本文总结了携程商旅大前端团队在将框架从 Remix 1.0 升级至 Remix 2.0 过程中遇到的问题和解决方案，特别是针对 Vite 在动态模块加载优化中引发的资源加载问题。文章详细探讨了 Vite 优化 DynamicImport 的机制，并介绍了团队为解决动态引入导致 404 问题所做的定制化处理。
携程作为鸿蒙生态在旅游行业的重要合作伙伴，早在鸿蒙服务卡片时期就和华为开始合作。2023年9月，华为宣布鸿蒙原生应用启动开发，同年12月，我们完成携程旅行鸿蒙Beta版本的开发，技术上基于Web+部分原生的方案实现。24年6月HarmonyOS Next系统正式内测后，为了让鸿蒙生态的用户使用到携程一站式的旅行服务，我们开始在鸿蒙系统上对全业务进行适配。
本文概述了面对公司数据报表平台遇到的查询性能挑战，数据平台组围绕数据缓存、物化视图、查询策略、SQL质量等方向所做的一系列治理工作，以提升平台的查询效率和稳定性。通过这些工作，平台的查询响应时间得到了显著的改善，其中平均响应时间从原来的8秒降低至4秒，响应时间90线由原先的约18秒降低至约8秒，总体性能指标提升幅度达50%以上。本文在各个小节中对各治理策略的关键原理和思路进行了阐述，希望能够为读者提供一定的参考和启发。
本文探讨了携程市场洞察平台基于Donut实现跨多端高性能移动端的技术实践。详细分析了跨平台开发的复杂性、多端登录态打通、大数据列表渲染支持等难点，以及新技术平台在功能覆盖率、基础设施和研发生态兼容性方面的挑战。Donut在小程序和App性能上的优异表现，其在开发、测试、部署和运维工具上有的全方位支持。借助Donut，携程在项目中实现了99%的代码复用率，和其他功能一起为市场洞察平台打造了移动端、小程序、Web端、微信公众号和API服务的全方位覆盖的产品矩阵，提供高质量产品和良好用户体验。
网络优化一直是移动互联网时代的热议话题，弱网识别作为弱网优化的第一步，受到的关注和讨论也是最多的。本文从设计、开发、落地详尽的分享了携程在弱网识别方面的实践经验，如果你也有类似需求，这篇文章会是一个不错的实操指南。
本文概述了携程机票在基础数据处理所做的中台化设计方案。第一部分阐述了中台化的背景和面临的挑战，第二部分介绍了中台化设计的原则以及目标，第三部分详细介绍了中台化架构的关键技术实践，涉及数据一致性、数据时效性、系统健壮性、系统自动化等方面的探索和尝试，最后是整体的技术架构概览以及线上运行效果。希望以上内容能够对大家有所帮助和启发。
携程酒店前端存在大量监控，但对于监控问题的排查成本，随着量级的增加而变得不可控。因此引入了智能预警归因系统，以数据池统一数据结构及标准；以预警规则池保证预警的准确性、低噪音；以算法模型进行根因分析，直接给出归因结果，从而提高整体排障效率。
本文概述了携程酒店前端BFF层在架构迁移及效能提升过程中面临的挑战和应对方案。第一部分描述了BFF实践过程中遇到的问题，分析了两种BFF模式的对比并提出了一码多端的BFF研发方案；第二部分通过介绍携程云函数平台能力来阐述其如何帮助提升BFF研发的效能；第三部分简单介绍了前端动态化能力的未来规划。
在携程旅游度假的线路类商品系统中，由于商品结构复杂，涉及底层数据表上千张，在日常供应商以及业务维护过程中，每日产生6亿+的数据变动记录。这些数据的变动留痕，不但可供录入方查看，也对日常产研的排障起着至关重要的作用，同时也可以提供给BI做数据进一步分析。商品日志系统建设尤为重要，随着商品日志系统不断发展迭代，已经积累达到1700亿条日志。 本文将介绍线路商品日志系统的演进过程以及在其中遇到的问题。
本文介绍了前端自动化任务中的难题，讲解了Taskhub如何通过拆分核心和辅助模块来应对这些挑战，并结合两个实际场景展示了Taskhub在提升自动化任务排障效率等方面的表现。最后，讨论了Taskhub使用的RPC BFF框架如何提升整体开发效率，并分享了使用RPC BFF的经验。
