Hello，欢迎来到每日掘金时间。每日掘金专注于发掘站内优质创作者和优质内容，欢迎大家多提宝贵意见！
本文字数 1800+，阅读时间大约需要 6 分钟。
- 【本期掘金酱的每日掘金】亮点：
- 为什么说 Nest.js 提供了 Express 没有的架构能力？
- 这次我写了个babel plugin，将小程序体积降低了286k！
- 一种面向后端的微服务低代码平台架构设计
- Go 的一些有趣数据：中国最多人用、开发者年轻；PHP 明显下滑的趋势
- 微信黑科技
- Swift 周报 第二十七期
- 模拟太空人月球行走【原生css】
- ……
筛选规则：文章发布时间在本期「掘金酱的每日掘金」发布时间的 1-3 天内，且符合社区推荐标准，也会同步发布在掘金相关技术社群。
今日主理人｜每日掘金
本期每日掘金由 战场小包 负责制作。如有投稿文章，请私信👉 战场小包
PS：主理人目前正在招募中，有感兴趣的掘友们可以联系Captain
每日干货｜每日掘金
主理人们会对近期（1-3 天）社区深度技术好文进行挖掘和筛选，优质的技术文章有机会出现在下方列表，排名不分先后。
『前端』
Node是一个面向网络而生的平台,它具有事件驱动、无阻塞、单线程等特性.具备良好的可伸缩性,使得它十分轻量,适合在分布式网络中扮演各种各样的角色。
本文分享如何通过写一个 babel plugin，来完美解决 enum 产物无法 shaking 的问题
- 在这里默认你了解了面向对象的基本概念了，如果你不知道面向对象的基本概念，请先去了解下基本概念，或者学习下ES6，但是从我的认知而言，我觉得TS的面向对象和传统的编程语言，类似于Java，C#比较相似，同时也是JavaScript的超集，所以当你了解了基本概念之后，我建议你直接学习这个，当你把当前文章学会了之后，你再去学习ES6的面向对象的基本知识的话，是一种向下兼容，好了，说了这么多，看好大纲，搬好小板凳，让我们开始吧。
转转 H5 采用的是手动埋点方式，App 内的页面通常需要添加各种埋点，以验证和辅助产品后续决策。今天就和大家聊聊令笔者头疼的埋点，也希望能加深您对埋点的理解～
使用 nest 之后，代码会变得很容易维护：通用逻辑都放在切面里复用、不同的业务模块放到不同的 Module 里，依赖自动注入，上层不改一行代码就可以切换底层平台。
『后端』
近期参加公司组织的极客中餐厅训练营，我们所在的小组接到的课题是微服务的低代码平台架构设计。目标是：结合京东业务研发实际情况，针对后端研发人员，设计一个微服务低代码平台，助力更高效低交付业务需求。现已结业，将我在本次项目中沉淀设计出的设计文档整理成文，期待与大家有进一步的碰撞沟通
本文从计算资源治理实践出发，带大家清楚认识计算资源治理到底该如何进行，并如何应用到其他项目中。
超容量扩容功能的核心为OverprovisionAutoscaler（超容量扩容）和ClusterAutosaler(集群自动扩容)，两者都需要通过不断调整参数配置去适配多重业务需求需求。
最近看到 JetBrains 家的《 2021~2022 开发者生态系统现状》，Go 有些数据还挺有趣的，分享给大家。这样可以对整体的开发者生态有一定的了解。
『移动端』
我一直认为技术是用来服务于用户，提升用户体验，而不是像 拼多多，写了恶意代码，操控用户的手机 ，利用技术做一些不好的事，今天这篇文章主要分享微信如何利用黑科技，减少 512MB 内存，降低 OOM 和 Native Crash 提升用户体验。
"MVC"，即Model（模型），View（视图），Controller（控制器）。如何设计一个程序的结构，这是一门专门的学问，叫做"架构模式"（architectural pattern），属于编程的方法论。MVC 模式就是架构模式的一种。
再暗的黑夜也会迎来黎明，再长的坎坷也会连接平川。怀抱Swift社区，一颗永不放弃的希望之心，明天将会是温暖的阳光雨露！
Grand Central Dispatch（GCD） 是Apple开发的一个多核编程的较新的解决方法。它主要用于优化应用程序以支持多核处理器以及其他对称多处理系统。它是一个在线程池模式的基础上执行的并发任务。在Mac OS X 10.6雪豹中首次推出，也可在iOS 4及以上版本使用。
趣味码上掘金分享｜每日掘金
- 码上掘金精选，收集优秀的码上掘金项目，供大家一起学习：github.com/akira-cn/jc…
- 码上掘金游戏精选：g.jcode.pub/#/716133153…
| 作者 | 简介 |
|---|---|
| 青空墨 | css实现模拟太空行走 |
📖 投稿专区｜每日掘金
大家可以在评论区推荐认为不错的文章，并附上链接和推荐理由，有机会登上下一期。文章创建日期必须在近 1-3 天内；可以推荐自己的文章、也可以推荐他人的文章。
