Redis 集群经常需要进行在线水平扩缩容，实际操作过程中发现迁移期间服务时延剧烈抖动，业务侧感知明显，为了应对以上问题对原生 Redis 集群 slot 迁移功能进行优化改造。

单点登录作为公共组件，在各个公司内部被各个系统所广泛使用，但是在使用过程中我们会遇到各种各样的问题，其中循环登录问题就是一个比较经典的问题。本文主要分析单点登录和权限系统设计的基本原理，然后结合实际案例来分析循环登录的原因，并给出具体的解决办法。

本文从追溯时间轮算法的出现，介绍了时间轮算法未出现前，基于队列的定时任务实现，以及基于队列的定时任务实现所存在的缺陷。接着我们介绍了时间轮算法的算法思想及其数据结构，详细阐述了三种时间轮模型的数据结构和优劣性。

预约业务是 vivo 游戏中心的重要业务之一。由于历史原因，预约业务数据表与其他业务数据表存储在同一个数据库中。当其他业务出现慢 SQL 等异常情况时，可能会直接影响到预约业务，从而降低系统整体的可靠性和稳定性。为了尽可能提高系统的稳定性和数据隔离性，我们迫切需要将预约相关数据表从原来的数据库中迁移出来，单...

本文首先介绍了 Disruptor 高性能内存队列的基本概念、使用 Demo、高性能原理及源码分析，最后通过两个例子介绍了 Disruptor 在i主题业务中的应用。

本文首先介绍MySQL 5.7 DDL以及GH-OST的原理，然后从效率、空间占用、锁阻塞、binlog日志产生量、主备延时等方面，对比GH-OST和MySQL5.7 DDL的差异。

Caffeine缓存是一个高性能、可扩展、内存优化的 Java 缓存库，基于 Google 的 Guava Cache演进而来并提供了接近最佳的命中率。

作为一个3D的项目，从用户打开页面到最终模型的渲染需要经过多个流程，加载的时间也会比普通的H5项目要更长一些，从而造成大量的用户流失。为了提升首屏加载的转化率，需要尽可能的降低loading的时间。这里就分享一些我们在模型加载优化方面的心得。

HBase是一款开源高可靠性、扩展性、高性能和灵活性的分布式非关系型数据库，本文围绕数据库选型以及使用HBase的痛点展开，从四个方面对HBase的使用进行优化，取得了一些不错效果。

在 MySQL 的使用过程中，经常会因为如集群拆分、数据传输、数据聚合等原因产生流动和数据复制。而在通常的数据复制过程中，因为涉及到目标的写入不可控、服务应用的未知问题、人为导致的异常缺陷等，很难保证复制产生的数据与源完全一致。除了通过完善流程与服务应用的能力和可靠性来保障数据一致性外，也需要提供快速有...

本文介绍了vivo工程效能团队基于 Gitlab、Gerrit等开源工具搭建的VCR平台，代码评审idea插件开发及开发过程中遇到的挑战、困难，并分享了相应的应对策略和优化方案。

本文结合个人理解梳理了BitMap及Roaring BitMap的原理及使用，分别主要介绍了Roaring BitMap的存储方式及三种container类型及Java中Roaring BitMap相关API使用。

TiDB是一款具有HTAP能力(同时支持在线事务处理与在线分析处理 )的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容等重要特性。TiDB 采用多副本+Multi-Raft 算法的方式将数据调度到不同的机器节点上，具备较高的可靠性和容灾能力。TiDB中的存储层TiKV组件，能够独立于TiDB作为一款分布式KV数据库使用，目前已经捐赠给CNCF...

本篇文章主要聚焦海报图分享这个形式，探讨纯前端在H5&小程序内，合成海报到下载到本地、分享至社交平台整个流程中可能遇到的问题，以及如何解决。

在DevOps实践中，制品管理是一个重要的组成部分，它可以帮助团队快速交付高质量、高可靠性的软件，本文将介绍在 DevOps 领域，vivo CICD是如何进行管理制品，阐述了 CICD 制品管理的演进过程与落地实践，希望能为读者提供一些实践经验和思路。

本文主要通过图示介绍了用主键进行分片查询的过程，介绍了主键分页查询存在SQL性能问题，如何去创建高效的索引去优化主键分页查询的SQL性能问题

本文主要描述了FileProvider，startAnyWhere实现，Parcel不对称漏洞以及这三者结合产生的漏洞利用实战，另外阐述了漏洞利用的影响和修复预防措施，这个漏洞波及了几乎所有的Android手机，希望能带给读者提供一些经验和启发。

HBase是一款开源高可靠、高可扩展性、高性能的分布式非关系型数据库，广泛应用于大数据处理、实时计算、数据存储和检索等领域。在分布式集群中，硬件故障是一种常态，硬件故障可能导致节点或者集群级别服务中断、meta表损坏、RIT、Region空洞、重叠等问题，如何快速修复故障恢复业务尤其重要，本文章主要是围绕HBase met...

内存泄漏定义（memory leak）：一个不再被程序使用的对象或变量还在内存中占有存储空间，JVM不能正常回收改对象或者变量。一次内存泄漏似乎不会有大的影响，但内存泄漏堆积后的后果就是内存溢出。内存溢出（out of memory）：是指在程序运行过程中，由于分配的内存空间不足或使用不当等原因，导致程序无法继续执行的一种...

本文详细介绍了留存分析模型的概念及基本原理，并阐述了其在产品中具体实现。针对在实际使用过程问题，探索了基于ClickHouse留存分析模型实践方案。

Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响应的TCP服务。在遇到批处理命令执行时，Redis提供了Pipelining(管道)来提升批处理性能。本文结合实践分析了Spring Boot框架下Redis的Lettuce客户端和Redisson客户端对Pipeline特性的支持原理，并针对实践过程中遇到的问题进行了分析，可以帮助开发者了解不同客户端对Pipelin...

本文介绍了 MySQL5.7 中常见的replace into 操作造成的主从auto_increment不一致现象，一旦触发了主从切换，业务的正常插入操作会触发主键冲突的报错提示。

在2022年8月份 vivo 互联网中间件团队完成了互联网在线业务的MQ引擎升级，从RabbitMQ 到 RocketMQ 的平滑升级替换。

介绍Java8虚拟机的内存区域划分、内存垃圾回收工作原理解析、虚拟机内存分配配置，介绍各垃圾收集器优缺点及场景应用、实践内存故障场景排查诊断，方便读者面临内存故障时有一个明确的思路和方向。

本文将探讨如何通过使用Intel QuickAssist Technology（QAT）来优化VUA的HTTPS转发性能。我们将介绍如何使用QAT通过硬件加速来提高HTTPS转发的性能，并探讨QAT在不同应用场景中的表现。最后，我们将讨论如何根据实际情况进行优化，以获得最佳转发性能。

Sharding-JDBC是在JDBC层提供服务的数据库中间件，在分库分表场景具有广泛应用。本文对Sharding-JDBC的解析、路由、改写、执行、归并五大核心引擎进行了源码解析，并结合业务实践经验，总结了使用Sharding-JDBC的一些痛点问题并分享了对应的定制开发与改造方案。

伴随 vivo 互联网业务的高速发展，数据中心的规模不断扩大，成本问题日益突出。在离线混部技术可以在保证服务质量的同时，极大的提升数据中心资源利用率，降低成本。混部技术涉及任务调度、资源隔离、运维观测等一系列技术难题，本文将介绍 vivo 在混部技术方面的实践和探索，为读者提供借鉴和参考

在线点播场景，播放体验提升与成本优化是同等重要的两件事，并在部分场景体验优化与成本优化存在一定的互斥关系。vivo短视频深入分析播放链路的每个环节、并结合大数据统计，探索出了多种的体验优化策略；同时针对成本优化，上线了转码、PCDN、共享闲时带宽等多种策略用于降低带宽成本。基于技术优化和业务发展的要求，v...

本文介绍了vivo在万亿级数据增长驱动下，基础数据架构建设的演进过程，在实时和离线计算过程中，如何基于业务发展，数据质量，计算成本等方面的挑战，构建稳定，可靠，低成本、高性能的双活计算架构。

本文根据冯伟、姜野老师在“2023 vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成。【vivo互联网技术】公众号回复【2023 VDC】获取互联网技术分会场议题相关资料。