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Tag: # 基础研发平台
Oceanus:美团HTTP流量定制化路由的实践
2018年09月06日
周峰
Oceanus是美团基础架构部研发的统一HTTP服务治理框架,基于Nginx和ngx_lua扩展,主要提供服务注册与发现、动态负载均衡、可视化管理、定制化路由、安全反扒、session ID复用、熔断降级、一键截流和性能统计等功能。本文主要讲述Oceanus如何通过策略抽象、查询、渲染和分组动态更新,实现HTTP请求的定制化路由。
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用微前端的方式搭建类单页应用
2018年09月06日
贾召
微前端是前端开发中一个比较热门的话题,在美团企业项目中,我们采用微前端的方式,搭建类单页应用。本文讲述了前端HR业务的整个微前端化过程。
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美团针对Redis Rehash机制的探索和实践
2018年07月27日
春林 赵磊
本文主要介绍美团日均万亿访问缓存体系以及Redis Rehash机制和原理,并在Redis Rehash机制方面相关的探索和实践等。
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互联网企业数据安全体系建设
2018年05月24日
赵彦
Facebook数据泄露事件一度成为互联网行业的焦点,几百亿美元市值瞬间蒸发,数据安全是实现隐私保护的最重要手段之一,对安全有一定了解的读者可能也会察觉到,数据安全并不是一个独立的要素,本文介绍了互联网企业的数据安全体系建设。
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互联网公司数据安全保护新探索
2018年05月20日
鹏飞
近年来,数据安全形势越发严峻,各种数据安全事件层出不穷。美团信息安全中心进行了一些具体层面的探索。
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美团数据平台Kerberos优化实战
2018年05月20日
鹏飞
Kerberos 是一种网络认证协议,通过通过传统的密码技术(如:共享密钥),为客户机 / 服务器应用程序提供强大的认证服务。
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使用TensorFlow训练WDL模型性能问题定位与调优
2018年04月08日
郑坤
我们在Hadoop集群上使用分布式TensorFlow的实践中,定位发现了一些系统性能瓶颈导致WDL模型训练速度慢。通过分析瓶颈根源和相应的调优手段,WDL模型训练性能提升10倍左右,同时我们对TensorFlow框架和WDL模型也有了更深刻的理解。
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每天数百亿用户行为数据,美团点评怎么实现秒级转化分析?
2018年03月20日
业锐
本文以用户行为分析中常见的有序漏斗需求为例,介绍了用户行为分析系统的构建思路和优化过程。
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Redis 高负载下的中断优化
2018年03月16日
骁雄 春林
本文介绍了网卡中断在Redis场景下的实践,包括故障分析定位、原理以及优化等。
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Android Hook技术防范漫谈
2018年02月02日
礼赞 毅然
本文主要介绍如何对Android平台上Xposed Installer和Cydia Substrate两种Hook手段进行防范。
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初探下一代网络隔离与访问控制
2018年01月26日
赵彦
安全域隔离是企业安全里最常见而且最基础的话题之一,目前主要的实现方式是网络隔离(特别重要的也会在物理上实现隔离)。
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从实际案例聊聊Java应用的GC优化
2017年12月29日
录录
本文介绍一些Java工程中GC优化的通用原则和相关案例,主要针对CMS垃圾回收器。
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MyFlash——美团点评的开源MySQL闪回工具
2017年11月17日
广友
深入分析了binlog的格式,解释了实现binlog反转的细节,给出了MyFlash的架构设计方案,最后与binlog反转工具做了性能对比。
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流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比
2017年11月17日
梦瑶
将分布式实时计算框架 Flink 与 Storm 进行性能对比,为实时计算平台和业务提供数据参考。
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互联网企业安全之端口监控
2017年10月27日
光宗
本文主要介绍美团点评安全部门在外网开放端口监控过程中面临的挑战及其解决方案,总结了其中的一些实践经验以及前景展望。
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Spring Data REST 远程代码执行漏洞(CVE-2017-8046)分析与复现
2017年09月29日
其河
本文对Spring Data REST远程代码执行漏洞(CVE-2017-8046)进行分析和复现,希望能引起重视,及早修补。
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美团数据平台融合实践
2017年08月25日
语宸
本文将介绍数据平台融合项目的实践及相关的思路和经验,深入讨论一下Hadoop多机房架构在我们公司的一种实现方案和大面积SQL任务重构的一种平滑化方法。
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云端的SRE发展与实践
2017年08月03日
普存
本文主要介绍美团点评SRE发展过程中面临的挑战及其解决方案,总结了其中的一些实践经验。
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sysbench在美团点评中的应用
2017年07月14日
广友
本文介绍了sysbench在美团点评的实践,包括性能优化和如何做进一步的扩展。
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从0到1:构建强大且易用的规则引擎
2017年06月09日
张宁
本文首先分析多个规则应用场景,然后抽象出规则模型,最后进行系统建设,通过这三步详细的介绍了如何从0到1构建一个强大且易用的规则引擎。
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