图片加载作为重中之重的App体验指标，端侧的白屏问题则是其中最为严重的问题之一。想象一下如果你在浏览交易商品、社区帖子等核心场景下，图片无法完成加载是多么糟糕的体验，线上过往也陆续有一些白屏的用户反馈。 客户端架构侧从用户白屏问题反馈出发，深入分析每一个用户的实际情况，从0到1完成了白屏体系监控建设，借助独立搭建的白屏分析平台能力，从图片库、网络库、CDN质量等3个维度进行了专项治理优化。本文重点带你了解得物图片库是如何完成白屏精细化监控的基础能力、问题定位、治理优化，实现线上用户白屏问图片库相关Issue反馈基本清零。
随着近几年得物的业务和技术的快速发展，我们不管是在面向C端场景还是B端供应链；业务版本的迭代更新，技术架构的不断升级；不管是业务稳定性还是架构稳定性，业务灰度的能力对我们来说都是一项重要的技术保障，越来越受到我们业务研发的关注。然而，传统的灰度发布服务往往过于定制化，缺乏灵活性和通用性，无法满足不断变化的业务需求，往往灰度的场景可能通过代码硬编码或者简单的配置中心配置。在这样的背景下，本文将介绍一种全新的、轻量级的灰度平台，它将为大家的业务带来全新的灰度体验。
Raft算法是一种分布式一致性算法，由Diego Ongaro和John Ousterhout在2013年提出。它主要用于分布式系统中，保证系统中的数据在多个节点间保持一致性。 Raft算法被广泛应用于众多分布式系统中，尤其是在需要强一致性保证的场景中，例如： 分布式存储系统：如ETCD、Consul等键值存储系统，它们利用Raft算法来保证数据的强一致性和高可用性。 分布式数据库：一些分布式数据库管理系统（DBMS），如CockroachDB等。 分布式锁服务：例如Google的Chubby以及微软的Azure Service Bus等。 得物的多个内部中间件也是使用Raft算法作为多分片一致性的保证。 长期以来，大部分开发者都是将Raft作为一个黑盒使用，只知道它能保证多分片的一致性，对其运行原理也停留在纸面。当面临Raft性能调优或者奇怪的Raft问题排障的时候则束手无策。 费曼说过：“What I cannot create, I do not understand。” 我们中国先贤也强调“知行合一，以致良知”。如果我们不能亲手编写一次Raft算法，对这个东西就不能算作理解。
本文详细描述了SQL限流特性的需求设计方案以及使用方式，开发、测试人员可根据本文实现功能的开发、测试，DBA可根据本文合理使用SQL限流功能。
资损防控是业务稳定性保障的重要一环，资损防控的核心主要有三点：事前规避、事中发现和事后应急。在资损事前规避方面，商家业务从业务场景入手，进行各业务模块的资损场景的梳理，将最容易出现资损的场景梳理出来。但是这些资损场景的梳理是依赖人去梳理，非常依赖梳理者的个人经验和对业务、链路、系统架构的熟悉程度，这样的梳理方式一定会存在资损场景被遗漏的情况。我们希望能够在人为梳理的基础之上增加系统自动识别能力来对资损场景进行补齐。 因此，希望通过分析测试环境数据库写操作涉及的字段和数据，得到所有字段后，通过AI大模型判断字段是否存在资损风险的方式进行预标记，研发测试进行二次打标并和已有资损场景、资损字段结合，形成业务域资损字段，进而结合公司资损管理平台，精准测试平台能力建立一套基于资损字段->资损方法->调用接口->资损场景->资损布防->布防演练为一体的链路级资损防控方案，提升整体资损场景覆盖度，降低资损风险。
B端前端交互领域是处于视觉设计师、产品和前端之间的交叉地带，而交互领域有以下特点： 业务影响低：对业务功能影响不大，即业务功能完整性不会因为交互的好坏受影响 量化难：难以被量化，因此无法准确体现其好坏的价值所在 方向散：比较细碎和散落，比较难以被统一和规范，没有具体优化方向 ROI低：B端的使用量一般也不大，如果投入较大精力在交互上，其产出也比较有限 而在客服作业场景上，存在每人使用频次高、持续时间久、总量大等显著特性。以得物客服工单工作台为例，长期UV和PV在高位使用，任何一个简单的交互的使用量都非常大，仅切换到工单工作台这个页面的交互使用量就达到百万级别。 因此，交互量化、实践及优化指引就有被探究的前提，以助力B端体验、操作作业效率的提升。
数据和算法组成了我们现有的应用软件，当然互联网应用也不例外。为了区分应用系统收集和运行所必要的这些数据，我们通过各种方法，来组织其存储形式，方便其为我们所用。从数据结构、文件、到专业数据库等工具，无一不是方便数据存储和访问的利器。 但无论如何，我们对数据存储，都要通过唯一的标识来对其进行区分，以确保我们根据这个标识来定位到它。
随着得物用户规模和业务复杂度不断提升，端上网络体验优化已逐步进入深水区。为了更好地保障处于弱网状态下得物App用户的使用体验，我们在已有的网络体验大盘、网络诊断工具的基础上研发了弱网诊断能力。该工具能够高效实时诊断用户真实网络环境，同时给出精确网络质量分级，为后续App各业务场景进行针对性优化做好基础建设保障。
