云计算带来的优势之一便是弹性能力，云原生场景下 Kubernetes 提供了水平弹性扩容能力（HPA），让应用可以随着实时指标进行扩/缩。然而 HPA 的实际工作情况可能和我们直观预想的情况是不一样的，这里面存在一些认知误区。本文总结了一下 EDAS 用户在使用 HPA 时常遇到的三个认知误区，具体如下：
“ DDD设计的目标是关注领域模型而并非技术来创建更好的软件，假设开发人员构建了一个SQL，并将它传递给基础设施层中的某个查询服务然后根据表数据的结构集取出所需信息，最后将这些信息提供给构造函数或者Factory，开发人员在做这一切的时候早已不把模型看做重点了，这个整个过程就变成了数据处理的风格 ”——摘 Eric Evans《领域驱动设计》 《领域驱动设计》中的Repository（下面将用仓储表示）层实际上是极具有挑战性的，对于它的理解，也十分重要。本文大部分内容都在众多前辈理论基础上，从一个崭新的领域视觉开始探索，并结合自己的实践感悟进行细致的解析。同时本文不仅仅是DDD前辈的搬运工，也创新提出了仓储实体转移的概念，可以提供给读者思考是否在自己场景中可以用到这种模式。即使读者也对仓储有很深的了解，我也觉得本文会对你有新的阅读体验。
去年此时发表了一篇文章 《流计算引擎数据一致性的本质》，主要论述了流计算引擎中的数据一致性问题，事实上，该文章只能算作流计算数据一致性的上篇，如何通过流计算中得到真正准确、符合业务语义的数据，需要作进一步阐述。强迫症接受不了这种半拉子工程，所以今年还是陆陆续续把下篇（流计算引擎数据正确性的挑战） 撰写完成。上下两篇文章的主要论点，分别对应了流计算领域中的两大难题：端到端一致性和完整性推理。
为了提升应用稳定性，我们对前端项目开展了脚本异常治理的工作，对生产上报的js error进行了整体排查，试图通过降低脚本异常的发生频次来提升相关告警的准确率，结合最近在这方面阅读的相关资料，尝试阶段性的做个总结，下面我们来介绍下js异常处理的一些经验。
在我们之前分享的《Dutter | 钉钉 Flutter 跨四端方案设计与技术实践》《Dutter | 前车之鉴：聊聊钉钉 Flutter 落地桌面端踩过的“坑”》文章中，有为大家简单介绍过钉钉 Flutter 桌面端应用的一些情况。在文章中我们有提到，因为需要支持多窗口、窗口内嵌等场景，在桌面端我们无法使用 FlutterBoost 一类的中间件来共享 FlutterEngine，只能采用多引擎方案来驱动多画布同时渲染。 此方案虽然能满足现阶段钉钉业务使用，但未来随着业务盖度、复杂度的提升，方案的弊端也愈加明显：引擎启动偶现卡顿、首帧耗时略长、内存占用高等。尤其是钉钉 Windows 端因为32位兼容问题，目前仍以 JIT 模式在运行 Flutter 页面，情况相比 AOT 模式更加差一些。以钉钉 Windows 目前线上业务为例，若不做任何优化，启动首帧展示耗时大概在 1000ms~2600ms 之间，每个引擎内存占用大概在 70MB 左右。 我们选择基于 Flutter 来构建钉钉跨4+端研发框架（Dutter） 的主要初衷即看中其在性能和体验上具备可媲美 Native 运行
在 ICE、Rax 等项目研发中，我们或多或少都会接触到 build-scripts 的使用。build-scripts 是集团共建的统一构建脚手架解决方案，其除了提供基础的 start、build 和 test 命令外，还支持灵活的插件机制供开发者扩展构建配置。 本文尝试通过场景演进的方式，来由简至繁地讲解一下 build-scripts 的架构演进过程，注意下文描述的演进过程意在讲清 build-scripts 的设计原理及相关方法的作用，并不代表 build-scripts 实际设计时的演进过程，如果文中存在理解错误的地方，还望指正。
一个IP报文如何跨越万水千山达到目的地？本文将以阿里云为例，带领大家一起探索同地域内云上通信的全过程，完整展现云上同地域内各种场景的IP报文之旅，深入理解云网络技术、产品和通信。
