阿里雲前端週刊 - 第 32 期

推薦

1. Preact：一個備胎的自我修養

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前一段時間因爲React Licence的問題，團隊內部積極的探索React的替代方案，同時考慮到以後可能開展的移動端業務，團隊目標是但願可以找到一個遷移成本低，體量小的替代產品。通過多方探索，Preact進入了咱們的視野。從接觸到Preact開始，一路學習下來折損了許多頭髮，也收穫很多思考，這裏想和你們介紹一下Preact的實現思路，也分享一下本身的思考所得。

2. 圖片即時優化的三種簡單解決方案

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圖片每每是致使頁面加載緩慢的最主要緣由。一些研究代表，以兆字節計的Web頁面還在穩步增長，圖片更是其中最大的部分。顯然，大部分網站能夠經過圖片優化大幅提高性能。本文將介紹如何使用Kraken.io、Cloudinary和Imgix三種不一樣的雲服務，藉助幾行代碼輕鬆實現圖片的自動優。你能夠當即使用這些服務中的一種減小網站圖片文件的大小，大幅提升頁面加載速度和帶寬使用率。

3. 前端老司機與算法的四個故事

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以前 chat 的介紹和公衆號鋪墊也比較多了，本文再也不討論前端是否應該學習算法。
由於可以看到這篇文章的朋友確定是對算法感興趣的朋友，我會講解四個我經歷過的跟算法相關的故事，而後總結下經過這四個故事對本身有什麼感觸。

4. Cordova是否適用於你的目標行業？

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Apache Apache Cordova是一種開發移動App的很好選擇，它能以合理代價將App快速地交付市場。此外，很多Web開發人員也選擇Cordova，它可將他們的已有技能重用到建立App中，不須要再去學習Java或Objective-C開發。這聽上去是否很是不錯？可是Cordova（或是PhoneGap，二者是版本全部者不一樣的同一軟件）僅使用HTML、CSS和JS技術，所以開發的App的功能具備侷限性（在這篇文章中詳細地介紹了狀況及致使緣由）。

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1. 阿里雲11·11：DataV的數據可視化之道

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從 2012 年起，阿里每一年的雙 11 大促都會推出一個大屏，以多種生動的展現方式實時地顯示交易狀況。實時數據大屏，它的特色是各類大：屏幕大、數據量大、展現信息量大，能夠說是數據可視化的聖盃。

2. 蘑菇街11·11：在微信小程序作大促，技術如何支撐？

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早在2015年的時候，蘑菇街其實已經在微信體系內有了對應的玩法，好比微信商城、App分享、早期的拼團業務等等，受制於H5在微信生態內的體驗，以及微信自己對營銷類業務的管理態度，致使效果不太明顯。2017年以來，隨着微信對小程序的持續投入及扶持，小程序也已經有了相似於native的體驗，不少新的玩法結合着小程序不斷推出。在這種狀況之下，蘑菇街和微信共建了「蘑菇街女裝」小程序（在微信->錢包->第三方服務內），但願在微信生態內給用戶提供更好的體驗。

3. 噹噹11·11：高可用移動入口與搜索新架構實踐

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每一年一次的互聯網電商的雙十一，是對一年工做的總結和洗禮，在2017年的雙十一到來之際，咱們但願經過本文梳理一下噹噹的一些行之有效的方法。

4. 國美11·11：大促場景下的國美智能推薦系統演進之路

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國美早期的推薦產品，90%以上的場景是靠平臺運營人員和工程師依靠業務知識進行手工配置，策略投放也是基於場景相關性的固定槽位展現，千人一面。近幾年，伴隨着業務的發展，尤爲是實現線上線下打通後，國美互聯網基於雙線平臺、商品和服務，利用互聯網技術，以「社交+商務+利益共享」的共享零售戰略向用戶賦能，在後電商時代走出共享零售的新路徑。同時，做爲與用戶交互的排頭兵，國美的推薦系統也嵌入到了商品、美媒、美店等核心場景，將實時個性化推薦的購物體驗帶給用戶。而業務場景的迅速展開和大數據的積累也促使推薦架構和機器學習算法進行了持續地升級和迭代。本文詳細地介紹了2016年以來，由11.11大促驅動的國美個性化推薦系統中核心技術的演進歷程。

5. 有贊11·11：全鏈路壓測方案設計與實施詳解

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有贊在雙十一以前完成了全鏈路壓測方案，並把它用於大促的擴容和容量驗證，取得了不錯的成果。在電商公司待過的技術同窗都知道，在大促來臨時，整個集羣的最高峯壓力將是正常時間的幾十倍，最高峯持續的時間會特別短，而後回落到正常水平的幾倍。因此，咱們可能會天然而然地想到，把整個集羣擴容幾十倍的機器，在雙十一當天應對幾十倍的流量，而後次日減至正常量，就能夠完成大促的考驗。事實狀況是否真的這麼簡單？

6. 蘇寧11·11：從0到1，蘇寧API網關的演進之路

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2012年，在開放雲融推進各產業全面發展的大背景下，蘇寧API對外開放。基於蘇寧各內部業務系統的資源，開放豐富的API服務，提供給蘇寧商家、供應商、售後服務商、物流公司、軟件服務商等合做夥伴所需的數據和信息。實現外部系統與蘇寧的完美對接，使業務的處理更加高效、便捷。