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基于weex的有赞无线开发框架

出于对开发效率和动态化的要求，无线端的开发框架也一直在更新，从 Hybrid、结构化 Native View、React Native、Weex，再到现在正在大受关注的 Flutter。什么样的框架才是适合自己的团队？不仅要有技术追求，而且要考虑实际业务需要。最近，有赞移动选择了 weex 作为无线开发框架，搭建了从开发、Debug、构建、发布、数据一个闭环的流程。本文将对此进行分享。一、...
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资损防控体系介绍

1\. 资损盲区随着有赞支付体量的增大，资产部门承担的资金管理，风险把控的责任也越大。我们一方面要小步快跑，快速支撑业务，又要稳住底盘，守好底线。支付业务底线就是守护用户的每一分钱，不能有资金损失。在我们搭建这套体系前，有赞支付资金类的线上监控是个盲区，缺乏自我发现的能力。业务成功了，但内部对用户的资金操作可能是错误的，导致资损。而且故障发生到发现的时间很长，且大部分是用户上报，导致故障的影...
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有赞全链路压测实战

一、前言====有赞致力于成为商家服务领域里最被信任的引领者，因为被信任，所有我们更需要为商家保驾护航，保障系统的稳定性。有赞从去年开始通过全链路压测，模拟大促真实流量，串联线上全部系统，让核心系统同时达到流量峰值： 验证大促峰值流量下系统稳定性 容量规划 进行强弱依赖的划分 降级、报警、容灾、限流等演练 ...通过全链路压测这一手段，对线上系统进行最真实...
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有赞全链路压测引擎的设计与实现

一年以前，有赞准备在双十一到来之前对系统进行一次性能摸底，以便提前发现并解决系统潜在性能问题，好让系统在双十一期间可以从容应对剧增的流量。工欲善其事，必先利其器，我们拿什么工具来压测呢？我们做了很多前期调研和论证，最终决定基于 Gatling 开发有赞自己的分布式全链路压测引擎 —— MAXIM。一年多来，我们使用 Maxim 对系统做了很多次的性能压测，在提升系统性能、稳定性的同时，也得益于历次...
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有赞业务对账平台的探索与实践

一、引子====根据CAP原理，分布式系统无法在保证了可用性（Availability）和分区容忍性（Partition）之后，继续保证一致性（Consistency）。我们认为，只要存在网络调用，就会存在调用失败的可能，系统之间必然存在着长或短的不一致状态。在服务化流行的今天，怎样及时发现系统服务间的不一致状态，以及怎样去量化衡量一个系统的数据一致性，成为每个分布式环境下的开发者需要考虑并...
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电商云应用框架

一、背景有赞是 SaaS 公司，向商家提供了全方位的软件服务，支撑商家进行采购、店铺、商品、营销、订单、物流等等管理服务。在这个软件服务里，能够满足大部分的商家，为商家保驾护航。但是很多大商家往往会有自己的特殊需求，如使用自己的优惠券、分期支付、定制的商品详情页、定制下单流程等等，为了能够满足这样的需求，让商家有更多的可能性，我们提供了很强的扩展能力，这是电商云的核心。 1.1 ...
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响应式架构与 RxJava 在有赞零售的实践

随着有赞零售业务的快速发展，系统和业务复杂度也在不断提升。如何解决系统服务化后，多个系统之间的耦合，提升业务的响应时间与吞吐量，有效保证系统的健壮性和稳定性，是我们面临的主要问题。结合目前技术体系和业务特点的思考，我们在业务中实践了响应式架构以及RxJava框架，来解决系统与业务复杂所带来的问题。实践响应式架构响应式架构是指业务组件和功能由事件驱动，每个组件异步驱动，可以并行和分布式部署...
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缓存抽象层Spring cache实战操作

1.前言 Spring从3.1开始定义了一系列抽象接口来统一不同的缓存技术；并支持使用JCache（JSR107）注解简化我们进行缓存开发。Spring Cache 只负责维护抽象层，具体的实现由你的技术选型来决定。将缓存处理和缓存技术解除耦合。 2.主要依赖Spring cache 抽象由springcontext相关组件实现。非Spring Boot...
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SparkSQL在有赞的实践

前言==有赞数据平台从2017年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的55%，消耗的 cpu 资源占集群总资源的50%左右。本文介绍由 SparkSQL 替换 Hive 过程中碰到的问题以及处理经验和优化建议，包括以下方面的内容： 有赞数据平台的整体架构。 SparkSQL 在...
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HBase写吞吐场景资源消耗量化分析及优化

一. 概述=====HBase 是一个基于 Google BigTable 论文设计的高可靠性、高性能、可伸缩的分布式存储系统。 网上关于 HBase 的文章很多，官方文档介绍的也比较详细，本篇文章不介绍HBase基本的细节。本文从 HBase 写链路开始分析，然后针对少量随机读和海量随机写入场景入手，全方面量化分析各种资源的开销, 从而做到以下两点：1. 在给定业务量级的情况下，...
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