Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋（炎寻） 关于我 • 毕业于中国科学技术大学，定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver，聚焦中间件，容器，Kubernetes，PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 tes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 2 3 5 1 1 Kubectl plugins 2 Apiserver extension 3 4 5 6 7 Custom applicationconfiguration/oamacree Successfully applied components 新的复杂度-控制器运维 我们要管控大规模的集群，每个集群也会部署大量的控制器，控制器本身的运维成为问题 • 控制器管控平台 • 升级 • 回滚 • 灰度 • 重启 • 观测性 • Prometheus • 统一日志收集 • 事件中心

大规模分布式系统架构下调测能力构建之道 李鑫 大纲 分布式环境下开发的调测效率问题 应对之道 远程应用服务 契约测试 分布式消息服务 分布式缓存 分布式服务的“租户”隔离策略 总体调测框架实践 分布式环境下调测方法论 单体应用 服务化 微服务 小中型规模应用+小型团队 中大型规模应用+多团队协同 Cache DB NFS Load Balancer server server server (超)大型规模应用+契约协同 应用的发展演变历史 服务化后的问题 多团队协同的分布式环境下，不仅环境“重”，而且外部的服务是别的团队开发 的，你很难得到一个稳定、快速的外部服务提供环境，在此背景下进行功能/接口 调测存在如下困难： 开发依赖重 联调成本高 变动把控困难 拆 应用拆分 数据拆分 团队拆分 分布式服务 API Gateway Gateway 分布式文件 分布式缓存 分布式消息 DB Cluster 连接 序列化 路由 负载均衡 … 问题示例 1. 我依赖一个远程服务，但在负责它的团队把它上线之前，我什 么也做不了 2. 我负责的功能依赖一堆的远程服务，为了本地调测，我必须从 头到尾梳理代码，再写一堆的mock语句把他们全mock掉了。 每当业务逻辑变化了，代码中要增减相应的mock语句；每当依 赖服务上线后

大规模高性能区块链架构 设计模式与测试框架 Gopher Meetup 深圳站 2021 年 8 ⽉ 21 号 趣�科技 李世敬 目录 区块链概述 01 大规模高性能区块链架构设计介绍 02 基于Go插件的区块链性能测试工具 03 写在最后 04 区块链概述 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 4 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 在区块链⽹络中的准 ⼊要求。且⾮许可链⽹络节点⼤都由业务相关的机构组成，造成架构上共识、合约、安全、权限等⽅⾯的不同 �可�架构 大规模高性能区块链架构设计介绍 15 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 ⼤�模⾼性能区��架构⾯�的�� 大规模高性能 区块链架构设计 网络连通问题 数据孤岛问题 异构部署问题 性能扩展问题 之困局 ？ n 机构间数据难打通，不愿打通 n 公网内网、网关网闸情况复杂 多类型节点分层部署模式 1 3 动态⾃发现⽹络转发模型 2 ⼤规模组⽹⾼效共识算法 1.提⾼数据处理效率 2.提升终端异构性能⼒ 3.提供实时计算与验证服务 4.解决数据真实性“第⼀公⾥” 问题 ⾯向海量节点⼤规模应⽤场景， ⽀持1000+节点的⽣产级联盟链⽹络， 可以实现数⼗万个多类型区块链⽹络节点分层部署 技术简介 技 术 特 性 区块链平台关键技术-大规模组网模型 18 趣链科技 版权所有 ©2016-2021

大规模生产环境下的 Faster-CPython 主讲人： 王文洋 老板思维 已知：公司有xx个计算集群 每个集群有xxxxx个core Python进程占比xx% 如果：提升 10% 那么：可以节省 xx * xxxxx * xx% * 10%个core 降本 xx * xxxxx * xx% * 10% * n >> 我的工资 结论：。。。 Why

起经 历了无数的悲喜，也留下了满满的回忆。 也许生活就是这样，只有历尽波澜，才能欣赏茫茫大海的辽阔和无边， 才能感受到漫天星辰的光芒和温暖。 在2023年春节到来之际，我们从去年美团技术团队公众号上精选了60多 篇技术文章，整理制作成一本1300多页的电子书，作为新年礼物赠送给 大家。 这本电子书内容覆盖算法、前端、后端、数据、安全等多个技术领域， 希望能对同学们的工作和学习有所帮助。 17 7 次 KDD Cup&Kaggle 冠军的经验分享：从多领域优化到 AutoML 框架 37 图神经网络训练框架的实践和探索 66 图技术在美团外卖下的场景化应用及探索 83 大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用 102 美团搜索粗排优化的探索与实践 116 美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索 129 大众点评搜索相关性技术探索与实践 152 美团 SemEval2022 Learning+ 自训练实战 353 DSTC10 开放领域对话评估比赛冠军方法总结 368 KDD 2022 | 美团技术团队精选论文解读 382 ACM SIGIR 2022 | 美团技术团队精选论文解读 391 CVPR 2022 | 美团技术团队精选论文解读 404 ACM MM & ECCV 2022 | 美团视觉 8 篇论文揭秘内容领域的智能科技 413 前端 427

列表展示、推荐理由的展示等，每一个模块都要经过若干层的模型处理或者规则干 预，才会将最适合用户（指标）的结果展示在大家的眼前。 为了保证良好的用户体验，技术团队对模型预估能力的要求变得越来越高，同时模型 与特征的类型、数量及复杂度也在与日俱增。算法团队如何尽量少地开发和部署上 算法 < 3 线，如何快速进行模型特征的迭代？如何确保良好的预估性能？在线预估框架 Augur 应运而生。经过一段时间的实践，Augur 应运而生。经过一段时间的实践，Augur 也有效地满足了算法侧的需求，并成为美团 搜索与 NLP 部通用的解决方案。下面，我们将从解读概念开始，然后再分享一下在 实施过程中我们团队的一些经验和思考。 2. 抽象过程：什么是模型预估 其实，模型预估的逻辑相对简单、清晰。但是如果要整个平台做得好用且高效，这就 需要框架系统和工具建设（一般是管理平台）两个层面的配合，需要兼顾需求、效率 与性能。 那么，什么是模型 ，我们正在将在线预估框架进一步融合到我们的搜索实验平台 Poker 中，与离 线训练和 AB 实验平台做了深度的打通，为业务构建高效完整的模型实验基础设施。 如果你想近距离感受一下 Augur 的魅力，欢迎加入美团技术团队！ 7. 作者简介 朱敏，紫顺，乐钦，洪晨，乔宇，武进，孝峰，俊浩等，均来自美团搜索与 NLP 部。 算法 < 23 Transformer 在美团搜索排序中的实践 作者：肖垚 引言 美团搜索是美团

不久前，我们已经给大家分享了技术沙龙大套餐，汇集了过去一年我们线上线下技术沙龙 99位讲师，85 个演讲，70+小时  分享。 今天出场的，同样重磅——技术博客全年大合集。 2018年，是美团技术团队官方博客第5个年头， 博客网站  全年独立访问用户累计超过300万，微信公众 号（meituantech）的关注数也超过了15万。 由衷地感谢大家一直以来对我们的鼓励和陪伴！ 在2019年春 台 - 美团技术团队 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 作者: 国宝 小龙 一、背景 一、背景 美团App、大众点评App都是重运营的应用。对于App里运营资源、基础配置，需要根据城市、版本、平 台、渠道等不同的维度进行运营管理。如何在版本快速迭代过程中，保持运营资源能够被高效、稳定和灵 活地配置，是我们团队面临的重大考验。 征： 1. 多维度：需要针对不同的版本、平台、渠道，做不同的配置。 2. 长期有效：这种类型的配置一般长期存在，不会存在过期问题。 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 二、遇到的问题 二、遇到的问题 在从0到1打造运营配置平台的过程，我们遇到了很多“坑”。特别是在早期“刀耕火种”的时代，对于入口 的配置，往往是通过“hardcode（硬编码）”的方式写死在

103 Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 Nacos 前端设计 117 Nacos 前端设计 117 Nacos 性能报告 122 Nacos Naming 大规模测试报告 122 Nacos ⽣态 130 Nacos Spring 生态 130 Nacos Docker & Kubernetes 生态 137 Nacos 服务网格生态 148 Nacos 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 此简单需求，随着业务规模变大也会变的非常复杂。如何能将数据准确的在 3 秒钟之内推送到每⼀ 个计算节点，这是当时提出的⼀个要求，围绕这个要求，系统要做大量的研发和改造，类似的这种 关键的技术挑战点还非常非常的多。本书就 多年分布式应用架构实践过程中，产出了⼀大批非常优秀的中间件技术产品，其中软 负载领域的 Diamond、Configserver、Vipserver，无论在架构先进性、功能丰富度以及性能方面均 有非常出色的积累，2018 年初中间件团队决定把这⼀领域的技术进行重新梳理并开源，这就是本书 介绍的主角 Nacos，经过三年时间的发展，Nacos 已经被大量开发者和企业客户用于生产环境，本 书详尽介绍了 Nacos 的架构设计、功能

美团点评资深技术专家、美团配送业务系统团队负责人 2010年大连理工大学毕业，曾先后任职于Hikvision、人人网，从事过视频 监控、广告、IM、DevOps、中间件、数据仓库等技术方向 2015年加入美团·大众点评，负责配送业务系统建设，重点负责系统质量 保证、运营体系建设、核心系统架构升级等方向，支持美团配送业务发展 美团配送业务介绍 01 Agenda 02 MVP阶段 03 规模化阶段 04 精细化阶段 运营效率 加强对配送骑手的管控能力 提升配送全业务的运营效率，降低成本 履约流程：下单 -> 派单 -> 接单 -> 取货 -> 送达… 业务团队：招聘、采购、物料、培训、薪酬、保险.... 运营团队：运力结构、经营分析、绩效考核.... 客服团队：问题跟进、定责… 基础设施不断升级 与 用户消费升级 促使即时配送全面信息化 人工智能 大数据 GPS+GIS 移动互联网 智能手机/APP 履约SLA要求高，重线下业务运营 配送系统的技术定位与思路 初期造工具，解决能不能 长期造壁垒，实现降维打击能力 从支撑业务到驱动业务 美团配送业务介绍 01 Agenda 02 MVP阶段 03 规模化阶段 04 精细化阶段 MVP阶段 业务从零到一 快速迭代、业务试错 核心链路MVP、主流程跑通 • 按照粗领域拆分系统边界 • 按照三大信息流（人、财、物）划分系统 • 如何支撑快速试错：