**同时已经支持直接检查 Compose 编写的 UI 布局了,喜极而泣。** ### 2.3 Realtime Profilers AS 的 Realtime Profilers 工具可以帮助我们在如下四个方面监测和发现问题,有的时候在没有其他 App 代码的情况下通过 ... 作为参数传递给函数的话也要保持是否为空的类型一致,否则无法通过编译。比如下面的 functionA() 调用 functionB() 将导致编译失败,但 functionB() 的参数在声明的时候没有添加 ? 即为非空类型,那么函数内可直接...
并不需要再检查这个对象的具体类型。sonic-JIT 的核心思想就是:**将模型解释与数据处理逻辑分离,让前者在“编译期”固定下来**。这种思想也存在于标准库和某些第三方 JSON 库,如 json-iterator 的函数组装模式... 使用寄存器传递参数(当前 Go Assembly 并未支持,见“SIMD & asm2asm”章节)。### Lazy-load对于大部分 Go JSON 库,泛型编解码是它们性能表现最差的场景之一,然而由于业务本身需要或业务开发者的选型不当,它...
随着云原生技术和 AI 技术的持续蓬勃发展,我们发现企业用户也面临着越来越多性能、成本和稳定性方面的挑战,系统需要支持弹性伸缩和潮汐流量下的稳定性,因而也越发需要一套高性能、易扩展、功能丰富的微服务架构。... 字节跳动技术团队作为合作伙伴同步进行宣传和直播。活动邀请了 CloudWeGo 社区的多位 Maintainer 和 Committer 分享 Kitex 和 Hertz 在 AI 场景的设计和实现方案,并邀请了方正证券和来自字节跳动 Flow 的工程师分享...
以框架加插件的模式便于开发者灵活扩展功能和策略。各组件或模块的职责如下:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/20cdd2964da14f79b6001a15dcca309e~tplv-tlddh... **多维度的干扰检测**Memory Advisor 通过周期性的干扰检测,提前感知内存压力,并触发对应的缓解措施。当前已支持下列维度的干扰检测:* **整机** 和 **NUMA** 级别的内存水位:比较整机和 NUMA 级别的空闲内...
日志的种类和样式非常多,以在线教育系统为例,日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采... 造成重复建设。- 以 ES 为中心的日志架构可以利用 ES 查询便利的优势,但是资源开销大、成本高。而且 ES 与 Kibana 在界面上强绑定,不利于功能扩展。- 开源方案一般采用单机 yaml 做采集配置,当节点数很多的时候,...
还有多种不同类型的网卡。同时云原生的虚拟化也会产生损耗。火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantModel...
**种类繁多且流量巨大的客户端埋点需求和ETL规则动态更新的需求。** 在字节内部,客户端的埋点种类繁多且流量巨大,而推荐关注的只是部分埋点,因此为了提升下游推荐系统处理效率,会在数据流配置一些ETL规则,对埋点进行过滤,并对字段进行删减、映射、标准化之类的清洗处理,将埋点打上不同的动作类型标识。处理之后的埋点一般称之为UserAction,UserAction数据会和服务端展现等数据在推荐Joiner任务的分钟级窗口中进行拼...
= _uiState.asStateFlow()_uiState.value = _uiState.value.copy(bannerList = Result.Success(it))```需要更新 State 时,借助 data class 的 `copy` 方法可以快捷地拷贝构造一个新实例。Immutable 还体... DiffUtil 正常运作的基础正是因为 `mList` 和 `newList` 能时刻保持 Immutable 类型。## 1.2 Functional函数在 Kotlin 中是一等公民,可以作为参数或返回值的类型组成高阶函数,高阶函数可以在集合操作符等场景下...
主要介绍了火山引擎 TLS 日志服务的架构实现、设计优化以及实践案例。谈到日志系统,首先要从日志说起,日志在 IT 系统里无处不在,也是 IT系统大数据的关键来源。日志的种类和样式非常多,以在线教育系统为例,日志包... 日志的种类和样式非常多,以在线教育系统为例,日志包括客户端日志、服务端日志。服务端日志又包括业务的运行/运维日志以及业务使用的云产品产生的日志。要管理诸多类型的日志,就需要一套统一的日志系统,对日志进行采...
GEN采用了类型安全限制,所有参数都做了安全限制,完全不用担心存在注入;最重要的是自定义SQL只需要通过模板注释到interface的方法上,自动帮助你生成安全的代码,是的,自定义SQL也不会出现SQL注入问题,而且工具完美兼... 可以直接调用函数查询获取查询结果,不需要提前定义变量,参数和结构体字段类型绑定,防止研发过程中误用。```u := query.Use(db).Useru.WithContext(ctx).Select(u.Name, u.Age).Create(&user)// INSERT INTO...
还有多种不同类型的网卡。同时云原生的 **虚拟化也会产生损耗** 。火山引擎机器学习平台公有云上的系统,云原生本身会带来一些虚拟化损耗,比如网络和容器会进行一定的虚拟化,存储的分层池化也会带来负载均衡的问题。繁多的分布式训练框架:火山引擎机器学习平台的用户很多,不同的任务有不同的分布式训练框架,包括数据并行的框架(TensorflowPS、Horovod、PyTorchDDP、BytePS 等),模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veG...
当然,仅仅一个静态拓扑也无法应对日益频繁变化的微服务部署架构,我们还需要 **结合时间维度来绘制一个动态拓扑** ,并且让这个动态拓扑能够和其他可观测数据(例如日志、指标、事件、trace)有机地关联起来。一... 参数不可能为 0,基于这个原理,我们就可以轻松识别客户端和服务端身份。至此,一个最基本的 L4 网络拓扑已经可以成型了。基于这个拓扑,我们可以拓展更多的网络层性能指标,如丢包、重传、Reset、超时、Overflow 等...
重点阐述了指标管理在业内常见的解决方案与字节内部使用的一套 SQL 两种语法多引擎指标管理方案的异同;字节内部如何使用一套 SQL 两种语法实现降本增效以及指标管理技术的具体实现方案。在正文之前,请先思考三个问题:第一个问题,你有注意过 Spark 和 Presto 中同义但不同名的函数吗,比如 instr 和 strpos?接下来要介绍的统一 SQL 可以帮助你自动适应多引擎。第二个问题,你有纠结过 map 字段中有哪些 key 以及它的...