立足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，架構通常指的是技術架構，更具體一點的說是系統(tǒng)架構、軟件架構，或者是最常見的網(wǎng)站架構。本期封面報道就來探討一下互聯(lián)網(wǎng)時代，實戰(zhàn)型技術架構的演進過程及其優(yōu)缺點等諸多方面。

• 架構分享&學習之“漁”與“魚”（張立剛，1號店技術部電商云平臺技術總監(jiān)）

• 京東分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)演進之路（張成遠，京東云資深架構師）

• 萬人協(xié)同規(guī)模下的代碼管理架構演進（廖超超，百度代碼開發(fā)協(xié)作平臺架構師）

• 微信數(shù)據(jù)強一致高可用分布式數(shù)據(jù)庫PhxSQL設計與實現(xiàn)（陳俊超，騰訊微信后臺高級工程師）

• 同程旅游緩存系統(tǒng)（鳳凰）打造Redis時代的完美平臺實踐（王曉波，同程旅游首席架構師）

• 百萬用戶分布式壓測實踐手記（聶永，新浪微博技術專家）

• TiDB架構的演進和開發(fā)哲學（黃東旭，PingCAP聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO）

資訊

CSDN要聞?
計算加速的指數(shù)規(guī)律?
如何展開面向各群體的CS教學，以及如何應對數(shù)據(jù)庫的衰落?
Google漫長而奇妙的生命探索之旅

人工智能

• 機器學習平臺JDLP長成記（徐新坤，呂江昭，郭衛(wèi)龍）

  京東容器平臺經過幾年的發(fā)展，高效支撐京東全部業(yè)務系統(tǒng)。積累了豐富的數(shù)據(jù)中心基礎設施建設、應用調度、業(yè)務系統(tǒng)高可用、彈性伸縮等方面的寶貴經驗。更重要的是京東容器平臺可以集中提供65萬核CPU-Cores的計算能力。自然會全力support目前最具影響力的機器學習領域需求。以此京東商城基礎平臺部集群技術團隊與機器學習團隊聯(lián)合推出基于Kubernetes研發(fā)的機器學習平臺JDLP。皆在為研發(fā)團隊提供具有充足CPU+GPU計算能力的統(tǒng)一云端機器學習平臺，服務眾多業(yè)務方。讓機器學習計算平臺資源按需隨手可得，并統(tǒng)一提供訓練任務強隔離、高可用、彈性伸縮等能力和服務，讓業(yè)務更關注在算法和業(yè)務需求上。

• 無人駕駛硬件平臺（唐潔，劉少山）

  本文是無人駕駛技術系列的第十篇，著重介紹無人駕駛硬件平臺設計。無人駕駛硬件系統(tǒng)是多種技術、多個模塊的集成，主要包括：傳感器平臺、計算平臺、以及控制平臺。本文將詳細介紹這三個平臺以及現(xiàn)有的解決方案。希望本文對無人駕駛從業(yè)者以及愛好者選擇硬件的時候有幫助。

大數(shù)據(jù)

• 圖數(shù)據(jù)庫——大數(shù)據(jù)時代的高鐵（董小珊，姚臻）

  如果把傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫比做火車的話，那么到現(xiàn)在大數(shù)據(jù)時代，圖數(shù)據(jù)庫可比做高鐵。它已成為NoSQL中關注度最高，發(fā)展趨勢最明顯的數(shù)據(jù)庫。

• 使用SMACK堆棧進行快速數(shù)據(jù)分析（馬小龍，浙江財經大學數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)計算的客座教授）

  本文討論作為大數(shù)據(jù)架構的SMACK堆棧（Spark、Mesos、Akka、Cassandra、Kafka），能夠有效結合快速在線分析和長時間運行的批式處理任務。SMACK堆棧僅依賴經過測試的開源軟件，是一個基于Hadoop架構的可行替代方案。

• 微博商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘方法（康樂，中科院博士，曾就職于搜狗，新浪微博）

  本文主要介紹微博商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的體系及方法，但并不注重模型和算法這些細節(jié)，而是闡述數(shù)據(jù)如何貼近、支持和引導業(yè)務，如何建立合理的評價體系，以及如何圍繞這兩點建設數(shù)據(jù)挖掘架構。

移動

• 58同城iOS客戶端組件化演變歷程（曾慶隆，58同城iOS客戶端架構師）

  架構的演進是為業(yè)務不斷發(fā)展服務的，架構不能脫離業(yè)務，這是最基本的出發(fā)點。58同城iOS客戶端隨著業(yè)務量和用戶量的持續(xù)增長，架構也是不斷受到挑戰(zhàn)，采用什么樣的架構去適應這些變化，對技術人員來說也是一大考驗。58 App的架構先后經歷了純Native、引入Hybrid框架、底層服務組件化、業(yè)務線組件化，即整個App組件化的四個階段。

• Qunar React Native大規(guī)模應用實踐（殷文昭，去哪兒Qunar移動架構組（YMFE）iOS研發(fā)工程師）

  Qunar React Native（下文簡稱QRN）是去哪兒網(wǎng)（Qunar）基于React Native（下文簡稱RN）定制的一套框架，讓RN用起來更方便快捷，2016年3月上線后已在公司內部大規(guī)模應用。透過QRN的大規(guī)模實踐我們可以看到如何更好地去使用RN。

• PC VR游戲的CPU性能分析與優(yōu)化（王文斕，英特爾資深應用工程師）

  伴隨著全新VR體驗所帶來的雙目渲染、高分辨率和低延時等要求，對CPU和GPU都造成了極大的計算壓力，一旦VR應用出現(xiàn)性能問題，非常容易造成用戶眩暈并帶來極差的用戶體驗，因此性能問題對于VR體驗的好壞格外重要。本文將集中介紹VR需要高計算量的原因, 以及分享如何利用工具查找VR應用的性能問題和CPU瓶頸所在。

技術

• 下一代Web應用模型——Progressive Web App（黃玄，前阿里、前微票兒前端工程師）

  2016年，Google提出了PWA，志在增強Web體驗。可顯著提高加載速度、可離線工作、可被添加至主屏、全屏執(zhí)行、推送通知消息……這些特性可使Web應用漸進式地變成App，甚至與App相匹敵。這一系列特性背后有哪些核心關鍵技術支撐，本文將為你一一分析，解開PWA的神秘面紗。

• WebAssembly，Web的新時代（張敏，Intel開源技術中心Web團隊軟件技術經理）

  在瀏覽器之爭中，Chrome憑借JavaScript的卓越性能取得了市場主導地位，然而由于JavaScript的無類型特性，導致其運行時消耗大量的性能做為代價，這也是JavaScript的瓶頸之一。WebAssembly旨在解決這一問題。本文從WebAssembly的起源到開發(fā)實踐對其做全面探究，幫助開發(fā)者對WebAssembly有全面的了解。

• SQL-on-Hadoop盤點與應用（蔣守壯，萬達網(wǎng)絡科技集團資深大數(shù)據(jù)工程師）

  筆者從事大數(shù)據(jù)相關工作已有些年頭，部分工作內容是基于Hadoop平臺的數(shù)據(jù)分析和挖掘。在這方面，使用過很多SQL-on-Hadoop領域的組件，比如Hive、Impala、Drill、Presto、Kylin（準確來說為OLAP on Hadoop）和Spark SQL等；也使用過NoSQL-on-Hadoop的產品，比如HBase；同樣也有SQL-on-HBase，比如Phoenix。上面提到的很多組件，多少都會存在一些瓶頸和問題，關鍵是如何結合實際的項目需要，選擇一款適合自己的組件并集成到現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)平臺中，才是最重要的。

• 電商物流系統(tǒng)技術架構進化史（者文明，2012年加入京東，致力于電商物流系統(tǒng)架構）

  1998年3月，中國第一筆互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)上交易成功，標志著中國正式從電子數(shù)據(jù)交換時代步入互聯(lián)網(wǎng)電子商務時代，從2003年開始進入迅速發(fā)展階段，到今天，中國電子商務格局已經形成。筆者在傳統(tǒng)企業(yè)應用和電商互聯(lián)網(wǎng)公司摸爬滾打了15年，親歷過傳統(tǒng)企業(yè)應用向互聯(lián)網(wǎng)轉型，以及電商物流系統(tǒng)的架構演進過程。本文是筆者根據(jù)多年經驗整理的一個小結。

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