携程技术2020：大前端与AI实践探索

"携程技术2020年度合辑.pdf" 涵盖了携程技术团队在2020年的各种技术实践和成果，主要集中在无线大前端、大数据和人工智能以及框架架构等领域。 1. **无线大前端** - **暗黑模式在trip.com app的实践**：讲述了携程如何实现应用的暗黑模式，以适应不同用户的需求，提高用户体验。 - **携程机票前端UI自动化与持续集成升级实践**：分享了携程在前端自动化测试和持续集成方面的经验，提高了开发效率和产品质量。 - **携程无线APM升级实践**：讨论了携程如何升级其应用程序性能监控系统，确保快速定位和解决问题。 - **携程Android 10适配踩坑指南**：分享了在适配新Android系统版本过程中遇到的问题及解决方案。 - **携程机票RN复杂交互实践**和**携程RN渲染性能优化实践**：探讨了使用React Native进行复杂交互设计和性能优化的技术细节。 - **携程玩乐团队前端多端开发实践**：介绍了携程如何实现前端代码的多端复用，提高开发效率。 - **单周多发场景下，携程机票基于LightMerge的自动化分支管理策略**：展示了携程在快速迭代中采用的高效分支管理策略。 - **一波N折的携程酒店Swift-Objc混编实践**：分享了在iOS开发中Swift和Objective-C混合编程的挑战与解决方法。 - **Trip.com机票ReactNative整洁架构2.0实践**：介绍了携程在React Native项目中实施的整洁架构，提升代码可维护性。 - **携程度假无线前端架构演进之路**：概述了度假产品线前端架构的发展历程和改进措施。 - **携程机票Android Jetpack与Kotlin Coroutines实践**：展示了如何利用Android Jetpack和Kotlin的协程来优化代码和提升性能。 2. **大数据和人工智能** - **携程机票数据仓库建设之路**：阐述了携程构建数据仓库的过程和经验。 - **携程是如何做AB实验分流的**：介绍了携程的AB测试策略和技术实现。 - **100亿+数据量，每天50W+查询，携程酒店数据智能平台实践**：展示了大数据处理能力在酒店预订场景的应用。 - **用户画像在携程商旅的实践**：解释了如何利用用户画像技术提升商旅服务的个性化。 - **机器学习模型在OTA海外酒店推荐场景中的应用**：详细说明了机器学习如何助力海外酒店推荐系统的优化。 - **日均5亿字符翻译量，百毫秒内响应，携程机器翻译平台实践**：介绍了大规模机器翻译系统的构建和性能优化。 - **携程如何基于ARIMA时序分析做业务量的预测**：分享了使用时间序列分析预测业务流量的方法。 - **日均TB级数据，携程支付统一日志框架**：探讨了处理大量支付日志的数据处理框架。 - **性能提升400%，ClickHouse在携程酒店数仓的实践**：展示了ClickHouse在提升数据分析速度上的作用。 3. **框架架构** - **携程异地多活-MySQL实时双向（多向）复制实践**：讲解了携程如何实现数据库的高可用和数据一致性。 - **携程CAT性能优化的实践和思考**：分享了携程在监控和性能优化工具CAT上的经验。 - **携程Elasticsearch数据同步实践**：描述了Elasticsearch在携程数据同步中的应用。 - **数据库压力降低90%，携程机票订单缓存系统实践**：展示了如何通过缓存系统减轻数据库负载。 - **携程基于Quasar协程的NIO实践**：介绍了使用Quasar协程提升网络I/O性能的方法。 - **五大实例详解，携程Redis跨机房双向同步实践**：分享了Redis跨机房同步的实践经验。 - **近万服务实例稳定运行0故障，携程微服务框架实践及思考**：揭示了携程在微服务架构上的成功策略。 - **携程度假产品系统改造实践**：详细介绍了度假产品系统的改进和优化过程。 这份合辑全面展示了携程技术团队在2020年在各个技术领域的探索和突破，对于理解大型在线旅游服务提供商如何利用先进技术提升用户体验和服务质量具有极高的参考价值。