子曰，知之为知之，不知为不知，是知也。知道自己不知道也是一种知道，但作为开发人员，面对一个系统时，无论是开发新功能还是维护老系统，我们更多的是处在一种茫然无助，不知道如何下手，甚至不知道自己不知道的状态中。虽然系统开发的实践已经超过半个世纪了，在各个方面都取得了长足的进步，解决了很多难题，但我们在开发效率方面的提高明显跟不上系统规模的膨胀。虽然各种新想法，新方案虽然层出不穷，但始终都没成为大家

无论是基于时间戳的补数，还是带有条件的特殊补数，cdc 二阶段的作业都会在补数完成之后自动切换到增量消费的模式。用户可以通过配置，可以进行一键补数。从 MySQL 到 Kafka，再到 Paimon，数据流在各环节的出入口均增加了表级别的指标埋点，用户可基于这些指标配置数据断流、延迟等告警，实现了精细化的可观测性（图 9-图 10）。两者的深度融合有效提升了查询性能与数据一致性，实现了计算与存储的

作者简介Deway，携程资深工程师，iOS客户端开发，热衷于大前端和动态化技术；Frank，携程高级工程师，关注移动端热门技术，安卓客户端开发。前言随着各种多端技术的蓬勃发展，如今的移动...

作者简介Arthur，Stephen，Jaff，Weir，几位均来自携程云平台基础设施和网络研发团队，目前专注于网络和云原生安全相关的开发。Cilium 是近两年最火的云原生网络方案之...

作者简介K.Y.Xing，携程高级开发经理，对高并发数据处理，流式数据处理，风控大数据处理，用户行为分析有浓厚兴趣。一、引言携程风控包括了酒店，机票，度假，火车票等所有携程产线的支付风...

作者简介Frank，携程前端研发，专注前端性能优化、一码多端、工程化建设等领域。一、业务背景随着移动互联网和智能设备的普及，前端开发人员需要采用多端同构技术来适配不同的终端（小程序、App和Web）。这些终端之间存在着明显的差异，包括浏览器引擎、操作系统、交互方式以及代码语言等方面。这些差异给前端开发人员带来了不少挑战。一方面，不同终端采用不同的浏览器引擎和操作系统，导致页面渲染和交互行为的表现各

系统感知到用户事件后进行策略判断，对于需要响应的事件由AI模型生成回复内容和回复形式，文字回复可以直接在评论区输出，如果需要主播语音回复，先获取当前直播的进度，找到正在播放的片段，然后根据生成回复视频所需时间计算回复需要插入的点，找到插入点的前一个视频，获取到其最后一帧画面，用于生成回复视频，生成好后插入到播放点，待直播进度到回复视频时就会进行播讲。数字人直播合成的视频可以设置循环规则，在之后的一

在做CRN转xTaro的时候，需要让大模型知道之前CRN上使用的组件，在xTaro上的平替是什么，比如在CRN工程使用View这个组件，在xTaro工程下使用的是XView，以及两个组件属性字段和API对应关系。我们基于这份数据做了可视化，方便我们检查生成质量以及后续维护，以ABTest组件为例，内容包括了组件转换概述，导入组件方式，API映射规则，相关代码样例few-shots，最后还有注意事项

作者简介Mo.，携程研发总监，专注系统性能、开发效能、业务架构等领域。一、背景对于一个初上线的简单服务，只需通过常规的自动化测试加上人工即可解决，但我们线上核心的业务系统往往比较复杂，通常也会频繁的需求迭代，如何保证被修改后的系统原有业务的正确性就比较重要。常规的自动化测试需要投入大量的人力资源，准备测试数据、脚本等，并且覆盖率通常也不高，难以满足要求。为了保证一个线上...

提出一个三阶段框架：过滤不相似的任务、在高资源任务上进行微调，以及在所有任务的混合体上进行微调。在高资源任务上进行微调，然后在混合体上进行微调的策略，通过允许不同任务具有不同的训练轮次，从而有效实现提前停止，防止低资源任务的过拟合或高资源任务的欠拟合。进行了全面的实验，结果表明我们的方案在不同基准上都具有实用性，并能够替代单任务方法训练的任务。提出了一种多任务服务框架，该框架利用大语言模型（LLM