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。
在稳定性保证中，重要的一个环节就是故障管理体系建设，故障管理体系的四大核心功能——故障发现、故障触达、故障定位和故障恢复，其中故障发现作为故障管理的第一步至关重要，包含了指标预测、异常检测和故障预测等方面，主要目标是能及时、准确地发现故障。今天主要针对故障发现环节中的异常检测介绍AI异常检测算法在指标检测上的应用。
随着互联网的普及和移动互联网的爆发式增长，在经历了多年的高速发展后，增长速度逐渐放缓，偶尔出现的新互联网红利也逐渐消失。企业在进入平稳期后，竞争模式逐渐转变为存量竞争，往往难以通过功能迭代产生明显的收益。因此，小步快走的模式越来越受到欢迎。当产品的用户量级达到较高水平，如上千万或上亿，即使对每个用户的收益微乎其微，由于边际成本较低，仍然能够带来可观的总收益。 由于客观世界的复杂性，在进行产品改动或策略调整后，很难将指标的增长或下降归因于这些改动。ABTest通过随机化的方式将线上用户划分为两组流量，分别对这两组同质流量应用对照策略（control）和实验策略（treatment），收集用户的行为数据并生成指标，然后通过统计分析方法对比分析实验组相对于对照组是否存在收益，并对其进行量化。 在得物，实验文化非常浓厚，渗透到了几乎所有业务域，通过AB实验来验证策略的有效性和收益已经像吃饭睡觉一样自然。每个月有成百上千个实验被创建或者完成决策结束或推全。 在支撑实验能够规模化运行的过程中，得物实验平台也面临了多方面包括稳定性、性能、准确性的挑战，本文将为你带来得物AB实验平台数据驱动决策的实践
Mako是一个新的Web打包工具，适用于Web应用、库和框架。它被设计得快速、可靠且易于使用。Mako已被数百个生产项目中使用。如果你正在寻找一个现代的Web打包工具，Mako是正确的选择。
