本文基于24年抖音春节活动业务背景，介绍了字节跨端容器AnnieX在游戏互动套件上的探索，致力于提升容器在游戏互动场景的优化能力。
提示信息（tooltip）是一种常见的 GUI 元素。在可视化领域，tooltip 通常指用户将鼠标悬停在图元上或者图表区域时弹出的明细数据信息框。如果是桌面环境，通常会在用户将指针悬停在元素上而不单击它时显示 tooltip；如果是移动环境，通常会在长按（即点击并按住）元素时显示 tooltip。 这样一个小小的组件，却可以十分有效地丰富图表的数据展现能力和图表交互效果，同时在实际业务领域的用途也非常广泛。 近些年来，业界主要图表库（如ECharts、G2等）都提供了 tooltip 的配置能力和默认渲染能力，以达到开箱即用的效果。VChart 更不例外，提供了更加灵活的 tooltip 展示与配置方案。
字节跳动旗下的抖音等 App 在 2024 年春节期间推出了欢笑中国年系列活动，在实现增长业务目标的同时，为用户带来了全新的体验和乐趣。「招财神龙」是其中的一个重要玩法。
抖音依靠自身推荐系统为用户推送可能感兴趣的视频内容，其中兴趣圈层是推荐的重要能力，通过理解核心用户的偏好特征，判断两者偏好的相似性，从而构建同类用户的兴趣圈层，实现精准推荐。 以往的兴趣圈层往往依赖单一的维度或标签，比如内容类型、时长、地理特征等，难以揭示用户兴趣的底层逻辑。例如，重庆美女小姐姐吃播视频、二次元古风舞蹈视频，表面上标签类型可能完全不一样，但深度分析后发现喜欢两个视频的是同一个类型的人，并把他们划分在同一个兴趣圈层中。 要搭建这样一套兴趣圈层平台，不仅需要算法策略，对底层数据存储架构也是一大挑战。抖音每日新增的数据量庞大、业务标签五花八门，更需要满足业务人员对复杂查询的实时性诉求。之前技术团队采用MySQL作为存储架构，作为一种行式存储的数据库，MySQL对于大量数据的处理效率较低。如果要在MySQL上查询上亿级别的数据，可能需要更高配置的硬件，甚至可能需要采用分片、读写分离等策略来提升性能，这将导致硬件成本显著提高。
本篇文章来源于火山引擎ByteHouse技术专家《ByteHouse查询优化器的设计与实现》的分享，从现状分析、设计思路、实现方案、高阶优化、优化效果五个部分，拆解ByteHouse查询优化器如何实现复杂查询和性能提升。
书接上回《Monorepo 解决方案 — Bazel 在头条 iOS 的实践》，在头条工程切换至 Bazel 构建系统后，为了支持用户使用 Xcode 开发的习惯，我们使用了开源项目 Tulsi 作为生成工具，用于将 Bazel 工程转换为 Xcode 工程。
火山引擎湖仓一体分析服务LAS（Lakehouse Analytics Service），是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务，提供字节跳动最佳实践的一站式 EB 级海量数据存储计算和交互分析能力，兼容 Spark、Presto、Flink 生态，帮助企业轻松构建智能实时湖仓。 LAS服务是什么？LAS有哪些优化特性？本文将从基础概念、数据库内核特性优化、数据服务化、业务实践等角度全方位介绍湖仓一体架构在LAS的探索与实践。
抖音作为一个超大型的应用，我们在 ANR 问题治理上面临着很大的挑战。首先对于存量问题的优化，由于缺少有效的归因手段，一些长期的疑难问题一直难以突破解决，例如长期位于 Top 1 的 nativePollOnce 问题。同时我们在防劣化上也面临很大的压力，版本快速迭代引入的新增劣化，以及线上变更导致的激增劣化，都需要投入大量的人力去排查定位，无法在第一时间快速修复止损。
抖音依靠自身推荐系统为用户推送可能感兴趣的视频内容，其中兴趣圈层是推荐的重要能力，通过理解核心用户的偏好特征，判断两者偏好的相似性，从而构建同类用户的兴趣圈层，实现精准推荐。 以往的兴趣圈层往往依赖单一的维度或标签，比如内容类型、时长、地理特征等，难以揭示用户兴趣的底层逻辑。例如，重庆美女小姐姐吃播视频、二次元古风舞蹈视频，表面上标签类型可能完全不一样，但深度分析后发现喜欢两个视频的是同一个类型的人，并把他们划分在同一个兴趣圈层中。 要搭建这样一套兴趣圈层平台，不仅需要算法策略，对底层数据存储架构也是一大挑战。抖音每日新增的数据量庞大、业务标签五花八门，更需要满足业务人员对复杂查询的实时性诉求。 之前技术团队采用MySQL作为存储架构，作为一种行式存储的数据库，MySQL对于大量数据的处理效率较低。如果要在MySQL上查询上亿级别的数据，可能需要更高配置的硬件，甚至可能需要采用分片、读写分离等策略来提升性能，这将导致硬件成本显著提高。
