• 如何描述、存储和计算优惠并提供较好的业务可扩展性 • 如何保障大流量下优惠实时计算的性能 • 为优惠查询加速做的数据同步如何实现一致性
根据不同的应用场景与意图，设计模式主要分为创建型模式、结构型模式和行为型模式三类。本文主要探索行为型模式中的策略模式如何更好地应用于实践中。
随着分布式系统的快速发展与广泛应用，针对共享资源的互斥访问也成为了很多业务必须要面对的需求，人们通常会引入分布式锁来解决问题。本文将从分布式锁的性质出发，探讨分布式锁的模型设计，分享分布式锁在存储的设计实践。
泛日志（Log/Trace/Metric）是大数据的重要组成，伴随着每一年业务峰值的新脉冲，日志数据量在快速增长。同时，业务数字化运营、软件可观测性等浪潮又在对日志的存储、计算提出更高的要求。 从时效性角度看日志计算引擎：数仓覆盖 T + 1 日志处理，准实时系统（搜索引擎、OLAP） 瞄准交互式场景，实时需求则加速了 Flink 等流引擎的发展。 再回到用户场景角度，各式各样的数据呼唤多种计算模式，例如本文要讨论的日志搜索场景： 业务日志搜索、高频词查询：使用全文索引技术，期望低延时。 低频日志搜索、schema 不固定场景：通过 Scan（硬扫描）方式实现不依赖 schema（索引结构）的搜索，灵活但延时有所上升。
2022 年 10 月 25 日（美国时间）支持 HEVC 硬解功能的 Chrome 107 已正式开始全量推送给所有用户。10 月 21 日 Chrome 官方在更新日志中做了正式说明。 这个事件的背后离不开一位来自字节的开源贡献者的努力，ByteTech 了解到了相关背景，特意邀请了斯杰同学对整件事的来龙去脉作了梳理，以飨读者。
极光蓝包装盒成潮流标识，得物App成年轻潮人精神归属，特殊的包装材料已经在消费者之间形成了强大的心智，极光蓝等于得物。 但是由于早期箱型尺寸数据由人工经验设计，出现包装箱尺寸和商品尺寸匹配度不高的问题，一般会造成以下影响： 不合理的纸箱尺寸导致部分商品使用了较大的纸箱，造成了纸箱采购成本的浪费。 较大纸箱会造成运输成本的增加。 商品和纸箱之间的空隙过大，可能在运输过程中造成商品的损坏。
随着技术的不断的发展，在大数据领域出现了越来越多的技术框架。而为了降低大数据的学习成本和难度，越来越多的大数据技术和应用开始支持SQL进行数据查询。SQL作为一个学习成本很低的语言，支持SQL进行数据查询可以降低用户使用大数据的门槛，让更多的用户能够使用大数据。 本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中，同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程。
探究Presto SQL引擎 系列：第1篇《探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr》介绍了Antlr的基本用法以及如何使用Antlr4实现解析SQL查询CSV数据，在第2篇《探究Presto SQL引擎(2)-浅析Join》结合了Join的原理，以及Join的原理，在Presto中的思路。 本文是系列第3篇，介绍基于 Antlr 实现where条件的解析原理，并对比了直接解析与代码生成实现两种实现思路的性能，经实验基于代码生成的实现相比直接解析有 3 倍的性能提升。
在《探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr》中，我们介绍了Antlr的基本用法以及如何使用Antlr4实现解析SQL查询CSV数据，更加深入理解Presto查询引擎支持的SQL语法以及实现思路。 本次带来的是系列文章的第2篇，本文梳理了Join的原理，以及Join算法在Presto中的实现思路。通过理论和实践的结合，可以在理解原理的基础上，更加深入理解Join算法在OLAP场景下的工程落地技巧，比如火山模型，列式存储，批量处理等思想的应用。
