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- 【本期掘金酱的每日掘金】亮点:
- 深度解析Taro多业务线小程序协作构建工具与前端协作流
- 两万字Web Workers终极指南🔥🔥🔥
- 实战:工作中对并发问题的处理
- AB实验遇到用户不均匀怎么办?------ vivo游戏中心业务实践经验分享
- 用 Rust 构建你自己的 JavaScript 运行时
- ......
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今日主理人|每日掘金
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每日干货|每日掘金
主理人们会对近期(1-3 天)社区深度技术好文进行挖掘和筛选,优质的技术文章有机会出现在下方列表,排名不分先后。
『前端』
在这篇文章中我们将创建一个自定义的 JavaScript 运行时,我们就叫它
runjs
吧!可以把它认为是一个简化版的deno
(一个类似于node
的 JS 运行时)我们的目标是创建一个 CLI(命令行程序),它能够执行本地 JavaScript 文件,与文件系统交互(读取文件、写入文件、删除文件),并且有一个简化版的console
API。
dora是一个哈啰的开源的taro小程序微前端集成框架,具有把多页业务拆分并集成编译与通讯的能力,解耦了业务与业务,降低了总体的复杂度与多业务线合作难度,有轻量化扩展性强等特点。
最近处理对外后台
TinyMCE
编辑器优化, 需要上传并解析word
和视频文件,并将解析后的结果放在TinyMCE
编辑器中。对外后台文章发布后,需要在对外业务端帮助中心回显并展示。
在本教程中,我们将介绍Web Workers,并演示如何使用它们来解决执行速度问题。
『后端』
Redis 是一个高性能的 key-value 数据库,由于其易用、性能高、扩展性好等特点,已经成为后端内存数据库的业界标准。使用 Redis 进行日常开发时,最常使用的数据结构应当是 String,但 String 也不是"万金油",使用不当也会造成很多内存上的浪费。本文会解析 String 数据是如何保存的,并分析其占用内存的原因,以及说明如何减少内存的使用。
最近在接口联调时发生了数据并发修改问题,我想把这个问题讲解一下,并把当时提出的解决方案进行实现,希望它能在大家以后在遇到同样的问题时提供一些借鉴和思考的方向。
当多线程访问共享且可变的数据时,涉及到线程间同步的问题,并不是所有时候,都要用到共享数据,所以就需要ThreadLocal出场了。
AB实验是业务不断迭代、更新时最高效的验证方法之一;但在进行AB实验效果评估时需要特别关注"用户不均匀"的问题,稍不注意,产出的研究结论就可能谬以千里,给业务决策带来极大风险。本文会基于实际应用案例,来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程,实现原理,应用结果,希望能够帮助大家在各自领域中解决用户不均匀问题时带来参考和启发。
正常的微服务限流工具都需要人工配置:支持应用负责人事先配置限流规则(接口+调用方+限流阈值),流量在阈值以下可以正常响应,超过阈值的流量会快速失败。
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