限缩放性、小文件体积、高度可编辑性、跨平台兼容性和透明背景等独特优势，也会被大家广泛使用。
俗话说，“40% 的时间写代码，60% 的时间 Debug。” 经验表明，调试才是开发过程中真正的时间黑洞。在 AI 辅助编程日益普及的背景下，这一问题更加突出。AI 能加速代码生成，但处理复杂任务时难免出错，而这些错误更隐蔽且难调试。因此，我们比以往更需要依靠单测这套“原子级正确性保障”体系，确保代码质量和功能可靠性。
