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社区里缺少的不是架构图，而是可供参考复用的架构实践。技术团队缺少的也并不是开源工具，而是从生产环境、业务实际出发的解决方案设计思路。

字节跳动的业务发展经历了从 0 到 1，迈向海量服务、规模化场景的阶段，在这个过程中也沉淀了非常多充满巧思的技术实践，本文即为过去一年在字节跳动技术团队公众号所发布的技术实践干货集合，以飨读者。

字节跳动大规模埋点数据治理最佳实践

本文整理自火山引擎开发者社区 Meetup 第四期演讲，主要介绍了字节跳动流量平台的埋点内容解决方案和埋点链路解决方案，揭秘了流量平台如何支撑起字节跳动万亿+的实时数据处理。

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字节跳动微服务架构体系演进

本文整理自字节跳动（火山引擎）基础架构/服务框架团队负责人成国柱在 QCon 2021 的分享，主要介绍了 2018-2021 年间，服务框架团队在 Golang 服务框架和 Service Mesh 上的技术实践和经验总结。

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今日头条 ANR 优化实践之监控工具与分析思路

Raster 是字节自研的监控工具，该工具主要是在主线程消息调度过程进行监控，并按照一定策略聚合，以保证监控工具本身对应用性能和内存抖动影响降至最低。同时对应用四大组件消息执行过程进行监控，便于对这类消息的调度及耗时情况进行跟踪和记录。另外对当前正在调度的消息及消息队列中待调度消息进行统计，从而在发生问题时，可以回放主线程的整体调度情况。此外，我们将系统服务的 CheckTime 机制迁移到应用侧，应用为线程 CheckTime 机制，以便于系统信息不足时，从线程调度及时性推测过去一段时间系统负载和调度情况。

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字节跳动 10 万节点 HDFS 集群多机房架构演进之路

HDFS 全称是 Hadoop Distributed File System，其本身是 Apache Hadoop 项目的一个模块，作为大数据存储的基石提供高吞吐的海量数据存储能力。在字节跳动，HDFS 具有单集群节点 10 万台级别、单集群数据量达到 10EB 级别的服务规模。本文即为字节跳动优化使用 HDFS 的具体思路。

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字节跳动混沌工程实践之场景化主动实验

本文介绍了字节跳动在混沌工程实践过程中的一个关键阶段：场景化主动实验。希望本文可以帮助大家加深对混沌工程价值的了解，对设计混沌工程实验、落地混沌工程建设提供更多的思路。

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手把手教你搭建一个无框架埋点体系

一般来说，一个完整的埋点体系由以下三个部分构成：应用；数据分析平台；数据平台 SDK。字节跳动技术团队工程师从埋点体系的全流程切入，为你由浅入深地剖析了无框架埋点体系的全链路搭建步骤。

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字节跳动是如何落地微前端的

微前端是一种类似于微服务的架构，是一种由独立交付的多个前端应用组成整体的架构风格，将前端应用分解成一些更小、更简单的能够独立开发、测试、部署的应用，而在用户看来仍然是内聚的单个产品。本文为字节跳动落地微前端的案例解析，相关解决方案已开源。

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字节跳动是怎么做全链路压测的？

全链路压测指的是基于实际的生产业务场景、系统环境，模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试，并持续调优的过程。常用于复杂业务链路中，基于全链路压力测试发现服务端性能问题。本文主要介绍字节跳动的服务端全链路压测体系，以及字节跳动各种业务的全链路压测实践。

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分布式链路追踪在字节跳动的实践

字节跳动在发展过程中，逐渐形成了十分复杂的超大规模微服务体系，对后端整体的可观测性解决方案提出了极高的要求。为了解决这个问题，基础架构智能运维团队自研链路追踪系统，将海量 Metrics/Trace/Log 数据进行整合与统一，并在此基础上实现了新一代的一站式全链路观测诊断平台，帮助业务解决监控排障、链路梳理、性能分析等问题。本文将会介绍字节跳动链路追踪系统的整体功能和技术架构，以及实践过程中我们的思考与总结。

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火山引擎 A/B 测试的思考与实践

字节跳动更是在 2012 年成立之初便开始使用 A/B 测试，公司内部一直流传一句话：一切皆可 A/B 测试。A/B 测试在字节跳动已是非常基础的设施和文化。本文整理自火山引擎开发者社区 Meetup 第四期同名演讲，主要为大家介绍了为什么要做 A/B 测试、火山引擎 A/B 测试系统架构及最佳实践。

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