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随着浏览器端异步操作复杂程度的日益增加，以及以 Evented I/O 为核心思想的 NodeJS 的持续火爆，Promise、Async 等异步操作封装由于解决了异步编程上面临

说到block，相信大部分iOS开发者都会想到retain cycle或是__block修饰的变量。 但是本文将忽略这些老生常谈的讨论，而是将重

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Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算

上两篇文章YUI事件体系之Y.Do、YUI事件体系之Y.CustomEvent中，分别介绍了YUI实现AOP的Y.Do对象，以及建立自定义事

YUI团队在种种场合不断的夸耀自己的事件体系是多么强大： YUI 3′s Event module is one of the strengths of the library –Eric Miraglia, YUI Theater — Luke Smith: “Events Evolved” YUI 3 is not all about DOM manipulation — it also contains a robust set of class/object management tools,

在《基于Flume的美团日志收集系统(一)架构和设计》中，我们详述了基于Flume的美团日志收集系统的架构设计，以及为什么做这样的设计。在本节中，我们将会讲述在实际部署和使用过程中遇到的问题，对Flume的功能改进和对系统做的优化。

MTDDL（Meituan Distributed Data Layer）：美团点评分布式数据访问层中间件，旨在为全公司提供一个通用数据访问层服务，支持MySQL动态数据源、读写分离、分布式唯一主键生成器、分库分表、动态化配置等功能，并且支持从客户端角度对数据源的各方面（比如连接池、SQL等）进行监控，后续考虑支持NoSQL、Cache等多种数据源。

美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等，希望为从事相关工作的读者带来一些启发。

美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中，积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术，我们深入到源码层面，介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。

数据安全最大的挑战是高速扩张前提下，解决数据暴露性问题。Token化让安全成为数据默认属性，让安全性随数据自动扩展，从根本上解决效率和安全合规的矛盾，实现设计安全和默认安全。本文主要介绍了Token化方案、Token化安全性实现以及美团所做的一些工程实践和经验分享。

基于美团目标检测模型开源框架 YOLOv6，本文提供了一种通用的量化部署方案，在保持精度的同时大幅提升了检测的速度，为通用检测的工业化部署探索出一条可行之路，希望能给大家带来一些启发或者帮助。

近日，在2022年隐私计算大会上，中国信通院公布第六批可信隐私计算评测结果，美团隐私计算平台通过“联邦学习安全”和“多方安全计算基础能力”两个专项评测认证。2021年，美团已经通过“联邦学习基础能力”专项评测认证。

在外卖广告CTR预估建模中，我们依托图技术在场景化上进行了一系列探索。本文首先介绍了使用图网络技术的出发点，然后从特征层面的抽象图关系到子图扩展以及场景感知子图，逐步介绍如何使用图技术建模业务问题，并针对联合训练的线上服务细节及效果进行解释和分析，希望能给从事相关工作的同学带来一些帮助或启发。

美团数据库平台研发组，面临日益急迫的数据库异常发现需求，为了更加快速、智能地发现、定位和止损，我们开发了基于AI算法的数据库异常检测服务。本文从特征分析、算法选型、模型训练与实时检测等维度介绍了我们的一些实践和思考，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。

美团Hulk调度系统团队在集群服务质量与资源利用率运营的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了集群负载自动调控系统（LAR）以及配套的运营体系，在提升集群整体资源利用率的同时保障了业务服务质量。本文介绍了LAR的设计理念、基本框架以及核心设计，并结合在线和混部场景应用展开思考，并展示了部分落地成果。希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。

研发人员在项目开发中不可避免地要使用日志，通过它来记录信息和排查问题。Apache Log4j2提供了灵活且强大的日志框架，虽然上手比较快，但稍有不慎也非常容易踩“坑”。本文介绍了美团统一API网关服务Shepherd在实践中所踩过的关于日志导致线程Block的那些“坑”，以及我们如何从日志框架源码层面进行分析和解决问题的过程，并在最后给大家分享一些关于日志避“坑”的实践经验，希望能给大家带来一些帮助。

在外卖广告CTR场景下，深度学习模型正在从简单DNN小模型过渡到千亿参数复杂模型。基于该背景，本文将重点针对大规模深度模型在全链路带来的挑战，从在线时延、离线效率两个方面展开，阐述外卖广告在大规模深度模型上的工程实践经验，希望能为读者提供思路上的借鉴。