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高性能优惠叠加计算框架 Q-calculator 发布!

https://github.com/CyrilFeng/Q-calculator 优惠是营销转化链路的重要抓手,对刺激用户消费起到至关重要的作用,目前市场上的优惠主要包含活动(如拼多多的砍一刀、天猫农场、新用户首购、复购、积分等)和券(如折扣券、代金券、商品券、买A赠B等),复杂的优惠规则让用户很难自行计算优惠叠加的顺序,或许用户在复杂的优惠规则中降低购买商品的欲望,对于参加了多个活动、有多个优惠券情况尤为明显。 优惠的计算顺序可以分为平行式和渐进式,其中平行式优惠之间没有依赖关系,而渐进式优惠之间则存在依赖关系,即下一个优惠取决于上一步的优惠结果,假设小明消费了100元,有一个8折优惠券和一个满100-20的优惠券,则这2个优惠的使用顺序有以下两种情况: Q-calculator采用很多新颖的设计实现了高性能求解优惠最优排列。 核心计算类 Permutation Permutation是一个抽象类,是Q-calculator的核心,在Permutation中使用了很多优化策略来保证性能,这些策略包括: 预存的排列数结果集 这么设计的原因是在业务场景中需要频繁的计算排列,对于某个长度...

前端监控系列4 | SDK 体积与性能优化实践

背景 字节各类业务拥有众多用户群,作为字节前端性能监控 SDK,自身若存在性能问题,则会影响到数以亿计的真实用户的体验。所以此类 SDK 自身的性能在设计之初,就必须达到一个非常极致的水准。 与此同时,随着业务不断迭代,功能变得越来越多,对监控的需求也会变得越来越多。例如,今天 A 业务更新了架构,想要自定义性能指标的获取规则,明天 B 业务接入了微前端框架,需要监控子应用的性能。在解决这些业务需求的同时,我们会不断加入额外的判断逻辑、配置项。同时由于用户的电脑性能、浏览器环境的不同,我们又要解决各种兼容性问题,加入 polyfill 等代码,不可避免地造成 SDK 体积膨胀,性能劣化。那么我们是如何在需求和功能不断迭代的情况下,持续追踪和优化 SDK 的体积和性能的呢? SDK 体积优化 通常而言,体积的优化是最容易拿到收益的一项。 由于监控 SDK 通常作为第一个脚本被加载到页面中,体积的膨胀不仅会增加用户的下载时间,还会增加浏览器解析脚本的时间。对于体积优化,我们可以从宏观和微观两个角度去实现。 微观上,我们会去尽可能去精简所有的表达,剥离冗余重复代码,同时尽可能减少以下写法的出...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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