案例分享

京东小程序平台是怎么保证商家业务的稳定、健康发展，服务好这些外部商家的呢？这里面非常重要的是我们平台对小程序基本流量的运营与监控。如何不让业务的小程序在线上裸奔？如何帮助业务对自身小程序流量的冲高回落

在我们的应用中，有一些数据是通过rpc获取的远端数据，该数据不会经常变化，允许客户端在本地缓存一定时间。 该场景逻辑简单，缓存数据较小，不需要持久化，所以不希望引入其他第三方缓存工具加重应用负担

本文主要讲述京东门详业务在支撑过程中遇到的困境，面对问题我们在效率提升、质量保障等方向的探索和实践，在此将实践过程中问题解决的思路和方案与大家一起分享，也希望能给大家带来一些新的启发

问题是怎么发现的 最近有个java应用在做压力测试 压测环境配置： CentOS系统 4核CPU 8g内存 jdk1.6.0_25，jvm配置-server -Xms2048m -Xmx2048m 出

你还记得你排查jar冲突的付出么？ 为了有效控制jar包更新带来的未知jar引入和变动，我们经常使用dependency-tree来查看依赖关系排查问题，通常是出现问题再被动分析和排

一、问题是怎么发现的 最近有个Java系统上线后不久就收到了磁盘使用率告警，磁盘使用率已经超过了90%以上，并且磁盘使用率还在不停增长。 二、问题带来的影响 由于服务器磁盘被打满，导致了系统正常的业务

emm，又又遇到问题啦，现有业务系统应用上线存在窗口期，不能满足正常任务迭代上线。在非窗口期上线容易导致数据库、mq、jsf等线程中断，进而导致需要手动修单问题。故而通过添加优雅停机功能进行优化，令其

自 2014 年发布以来， JDK 8 一直都是相当热门的 JDK 版本。其原因就是对底层数据结构、JVM 性能以及开发体验做了重大升级，得到了开发人员的认可。但距离 JDK 8 发布已经过去了

针对现如今高并发场景的业务系统，“并发问题” 终归是必不可少的一类（占比接近10%），每次出现问题和事故后，需要耗费大量人力成本排查分析并修复。那如果能在事前尽可能避免岂不是很香？

数据应用直接体现数据的价值，数据应用多种多样，它们使用数据的方式也各不相同，UData作为数据资产和数据应用之间的桥梁，它的第一目标是解决所谓的数据使用的最后一公里问题。

当我们疲于开发一个接一个的需求时，很容易忘记去关注网站的性能，到了某一个节点，猛地发现，随着越来越多代码的堆积，网站变得越来越慢。 本文就是从这样的一个背景出发，着手优化网站的前端性能，并总

本文主要介绍了全渠道质量团队是如何利用R2来保障业务质量的。从为什么引入R2开始，一步步介绍引入R2到全渠道落地及收益情况。基于长城项目促销业务，详细介绍了全渠道接入R2的应用情况和R2的使用情况，以

本文是想利用AI赋能服装设计师，设计好看、好穿、好卖的服装，利用GPT+数据洞察、柔性快反+数智化供应链以及AIGC降低设计门槛和库存成本，快速反应市场时尚流行趋势，并进行落地实践

如果你要开发一个电商库存系统，最担心的是什么？闭上眼睛想下，当然是高并发和防超卖了！本文给出一个统筹考虑如何高并发和防超卖数据准确性的方案。读者可以直接借鉴本设计，或在此基础上做出更切合使用场景的设计

通过这个预警系统，我们能够提前发现并主动处理对账事后异常，其技术难度并不高， 更多的讲究的是一个方法。对此方法起了一个名字叫"先知预警"，也希望此理论能对您的系统有所帮助。

为了保障大促系统整体的稳定性，在改动成本比较小的情况下，达到快速实现，稳定运行，预防这种偶发异常，我们实现了一种轻量级定时任务来进行无缝隙降级

由于Android APP/IOS APP平台和开发语言的差异，对开发端和用户端来说，在系统兼容适配、外接蓝牙的安装更新，以及不同平台之间的移植都有不同程度的制约。

一、问题是怎么发现的 最近有个新系统开发完成后要上线，由于系统调用量很大，所以先对核心接口进行了一次压力测试，由于核心接口中基本上只有纯内存运算，所以预估核心接口的压测QPS能够达到上千。 压测容器配

目前，推荐算法部支持了主站、企业业务、全渠道等20+业务线的900+推荐场景，通过梳理大促运营、各垂直业务线推荐场景的共性需求，对现有推荐算法能力进行沉淀和积累，

本文从一个小明写的bug 开始，讲bug的发现、排查定位，并由此展开对涉及的算法进行图解分析和源码分析。 事情挺曲折的，因为小明的代码是有单测的，让小明更加笃定自己写的没问题。所以在排查的时候，也经历