Fastjson 是阿里巴巴开源的高性能 JSON 序列化处理库，其主要以处理小数据时速度最快而著称，功能全面。Fastjson1.X版本目前已停止维护，被Fastjson2.X代替，但1.X版本国内被广泛使用，通过学习其技术架构，剖析架构上优缺点，对技术人员提升软件设计工程实践能力很有价值。 首先我们对“序列化 / 反序列化”概念上建立直观认识，把Java对象转化为JSON格式的字符串的过程叫做序列化操作，反之则叫反序列化。如果把“序列化 / 反序列化”放到整个计算机系统的坐标系里，可以把它看成一次数据的“跨边界搬家”。 对象在“内存世界”里活得很好，但只要一离开进程地址空间（网络、磁盘、数据库、浏览器、异构语言），就必须先打成包裹（序列化），到对岸再拆包裹（反序列化）。
为什么进行源码角度的深度解析？ 大家在项目中到处都在使用线程池做一些性能接口层次的优化，原先串行的多个远程调用，因为rt过高，通过线程池批量异步优化，从而降低rt。还有像RocketMQ中broker启动时，同时通过ScheduledThreadPoolExecutor线程池执行其他组件的定时任务，每隔一段时间处理相关的任务。线程池广泛的应用在外面各种实际开发场景中，我们很多同学可能在项目里只是简单的copy了一些前人的代码参数并不知道其中的含义，从而导致生产级别的bug。所以本篇文章，旨在帮助还不熟悉或者想要熟悉线程池的同学，分享我自己在学习线程池源码上的一些内容来更简单、快速的掌握线程池。
在日常开发过程中，偶尔会遇到后端接口未完成或者某个环境出现问题需要根据接口返回来复现等等场景。刚好最近在学习浏览器插件的相关知识，并在此背景下开发了一款基于浏览器插件的 Mock 工具。该工具专注于 API 请求拦截和数据模拟，旨在帮助开发者提升开发效率，能够解决一些问题。
在高级编程语言的世界中，开发者始终与【object/struct】这类高度抽象的数据结构打交道。然而在分布式架构下，任何服务进程都不是数据孤岛——跨进程数据交换是必然需求。 以Java为例，业务逻辑的输入输出都是【object】。但在RPC场景中，这些对象必须经由网络传输。这里出现了一个根本性矛盾：网络介质(网线/光纤)对面向对象编程(OOP)一无所知，它们只会用光和电忠实地传输扁平化的字节流(byte[])。
在现代前端应用中，日志回捞系统是排查线上问题的重要工具。然而，传统的日志系统往往面临着包体积过大、存储无限膨胀、性能影响用户体验等问题。本文将深入分析我们在@dw/log和@dw/log-upload两个库中实施的关键性能优化，以及改造过程中遇到的技术难点和解决方案。
导购是指在购物过程中为消费者提供指引和帮助的人或系统，旨在协助用户做出更优的购买决策。在电商平台中，导购通过推荐热卖商品、促销活动或个性化内容，显著提升用户的购物体验，同时推动销售额的增长。其核心目标是通过精准的引导，满足用户需求并促进商业价值最大化。 词分发：导购的重要组成部分 在电商导购体系中，词分发作为关键环节，主要聚焦于与关键词推荐相关的功能。这些功能包括但不限于下拉词、底纹词、热搜榜单、锦囊词以及风向标等。这些推荐词能够帮助用户快速定位感兴趣的商品或服务，降低搜索门槛，提高购物效率。例如，下拉词可以在用户输入搜索内容时提供智能提示，而热搜榜单则能引导用户关注平台上的热门趋势。
R8作为谷歌官方的编译优化工具，在编译阶段会对字节码进行大规模修改，以追求包体优化和性能提升。但是Android应用开发者数量太过庞大，无论测试流程多么完善，终究难以避免在一些特定场景下出现问题。 近期我们在升级项目的AGP，遇到了一个指向系统SurfaceTexture类的native崩溃问题。经反编译分析发现问题最终指向了smali字节码中多余的一行new-instance指令。
在软件开发领域，需求变更如同家常便饭。一个缺乏扩展性的系统，往往在面对新功能需求或业务调整时，陷入“改一行代码，崩整个系统”的困境。可扩展性设计的核心目标是：让系统能够以最小的修改成本，适应未来的变化。对于Go语言开发者而言，利用其接口、并发、组合等特性，可以高效构建出适应业务演进的系统。 本文将从架构设计原则、编码实践、架构实现模式、验证指标到演进路线，系统讲解如何设计一个“生长型”系统。
