Serverless是云计算的进一步延伸，因此其继承了云计算的最大特点，即按需弹性伸缩。这样的模型设计让开发者无需关注具体的部署资源，充分利用资源规模效应，提供更好的弹性能力，也能让企业切实享受到真正的按需使用特征。正因如此，更多的云厂商们不约而同地转向Serverless这一新的架构设计理念。 “灵活可配置”作为Serverless技术的弹性核心能力之一，所关注的是“通过简单、少侵入、灵活可配置的方法让具体用云场景能充分使用弹性资源”。其本质是解决了容量规划与实际集群负载配置间的矛盾。本文将依次介绍 ElasticWorkload[1]、WorkloadSpread[2]、UnitedDeployment[3] 和 ResourcePolicy[4] 这四种资源可配置插件，详细探讨它们的核心能力、技术原理与优劣势，以及在真实场景中的应用。通过这些内容分享阿里云容器服务在应对 Serverless 负载弹性问题时的技术演进和思考。
推荐系统的模型，通过学习用户历史行为来达到个性化精准推荐的目的，因此模型训练依赖的样本数据，需要包括用户特征、服务端推荐的视频特征，以及用户在推荐视频上是否有一系列的消费行为。 推荐模型数据流，即为推荐模型提供带特征和优化目标的训练样本，包括两个模块，一是Label Join模块，负责用户行为的采集。二是feature extract模块，从原始日志中抽取特征，并基于用户行为计算模型优化的目标label。 在B站早期的推荐模型数据流架构中，如下图所示，采样两阶段特征补齐设计。Label Join模块除了完成用户行为的采集，还需要查询实时特征，补齐训练样本依赖的部分原始特征数据，一般是秒级更新的实时特征，存储在Redis中。而Feature Extract模块在计算样本之前，补齐另外一部分原始特征数据，一般是批量更新的特征数据，存储在KFC中（B站自研的KV系统）
本文介绍了Serverless高可用架构方案，当企业面对日益增长的用户访问量和复杂的业务需求时如何实现更高的灵活性、更低的成本和更强的稳定性。
本文为『云上游戏』实操系列第二篇，将介绍玩家直连游戏服背后的架构设计和云原生方案，前一篇：云上游戏：会话类游戏该如何进行云原生部署？
内存泄漏一直以来都是程序员无法回避的话题，但是其实你想在 Flutter 的 Dart 层面里真的制造出「完全无法回收」内存泄漏，其实也并不是那么容易。
想象一下：你正在深入开发一个 Vue 项目，起初一切感觉顺畅简单。但随着应用的增长，你的文件夹开始泛滥，组件变得混乱，寻找文件就像大海捞针。听起来熟悉吗？ 你并不孤单。一个有组织的文件结构是可扩展、可维护和高效前端开发的支柱。但关键问题是：没有一种放之四海而皆准的结构。完美的设置取决于你的项目规模、复杂性和团队动态。 那么，如何开始呢？如何平衡简单性和可扩展性？在本指南中，我将分解 Vue 3 项目的最优文件结构，涵盖从小规模应用到企业级设置的所有内容。让我们将文件混乱变为清晰。
Masonry是iOS在控件布局中经常使用的一个轻量级框架，Masonry让NSLayoutConstraint使用起来更为简洁。Masonry简化了NSLayoutConstraint的使用方式，让我们可以以链式的方式为我们的控件指定约束。
XCFramework是苹果推出的新的Framework格式，它实际上是另一种类型的Bundle，与原有的Framework很相似，但是可以包含多种体系机构和平台，这意味着你可以为苹果旗下所有操作系统（iOS，macOS，iPadOS等），不同体系结构（arm64，armv7 ，i386）包含模拟器，甚至UIKit和AppKit App 提供统一的分发方式。它在Xcode 11及更高版本中引入，旨在解决多平台、多架构环境下库文件分发和管理的挑战。 在这篇文章中，我们将深入探讨XCFramework的核心特点、集成方法、层级结构、创建过程以及最佳实践。无论您是经验丰富的开发者，还是刚刚踏入苹果开发世界的新手，这篇文章都将为您提供宝贵的指导和洞见。让我们一起揭开XCFramework的神秘面纱，探索它如何改变我们的开发方式，以及如何利用这一强大的工具来构建更加健壮和高效的应用程序。
面对十几万用户 SaaS 服务迁移的巨大挑战，如何在单台服务器上实现高效、稳定、安全的部署运行？ 本文详细探讨了这一挑战背后的技术实践过程，包括技术架构的演进、面临的挑战及解决方案，以及最终实现的架构维度和资源维度的显著收益。通过这一创新实践，微服务数量从30+锐减至个位数，资源占用大幅下降，仅需 8C16G 即可轻松应对，为企业在成本、效率及灵活性上带来前所未有的突破。
