作为有丰富国内电商技术沉淀的团队，在服务全球化电商业务中，一方面会自然传承国内电商技术体系去解决电商业务通用问题。另一方面，面对业务、技术、组织、文化、政策等维度差异，促使我们演进新的或更合适的技术体系。比如，国际电商业务发展的阶段特征、海外基础设施特征、国际业务区别国内业务的特征、用户和文化特征、以及更不可控的政策和合规等。在我们摸索多年形成的技术体系中，我们上一篇分享讲解了开发技术和架构相关经验，在本文中，我们想分享技术领域不可或缺的另一大块，安全生产和质量保障相关的经验。 分享技术经验以前，我们先把所服务的全球化电商这个对象，在一些关键维度稍作拆解，也是多年经验对全球化电商的一些关键特征的理解，而这些理解对我们的技术构建是至关重要的。
说到热点问题，首先我们先理解一下什么是热点？ 热点通常意义来说，是指在一段时间内，被广泛关注的物品或事件，例如微博热搜，热卖商品，热点新闻，明星直播等等，所以热点产生主要包含2个条件：1.有限时间， 2流量高聚。
对绝大多数网站来说，从宏观视角上看主要有两个因素影响最终的网站业务效益： 用户的整体规模 用户在网站内的转化率 业务效益 = 用户规模 * 转化率 所以为了提升业务效益，需要提升用户规模以及转化率。
在初接触Docker的时候，我们必须要了解的几个概念就是Cgroup、Namespace、RootFs，如果本身对虚拟化的发展没有深入的了解，那么很难对这几个概念有深入的理解，本文的目的就是通过在操作系统中以交互式的方式去理解，Cgroup/Namespace/Rootfs到底实现了什么，能做到哪些事情，然后通过shell这种直观的命令行方式把我们的理解组合起来，去模仿Docker实现一个缩减的版本。
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案，在数仓模型设计过程中遇见的痛点难点问题也相应的给出了解决思路及案例代码；在数据展示模块，提供了分析指标数据展示的逻辑流程及UI案例，旨在帮助有需要的同学全方位的了解用户行为数据全链路分析流程。
MySQL在业界流行多年，很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展，MySQL也遇到了新的挑战，主要体现在：业务数据模型呈现多元化，OLTP和OLAP出现融合的趋势；在MySQL数据库上慢查询治理成本高；使用传统的分库分表方案对开发不友好，核心数据库改造成分库分表方案，时间一般以年为单位。 分布式数据库能比较好地解决上述问题，同时也带来了新的挑战。2021年，OceanBase（简称OB）开源，携程开始逐步探索OceanBase的基本特性和应用场景。OceanBase兼容大部分MySQL的功能和语法，同时提供水平扩展性、强一致性和高可用性，能满足业务需求并降低运维成本。因此，我们开始推进部分MySQL实例迁移到OB。为保证迁移顺畅，我们设计了迁移评估工具、OB迁移流程、OB监控大盘和OB故障诊断工具等。并将迁移过程中遇到的问题和大家进行分享。
