勇往直前的专栏

天浩，携程数据库专家，专注数据库自动化运维研发工作。晓军，携程数据库专家，主要负责运维及分布式数据库研究。一、前言互联网软件本身具有快速迭代、持续交付等特点，加上数据库的表结构（DDL）发布无法做到灰度发布，且回退困难、试错成本高，一个稳定可靠的数据库发布系统对于互联网公司显得尤其重要。本文将介绍携程MySQL数据库发布系统从无到有，版本不断迭代的演进之路，希望对读者有所参考和帮助。我们先后设计了三个版本，最新的版本具有以下功能和特点： 发布期间只有一次表锁，锁定时间极短，锁定时间.

作者简介Ryan，携程Java开发工程师，对高并发、网络编程等领域有浓厚兴趣。IO密集型系统在高并发场景下，会有大量线程处于阻塞状态，性能低下，JAVA上成熟的非阻塞IO（NIO）技术可解决该问题。目前Java项目对接NIO的方式主要依靠回调，代码复杂度高，降低了代码可读性与可维护性。近年来Golang、Kotlin等语言的协程（Coroutine）能达到高性能与可读性的兼顾。本文利用开源的Quasar框架提供的协程对系统进行NIO改造，解决以下两个问题：1）提升单机任务的吞吐量，保证业.

作者简介Jade Gu，携程高级前端开发专家，负责度假前端框架设计和 Node.js 基础设施建设等工作。这篇文章将简略地介绍我们当前的无线前端架构设计及其演进之路。主要内容包含以下几个部分，希望我们的经验能带给大家一些启发。1）当前的前端方案及其解决的问题2）现在面对的新挑战3）我们的前端方案设计和选择。一、当前的前端方案及其解决的问题1.1 当前方案的技术背景将时间调回到 2016 年。我们已经将几个核心的前端应用，从 C# ASP.NET 迁移到了 Node.js。.

作者简介Nick，携程软件技术专家，关注分布式数据存储以及操作系统内核。前言在《携程 Redis 跨 IDC 多向同步实践》一文曾和大家分享过携程在 Redis 双向同步方面的心得，简单介绍了实现一个 Redis 双向同步系统中可能面临的问题，以及其中一种问题（分布式一致性）的部分处理方案 -- CRDT（Conflict-free ReplicatedData Types）。本文将进一步阐述在具体设计和落地过程中的一些细节， 希望对大家能够有所帮助。包括： Cycle Break -.

作者简介Living，携程高级基础安全工程师，关注应用安全、渗透测试方面的技术。一、DevSecOps面临的挑战作为业务覆盖机票、酒店、度假、汽车票、火车票、支付等各个方面，为全球用户提供服务的在线旅游网站，携程每周都会有数以万计的应用发布次数，如何保证每一次发布代码的安全性成为了DevSecOps实践中最大的挑战。不同于软件行业的SDL，DevOps和微服务在互联网行业的兴起使得安全不再是安全团队可以独立完成的任务，如何把安全嵌入DevSecOps的每一个流程，保证代码的安全，首先面临.

作者简介Leo Li，携程高级软件工程师，负责度假 BDD-Test UI 自动化测试框架的研发、维护和迭代等工作。如今无论大公司还是小公司都越来越重视测试质量。并且前端领域越来越繁荣，前端工程也越来越复杂，纯靠人力手工测试已经显得有些力不从心并且更容易出错。因此在项目中引入 BDD 理念进行自动化 UI 测试，让项目质量可以通过自动化工具来保障也被提上日程。本文将介绍携程度假团队是如何将其付诸实践，希望能给大家带来一些启发。一、UI 自动化测试背景以及意义在日常开发中，我们的程序出现.

作者简介Roy，携程软件技术专家，负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进，对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。一、前言携程内部MySQL部署采用多机房部署，机房A部署一主一从，机房B部署一从，作为DR（Disaster Recovery）切换使用。当前部署下，机房B部署的应用需要跨机房进行写操作；当机房A出现故障时，DBA需要手动对数据库进行DR切换。为了做到真正的数据异地多活，实现MySQL同机房就近读写，机房故障时无需进行数据库DR操作，只进行流量切.

作者简介Will Wang，携程技术专家，负责AB实验分流和其他数据智能项目的开发。关注大数据和分布式方面，会做一些深入的开发部署和结合业务数据的基准调试工作。一、背景携程是业界比较早进行AB实验的公司。AB实验可以简单认为是传入一个实验号和用户分流ID到AB实验分流器，分流器吐出分流版本A、B、C、D等，通过截取应用流量落地一段时间的分流数据，就可以分析具体版本的优劣，决定启用新版本或者沿用老版本。携程的AB分流器沿用至今，在业务发展上发挥了很大作用，但也存在一些问题。...

作者简介向晨，携程资深数据库工程师；布莱德，携程技术专家；皓月，携程技术培训生；一、背景携程自2013年开始使用Redis，旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能，可储存key的多样化上有着显著的优势，2017年开始，Memcached全部下线，全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个，数据量达到百TB规模。...

作者简介锦华，携程高级技术专家，超过 10 年互联网研发经验，2011 年至今一直从事框架和中间件相关产品研发，对高并发、分布式中间件以及应用性能优化等有浓厚兴趣。*本文来自锦华在Qcon的分享，首发于Qcon公众号*作为业界知名的应用监控产品，CAT 已经成功地为多家公司提供了完整的监控领域解决方案。2015 年 CAT 在携程落地，目前已经成为公司内部非常重要的监控基础设施，很...

作者简介古映杰，携程研发高级经理，负责前端框架和基础设施的设计、研发与维护。开源项目react-lite和react-imvc作者。前言随着多终端、多平台、多业务形态、多技术选型等各方面的发展，前后端的数据交互，日益复杂。同一份数据，可能以多种不同的形态和结构，在多种场景下被消费。在理想情况下，这些复杂性可以全部由后端承担。前端只管从后端接口里，拿到已然整合完善的数据。然而...

作者简介蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。一、背景1）携程酒店每天有上千表，累计十多亿数据更新，如何保证数据更新过程中生产应用高可用；2）每天有将近百万次数据查询请求，用户可以从粗粒度国家省份城市汇总不断下钻到酒店，房型粒度的数据，我们往往无法对海量的明细数据做进一步层次的预聚合，大量的关键...

作者简介赵亚楠，携程云平台资深架构师。2016 年加入携程云计算部门，先后从事 OpenStack、SDN、容器网络（Mesos、K8S）、容器镜像存储、分布式存储等产品的开发，目前带领 Ctrip Cloud Network & Storage Team，专注于网络和分布式存储研发。本文介绍云计算时代以来携程在私有云和公有云上的几代网络解决方案。希望这些内容可以给业内同...

作者简介葛荣亮，携程搜索部门高级研发工程师。2015年加入携程，目前主要负责搜索平台的前端+数据挖据工作。一、前言随着旅游业的发展，人们对搜索的要求越来越高。智能化大趋势下，个性化的推荐系统的应用及用户需求也越来越广泛。旅游推荐系统主要面临的问题及挑战包括： 用户维度，用户的需求多种多样，如本地异地的差异，年龄、家庭结构的差异等； 时间、地理维度，每个时间点的需...

宣云儿，携程酒店排序算法工程师，主要负责酒店排序相关的算法逻辑方案设计实施。目前主要的兴趣在于排序学习、强化学习等领域的理论与应用。前言目前携程酒店绝大部分排序业务中所涉及的问题，基本可以通过应用排序学习完成。而其中模型训练步骤中所需的训练数据集，一般是通过线下收集数据来完成的。然而在实际当中，往往存在业务新增或者业务变更，这就使得使用历史数据训练的模型，并不能很好地用于变更后的应...