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大家好呀，今天講解一下大廠內部技術。
又到了一年的金三銀四，想要換工作的同學自然不能錯過。面試和筆試的準備也要提上日程啦。在最近的一份工作報告中顯示，開發者的熱門選擇依然是阿里、騰訊、百度、字節跳動、美團等各個知名大廠。
當“面向對象編程”變成了“面向大廠編程”，想要進入大廠，除了專業知識準備充分之餘，如果可以瞭解內部的技術，顯然可以因地制宜，有針對性地進行準備和學習，知己知彼，方能百戰不殆。同時，瞭解大廠的技術動向，也可以拓寬自己的技術眼界，對最新的技術保持敏感度。
本人已經整理好了各個大廠的技術分享，方便你一次性閱讀。
字節跳動
- 抖音BoostMultiDex優化實踐：Android低版本上APP首次啟動時間減少80%
我們知道，Android 低版本（4.X 及以下，SDK < 21）的設備，採用的 Java 運行環境是 Dalvik 虛擬機。它相比於高版本，最大的問題就是在安裝或者升級更新之後，首次冷啟動的耗時漫長。這常常需要花費幾十秒甚至幾分鐘，用戶不得不面對一片黑屏，熬過這段時間才能正常使用 APP。這是非常影響用戶的使用體驗的。
問題根本原因就在於，安裝或者升級後首次 MultiDex 花費的時間過於漫長。為了解決這個問題，我們挖掘了 Dalvik 虛擬機的底層系統機制，對 DEX 相關處理邏輯進行了重新設計，最終推出了 BoostMultiDex 方案，它能夠減少 80%以上的黑屏等待時間，挽救低版本 Android 用戶的升級安裝體驗。
- 前端微服務在字節跳動的打磨與應用
傳統前端業務通常會根據業務線集成在一個站點上，隨著業務複雜度上升，包體積會迅速變的過大。為了適應這個變化往往需要更多的開發者、更細粒度的團隊組織。分組開發時大家的模塊解耦到各自完成，上線時糅合在一起運行，產生出層出不窮的分支合併、代碼回滾，都會造成合作效率的驟降。這正是頭條號平臺在 17 年時面臨的問題。
本文討論了微前端在字節跳動的應用情況，內容主要分析了微前端具體落地的步驟和兩年來的使用情況。其中分析的部分主要講到一些實際問題和我們的應對，落地情況強調了實現的過程。特別講到很多在我們觀念裡面務必要提供的微前端基石，這些方面作為基礎設施幾乎是使用微前端的必要和前提條件。
騰訊
- 前端如何真正晉級成全棧：騰訊 Serverless 前端落地與實踐
本文內容整理自騰訊 Serverless 技術專家王俊傑在 GMTC 2019 深圳站的演講。 Serverless 是當下炙手可熱的技術，被認為是雲計算發展的未來方向，擁有免運維、降低開發成本、按需自動擴展等諸多優點。尤其是在前端研發領域，使用 Node 開發雲函數，可以讓前端工程師更加專注於業務邏輯，實現全棧工程師的角色轉變。
但現有的開發模式、工具、腳手架已經標準化、流程化，存量業務正在線上穩定運行，如何將 Serverless 融入到現有開發模式和工具中？如何將 Serverless 和當前的業務進行結合落地？本文將嘗試給出解答。
- 實時渲染不是夢：通過共享內存優化Flutter外接紋理的渲染性能
我們瞭解到flutter提供一種機制，可以將native的紋理共享給flutter來進行渲染。但是，由於flutter獲取native紋理的數據類型是CVPixelBuffer，導致native紋理需要經過GPU->CPU->GPU的轉換過程消耗額外性能，這對於需要實時渲染的音視頻類需求，是不可接受的。
閒魚這邊的解決方案是修改了flutter engine的代碼，將flutter的gl環境和native的gl環境通過ShareGroup來聯通，避免2個環境的紋理傳遞還要去cpu內存繞一圈。此方案能夠解決內存拷貝的性能問題，但暴露flutter的gl環境，畢竟是一個存在風險的操作，給以後的flutter渲染問題定位也增加了複雜度。所以，有沒有一個完美、簡便的方案呢？答案就是利用CVPixelBuffer的共享內存機制。
美團
- 微前端在美團外賣的實踐
微前端是一種利用微件拆分來達到工程拆分治理的方案，可以解決工程膨脹、開發維護困難等問題。隨著前端業務場景越來越複雜，微前端這個概念最近被提起得越來越多，業界也有很多團隊開始探索實踐並在業務中進行了落地。可以看到，很多團隊也遇到了各種各樣的問題，但各自也都有著不同的處理方案。誠然，任何技術的實現都要依託業務場景才會變得有意義，所以在闡述美團外賣廣告團隊的微前端實踐之前，我們先來簡單介紹一下外賣商家廣告端的業務形態。目前，我們開發和維護的系統主要包括三端。
- 美團外賣持續交付的前世今生
美團外賣自2013年創建以來，業務一直在高速發展，目前日訂單量已突破3000萬單，已成為美團點評最重要的業務之一。美團外賣所承載的業務，從早期單一的美食業務發展成為了外賣平臺業務。目前除餐飲業務外，閃購、跑腿、閃付、營銷、廣告等產品形態的業務也陸續在外賣平臺上線。參與到美團外賣平臺的業務團隊，也從早期的單一的外賣團隊發展成為多業務團隊。每個業務團隊雖然都有不同的業務形態，但是幾乎都有相同的訴求：需求能不能儘快地上線？
然而，Native應用的發佈依賴於應用市場的更新，週期非常長，非常不利於產品的快速迭代、快速試錯。同時，作為平臺方，我們需要考慮到各個業務團隊的訴求，統籌考慮如何建立怎麼樣的模型、配套什麼樣的技術手段，才能實現最佳的狀態，滿足各業務更短週期、高質量的交付業務的訴求。本文會首先回顧美團外賣從早期的月交付，逐漸演變成雙週交付，再從雙週交付演變成雙週版本交付配合周動態交付的過程。然後從外賣的歷史實踐中，淺談一個好的持續交付需要綜合考慮哪些關鍵因素，希望對大家有所幫助或啟發。
- 百度App網絡深度優化系列《一》DNS優化
網絡優化是客戶端幾大技術方向中公認的一個深度領域，所以百度App給大家帶來網絡深度優化系列文章，其中包含系列《一》DNS優化，系列《二》連接優化，系列《三》弱網優化，希望對大家在網絡方向的學習和實踐有所幫助。
百度起家於搜索，整個公司的網絡架構和部署都是基於標準的internet協議，目前已經是全棧HTTPS，來到移動互聯網時代後，總的基礎架構不變，但在客戶端上需要做很多優化工作。
- UI系列一Android多子view嵌套通用解決方案
百度App在17年的版本中實現2個子view嵌套滾動，用於Feed落地頁(webview呈現文章詳情 + recycle呈現Native評論)。原理是在外層提供一個UI容器（我們稱之為”聯動容器”）處理WebView和Recyclerview連貫嵌套滾動。
當時的聯動容器對子view限制比較大，僅支持WebView和Recyclerview進行聯動滾動，數量也只支持2個子View。 隨著組件化進程的推進，為方便各業務解耦，對聯動容器提出了更高的要求，需要支持任意類型、任意數量的子view進行聯動滾動，也就是本文要闡述的多子view嵌套滾動通用解決方案。
京東
- 2019年京東PLUS會員前端開發之路
時光如梭，白駒過隙，2019年轉瞬即逝。這一年對於 PLUS 會員項目前端同學來說是坎坷和充實的，如白巖松所說，痛並快樂著。回首望去，異業合作權益的陸續接入，6.18大促和雙11活動的需求扎堆，中間穿插部分機型首屏白頁等問題的困擾，在一陣慌亂之後，我們逐漸穩住了陣腳。在完成日常需求的同時，基於原有框架，對項目的穩定性、加載、體驗、開發效率等方面做了更多夯實。
2019年，累計支持了近90多個大小需求。主要分為四類：產品升級、異業合作、促銷活動、緊急需求。在這些需求中包含了經典卡新增用戶權益的需求，如健康、讀書、快遞券、95折商品權益。也大大擴展了和其他異業的聯合，如騰訊視頻、攜程旅遊、酷狗音樂等。此外還有研發側發起的性能優化、用戶體驗優化等。
- 京東微信購物首頁性能優化實踐
京東微信購物首頁（以下簡稱微信首頁）曾經作為微信購物一級入口（目前替換為京喜小程序）一直對性能有著極高的要求，本文將介紹微信首頁的一些優化經驗。
一般來說產品是按以下方式進行迭代的，我認為循環的起點應該是「收集用戶反饋」，我們對頁面的優化依據和目標一個重要來源就是用戶的反饋，因此說網頁優化我們先從網頁監控開始聊起。
京東前端監控涉及的系統主要有兩個：測速系統和智能監控平臺。
阿里
- 阿里巴巴的 Kubernetes 應用管理實踐經驗與教訓
如今，阿里巴巴內部維護了數十個大規模的 K8s 集群，其中最大的集群約 1 萬個節點，每個集群會服務上萬個應用； Kubernetes 服務 ACK 上，我們還維護了上萬個用戶的 K8s 集群。我們在一定程度上解決了規模和穩定性問題之後，發現其實在 K8s 上管理應用還有很大的挑戰等著我們。
今天我們主要討論這兩個方面的挑戰：
- 對應用研發而言，K8s API 針對簡單應用過於複雜，針對複雜應用難以上手；
- 對應用運維而言，K8s 的擴展能力難以管理；K8s 原生的 API 沒有對雲資源全部涵蓋。 總體而言，我們面臨的挑戰就是：如何基於 K8s 提供真正意義上的應用管理平臺，讓研發和運維只需關注到應用本身。
- 閒魚揭秘|每秒千萬級的實時數據處理是怎麼實現的？
閒魚目前實際生產部署環境越來越複雜，橫向依賴各種服務盤宗錯節，縱向依賴的運行環境也越來越複雜。當服務出現問題的時候，能否及時在海量的數據中定位到問題根因，成為考驗閒魚服務能力的一個嚴峻挑戰。
線上出現問題時常常需要十多分鐘，甚至更長時間才能找到問題原因，因此一個能夠快速進行自動診斷的系統需求就應用而生，而快速診斷的基礎是一個高性能的實時數據處理系統。
這個實時數據處理系統需要具備如下的能力：1、數據實時採集、實時分析、複雜計算、分析結果持久化。2、可以處理多種多樣的數據。包含應用日誌、主機性能監控指標、調用鏈路圖。3、高可靠性。系統不出問題且數據不能丟。4、高性能，底延時。數據處理的延時不超過3秒，支持每秒千萬級的數據處理。 本文不涉及問題自動診斷的具體分析模型，只討論整體實時數據處理鏈路的設計。
看完這些了大廠的技術文章，希望可以拓寬大家的技術視野，對朋友們的面試有一些幫助。
如何做好面試突擊，規劃學習方向？
最後在這裡小編分享一份自己收錄整理上述技術體系圖相關的幾十套騰訊、頭條、阿里、美團等公司19年的面試題，由於篇幅有限，這裡以圖片的形式給大家展示一部分。
【Android核心高級技術PDF文檔，BAT大廠面試真題解析】
面試題集可以幫助你查漏補缺，有方向有針對性的學習，為之後進大廠做準備。但是如果你僅僅是看一遍，而不去學習和深究。那麼這份面試題對你的幫助會很有限。最終還是要靠資深技術水平說話。網上學習 Android的資料一大堆，但如果學到的知識不成體系，遇到問題時只是淺嘗輒止，不再深入研究，那麼很難做到真正的技術提升。
建議先制定學習計劃，根據學習計劃把知識點關聯起來，形成一個系統化的知識體系。
學習方向很容易規劃，但是如果只通過碎片化的學習，對自己的提升是很慢的。我們蒐集整理過這幾年字節跳動，以及騰訊，阿里，華為，小米等公司的面試題，把面試的要求和技術點梳理成一份大而全的“ Android架構師”面試 Xmind（實際上比預期多花了不少精力），包含知識脈絡 + 分支細節。
我們在搭建這些技術框架的時候，還整理了系統的高級進階教程，會比自己碎片化學習效果強太多；
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最後，預祝大家都可以面試順利，成功進入自己心儀的公司。
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