对于大多数玩家来说，云游戏已经不是一个陌生的概念，它经常和秒玩、不吃设备、大屏临场感、上手门槛低、真香等字眼一起出现在评论留言区。

Nacos 简介Nacos 在阿里巴巴起源于 2008 年五彩石项目，该项目完成了微服务拆分和业务中台建设，随着云计算和开源环境的兴起，2018 年我们深刻感受到开源软件行业的影响，因此决定将 Nacos 开源，输出阿里十年关于服务发现和配管管理的沉淀，推动微服务行业发展，加速企业数字化转型。目前 Nacos 支持主流微服务开发语言 & 主流服务框架和配置管理框架，比如支持 Duboo 和

​针对无效验证问题，在我的ATA文章《那些年，我们写过的无效单元测试》中，介绍了如何识别和解决单元测试无效验证问题，这里就不再累述了。在本文中，作者收集了一些的Java单元测试典型案例，主要是为了解决这个测试方法问题。

Delta Lake 是 DataBricks 公司开源的、用于构建湖仓架构的存储框架。能够支持 Spark，Flink，Hive，PrestoDB，Trino 等查询/计算引擎。作为一个开放格式的存储层，它在提供了批流一体的同时，为湖仓架构提供可靠的，安全的，高性能的保证。

作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司，其大数据中台作为基础系统中台，主要负责建设公司级数仓，向各个产品线提供面向业务主题的数据信息。本文主要分享了作业帮基于 DeltaLake 的数据湖建设最佳实践。

从 06 年 jQuery 发布，前端物料就开始以各种 jQuery 插件的形式不断涌现，直到今天我们仍然可以在 github 上看到很多 jQuery 物料插件，他们当中的设计思路在今天流行的这些前端组件库里仍然可以看到很多影子。

对于开发人员来说，单元测试一定不会陌生，但在各种原因下会被忽视，尤其是在我接触到的项目中，提测阶段发现各种各样的问题，我觉得有必要聊一下单元测试。为了写而写的单元测试没什么价值，但一个好的单元测试带来的收益是非常客观的。问题是怎么去写好单元测试？怎么去驱动写好单元测试？

一 引言盒马业务有如下几个特点：线上线下一体化、仓储配送一体化、超市餐饮一体化、经营作业一体化、多业态与平台化。在以上的种种原因，生鲜及物流体验是盒马的特点，但仓储配送一体化作业中，如何能更高效的提升测试效率也是盒马质量团队的重点探索。二 背景及待解决问题介绍1 盒马自动化体系发展新挑战在盒马，前期业务在狂奔，自动化基础较薄弱，近三年来，经过盒马人的不断突破，已经具备了一定的自动化体系，因为盒马业

内容框架：背景介绍如何使用 DLF数据湖实操演示一、背景介绍什么是数据湖数据湖：以一定规则形式存储各种类型的数据结构化数据（ Orc 、Parquet ）半结构化数据 ( Json 、Xml )非结构化数据（图像 、视频）为什么需要数据湖1、数据规模进一步扩大大数据存储需要治理数据治理需要厘清数据依赖关系（血缘）用户需要明确大数据整体成本(TCO)2、数据来源多样化事务数据（MySQL, SqlS

1.简介（1）概述性能测试 PTS（Performance Testing Service）是具备强大的分布式压测能力的 SaaS 压测平台，可模拟海量用户的真实业务场景，全方位验证业务站点的性能、容量和稳定性。PTS 目标是将性能压测本身的工作持续简化，使用户可以将更多的精力回归到关注业务和性能问题本身。在 PTS 平台上，用户可以用较低的人力和资源成本，构造出最接近真实业务场景的复杂交互式流量