历经八个月时长的开发，Vant 3.0 终于和大家正式见面咯。在本次迭代中，我们的主要工作是基于 Vue 3 重构整个代码仓库和周边生态，并发布 Vant 3.0、Vant Cli 3.0 和 Vant Use 1.0。

作为初中时写过网络小说，曾梦想执笔走天涯的我，而今换了一种方式向世界传递着自己的能量。因为在我看来，敲代码其实和写作相差无几，都属于传达信息的媒介，写作是对读者表达，编码则是对机器表达。阅读代码后，计算机理解了我们的想法，并创造出对应的产品，这是一个很有意思的事情。

当时非常意外，在此之前我完全没有听说过测试团队的同学在做这个事情，惊讶的一部分也来自于我从未写过序；虽然有赞技术博客在2019年输出了100多篇干货，但有赞技术团队之前从未出版过任何长篇的专题。

一、背景 有赞是Saas公司，向商家提供了全方位的软件服务，支撑商家进行采购、店铺、商品、营销、订单、物流等等管理服务。 在这个软件服务里，能够满足大部分的商家，为商家保驾护航。 Saas形成是追求共性的过程，Saas生态化是求同存异的过程，所以当我们能够满足大部分客户需求时，我们得考虑大客户的个性化需求场景。...

11月27日，是有赞7周年纪念日。也是这一天，有赞云开发者大赛正式落下帷幕，冠亚季军终于揭晓。这场跑了近6个月的“技术马拉松”，跑出了诸多直指电商行业经营痛点的技术解决方案。而这背后，有赞的技术开发生态也在逐渐成熟。在有赞云的基础上，8.5万家开发者正在热火朝天地“改装”有赞。

有赞作为电商零售领域新兴的独角兽，随着近些年来业务的快速发展，移动领域功能越来越复杂，迭代速度越来越快。我们迫切需要一套好用的基建体系来保障和管理开发过程中的打包发布，权限审批，功能组件，效率工具，自动化测试，CICD，线上监控，数据统计等等方面。

最近一年多一直在做前端的一些测试，从小程序到店铺装修，基本都是纯前端的工作，刚开始从后端测试转为前端测试的时候，对前端东西茫然无感，而且团队内没有人做过纯前端的测试工作，只能一边踩坑一边总结经验，然后将容易出现问题的点形成体系、不断总结摸索，最终形成了目前的一套前端测试解决方案。在此，将有赞的前...

小票打印是零售商家的基础功能，在小票信息中，必然会存在一些相关店铺的信息。比如，logo 、店铺二维码等。对于商家来说，上传 logo 及店铺二维码时，基本都是彩图，但是小票打印机基本都是只支持黑白二值图打印。为了商家的服务体验，我们没有对商家上传的图片进行要求，商家可以根据实际情况上传自己的个性化图片，因...

一、背景 有赞是Saas公司，向商家提供了全方位的软件服务，支撑商家进行采购、店铺、商品、营销、订单、物流等等管理服务。 在这个软件服务里，能够满足大部分的商家，为商家保驾护航。 Saas形成是追求共性的过程，Saas生态化是求同存异的过程，所以当我们能够满足大部分客户需求时，我们得考虑大客户的个性化需求场景。...

对于版本迭代，我们更倾向于小步快跑，保持每周更新一个版本的节奏，及时解决大家的问题和需求。但是写代码偶尔也需要一点"仪式感"，因此我们集中开发了一个多月的时间，将社区中反馈较多的需求一网打尽，为大家带来本次发布的 Vant 2.0 版本。

MySQL 主从架构已经被广泛应用,保障主从复制关系的稳定性是大家一直关注的焦点。MySQL 5.6 针对主从复制稳定性提供了新特性: slave 支持 crash-safe。该功能可以解决之前版本中系统异常断电可能导致 relay_log.info 位点信息不准确的问题。本文将从原理，参数，新的问题等几个方面对该特性进行介绍。

随着公司业务发展，数据同步的场景越来越多，主要是 MySQL、Hive 与文本文件之间的数据同步，Sqoop 已经不能完全满足我们的需求。在2017年初，我们已经无法忍受 Sqoop 给我们带来的折磨，准备改造我们的数据同步工具。当时有这么些很最痛的需求：

有赞是一个商家服务公司，提供全行业全场景的电商解决方案。在有赞，大量的业务场景依赖对实时数据的处理，作为一类基础技术组件，服务着有赞内部几十个业务产品，几百个实时计算任务，其中包括交易数据大屏，商品实时统计分析，日志平台，调用链，风控等多个业务场景，本文将介绍有赞实时计算当前的发展历程和当前的实...

有赞的自研版 NSQ 在高可用性以及负载均衡方面进行了改造，自研版的 nsqd 中引入了数据分区以及副本，副本保存在不同的 nsqd 上，达到容灾目的。此外，自研版 NSQ 在原有 Protocol Spec 基础上进行了拓展，支持基于分区的消息生产、消费，以及基于消息分区的有序消费，以及消息追踪功能。

在使用 Spark 进行计算时，我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况，而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢？ 为此，本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识；然后，简要分析下在 S...

日志是记录系统中各种问题信息的关键，也是一种常见的海量数据。日志平台为集团所有业务系统提供日志采集、消费、分析、存储、索引和查询的一站式日志服务。主要为了解决日志分散不方便查看、日志搜索操作复杂且效率低、业务异常无法及时发现等等问题。

时节如流，两年前的今天写了有赞订单管理的三生三世与十面埋伏，转眼两年过去了，这套架构发展的如何，遇到了什么新的挑战和收获，今天主要来一起整理回顾下有赞订单搜索AKF架构演进之路。

Druid 的查询需要有实时和历史部分的 Segment，历史部分的 Segment 由 Historical 节点加载，所以加载的效率直接影响了查询的 RT（不考虑缓存）。查询通常需要指定一个时间范围[StartTime, EndTime]，该时间范围的内所有 Segment 需要由 Historical 加载，最差的情况是所有 Segment 不幸都储存在一个节点上，加载无疑会...

做过电商项目的同学都知道，店铺装修是电商系统必备的一个功能，在某些场景下，可能是广告页制作、活动页制作、微页面制作，但基本功能都是类似的。所谓店铺装修，就是用户可以在 PC 端进行移动页面的制作，只需要通过简单的拖拽就可以实现页面的编辑，属于用户高度自定义的功能。最终编辑的结果，可以在 H5、小程序进行...

本文首先对 HBase 做简单的介绍，包括其整体架构、依赖组件、核心服务类的相关解析。再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析，并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能，同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况，将理论和实践结合，希望能给读者带来启发。如文章有纰漏请在下面留言，我们共同探讨共同学习。

OKR 是一个目标管理框架，可以帮助领导者将他们的团队从 A 领导到 B。OKR 的一些好处包含改善焦点、提高透明度以及团队之间更好的一致性。由英特尔的 Andrew Grove 发明，后来由谷歌推广，在硅谷科技公司中广为人知，并被世界各地的许多组织采用。OKR 提供了一个简单的结构和标准来创建业务目标以及组织可以采用的一些规...

众所周知，在项目管理的过程中，我们需要非常注重沟通，而每日例会作为沟通管理中的一项最佳实践，非常适配互联网项目短频快的特点。成功地在项目中建立例会制度，能带来以下好处：

Druid 是 MetaMarket 公司研发，专为海量数据集上的做高性能 OLAP (OnLine Analysis Processing)而设计的数据存储和分析系统，目前Druid 已经在Apache基金会下孵化。Druid的主要特性：

P 分区容错性：系统在遇到节点故障，或者网络分区时，任然能对外提供一致性和可用性的服务。以实际效果而言，分区相当于通信的时限要求。系统如果不能在一定实现内达成数据一致性，也就意味着发生了分区的情况。必须就当前操作在 C 和 A 之前作出选择

项目管理是项目的管理者在有限的资源约束下，运用系统的观点、方法和理论，对项目涉及的全部工作进行有效的管理。即从项目的投资决策开始到项目结束的全过程进行计划、组织、指挥、协调、控制和评价， 以实现项目的目标。[1]

其次是在调研阶段我们为什么选择了 Flink。在这个部分，主要是 Flink 与 Spark 的 structured streaming 的一些对比和选择 Flink 的原因。

根据CAP原理，分布式系统无法在保证了可用性（Availability）和分区容忍性（Partition）之后，继续保证一致性（Consistency）。我们认为，只要存在网络调用，就会存在调用失败的可能，系统之间必然存在着长或短的不一致状态。在服务化流行的今天，怎样及时发现系统服务间的不一致状态，以及怎样去量化衡量一个系统的数据...

有赞数据平台从2017年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容：

HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多，官方文档介绍的也比较详细，本篇文章不介绍HBase基本的细节。