2021年美团技术团队最受欢迎的22篇技术文章

再见2021

你好2022

「美团技术团队」微信公众号祝大家新年快乐！温故而知新，我们根据文章的「阅读量」和「在看」数，以及所覆盖的技术领域，精选了22篇技术文章作为新年礼物送给大家。希望在2022年，继续陪大家一起，静心苦练，砥砺向前。

为了做出更好的内容，从2022年开始，我们在选题层面想多听听大家的意见和建议。我们准备了一份调研问卷，欢迎大家帮忙填写。我们会评选出5位小伙伴，每人送上一个美团礼品店的精美键盘手托（活动的截止日期为2022年1月6日）。

2021年「阅读量」最高的11篇技术文章

如何优雅地记录操作日志 | 阅读量42391

操作日志几乎存在于每个系统中，而这些系统都有记录操作日志的一套API。操作日志和系统日志不一样，操作日志必须要做到简单易懂。所以如何让操作日志不跟业务逻辑耦合，如何让操作日志的内容易于理解，如何让操作日志的接入更加简单？上面这些都是本文要回答的问题。本文主要围绕着如何「优雅」地记录操作日志展开描述。

美团基于知识图谱的剧本杀标准化建设与应用 | 阅读量30035

剧本杀作为爆发式增长的新兴业务，在商家上单、用户选购、供需匹配等方面存在不足，供给标准化能为用户、商家、平台三方创造价值，助力业务增长。

本文介绍了美团到店综合业务数据团队从0到1快速建设剧本杀供给标准化的过程及算法方案。我们将美团到店综合知识图谱（GENE，GEneral NEeds net）覆盖至剧本杀行业，构建剧本杀知识图谱，实现供给标准化建设，包括剧本杀供给挖掘、标准剧本库构建、供给与标准剧本关联等环节，并在多个场景进行应用落地。

美团商品知识图谱的构建及应用 | 阅读量24601

商品知识图谱作为新零售行业数字化的基石，提供了围绕商品的精准结构化理解，对业务应用起到了至关重要的作用。相比于美团大脑中原有的围绕商户的图谱而言，商品图谱需应对更加分散、复杂、海量的数据和业务场景，且面临着信息来源质量低、数据维度多、依赖常识以及专业知识等挑战。本文将围绕零售商品知识图谱，介绍美团在商品层级建设、属性体系建设、图谱建设人效提升等方向的探索，希望对大家有所帮助或启发。

GraphQL及元数据驱动架构在后端BFF中的实践 | 阅读量22247

GraphQL是Facebook提出的一种数据查询语言，核心特性是数据聚合和按需索取，目前被广泛应用于前后端之间，解决客户端灵活使用数据问题。本文介绍的是GraphQL的另一种实践，我们将GraphQL下沉至后端BFF（Backend For Frontend）层之下，结合元数据技术，实现数据和加工逻辑的按需查询和执行。这样不仅解决了后端BFF层灵活使用数据的问题，这些字段加工逻辑还可以直接复用，大幅度提升了研发的效率。

美团外卖实时数仓建设实践 | 阅读量21767

本文主要介绍一种通用的实时数仓构建的方法与实践。实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。美团外卖数据智能组总结的最佳实践是：一个通用的实时生产平台跟一个通用交互式实时分析引擎相互配合，同时满足实时和准实时业务场景。两者合理分工，互相补充，形成易开发、易维护且效率高的流水线，兼顾开发效率与生产成本，以较好的投入产出比满足业务的多样性需求。

美团酒旅数据治理实践 | 阅读量20692

数据已成为很多公司的核心资产，而在数据开发的过程中会引入各种质量、效率、安全等方面的问题，而数据治理就是要不断消除引入的这些问题，保障数据准确、全面和完整，为业务创造价值，同时严格管理数据的权限，避免数据泄露带来的业务风险。数据治理是数字时代很多公司一项非常重要的核心能力，本文介绍了美团酒旅平台在数据治理方面的实践。

FlutterWeb性能优化探索与实践 | 阅读量19642

美团外卖商家端基于 FlutterWeb 的技术探索已久，目前在多个业务中落地了App、PC、H5的多端复用，有效提升了产研的整体效率。在这过程中，性能问题是我们面临的最大挑战，本文结合实际业务场景进行思考，介绍美团外卖商家端在FlutterWeb性能优化上所进行的探索和实践。

百亿规模API网关服务Shepherd的设计与实现 | 阅读量19591

在微服务架构下，服务拆分会让API的规模成倍增长，使用API网关来管理API逐渐成为一种趋势。美团统一API网关服务Shepherd就是在这种背景下应运而生，适用于美团业务且完全自研，用于替换传统的Web层网关应用，业务研发人员通过配置的方式即可对外开放功能和数据。本文将介绍美团统一API网关诞生的背景、关键的技术设计和实现，以及API网关未来的规划。

情感分析技术在美团的探索与应用 | 阅读量18820

2021年5月，美团NLP中心开源了迄今规模最大的基于真实场景的中文属性级情感分析数据集ASAP，该数据集相关论文被自然语言处理顶会NAACL2021录用，同时该数据集加入中文开源数据计划千言，将与其他开源数据集一起推动中文信息处理技术的进步。

本文回顾了美团情感分析技术的演进和在典型业务场景中的应用，包括篇章/句子级情感分析、属性级情感分析和观点三元组分析。在业务应用上，依托情感分析技术能力构建了在线实时预测服务和离线批量预测服务。截至目前，情感分析服务已经为美团内部十多个业务场景提供了服务。

多业务建模在美团搜索排序中的实践 | 阅读量18124

本文分享了美团搜索中的多业务排序建模优化工作，我们主要聚焦在到店商家多业务场景，后续的内容会分为以下四个部分：第一部分是对美团搜索排序分层架构进行简单介绍；第二部分会介绍多路融合层上的多业务融合建模；第三部分会介绍精排模型的多业务排序建模；最后一部分是总结和展望。

Spock单元测试框架以及在美团优选的实践 | 阅读量15531

Spock是国外一款优秀的测试框架，基于BDD（行为驱动开发）思想实现，功能非常强大。Spock结合Groovy动态语言的特点，提供了各种标签，并采用简单、通用、结构化的描述语言，让编写测试代码更加简洁、高效。目前，美团优选物流绝大部分后端服务已经采用了Spock作为测试框架，在开发效率、可读性和维护性方面均取得了不错的收益。

2021年「在看」数最高的11篇技术文章

速度与压缩比如何兼得？压缩算法在构建部署中的优化 | 在看数3279

压缩在数据传输和存储过程中经常扮演着十分重要的角色，因此提高压缩的效率可以帮助我们节省时间和降低存储成本。本文介绍了压缩算法的优化在构建部署平台的应用，能够帮助研发团队提高研发和交付效率。

基于SSD的Kafka应用层缓存架构设计与实现 | 在看数3254

Kafka在美团数据平台承担着统一的数据缓存和分发的角色，针对因PageCache互相污染，进而引发PageCache竞争导致实时作业被延迟作业影响的痛点，美团基于SSD自研了Kafka的应用层缓存架构。本文主要介绍了该架构的设计与实现，主要包括方案选型，与其他备选方案的比较以及方案的核心思考点等，最后介绍该方案与其他备选方案的性能对比。

让Flutter在鸿蒙系统上跑起来 | 在看数3155

鸿蒙系统HarmonyOS是华为推出的一款分布式操作系统，那么如何在保证开发迭代效率的前提下，以相对低的成本将移动应用快速移植到鸿蒙平台上呢？美团外卖MTFlutter团队近期做了一次技术探索，成功地实现了Flutter对于鸿蒙系统的原生支持。

自动驾驶轨迹预测算法：NeurIPS挑战赛冠军方案 | 在看数2931

美团无人车配送中心团队获得NeurIPS 2020 INTERPRET轨迹预测挑战赛Generalizability赛道冠军、Regular赛道亚军，本文对算法层面进行了介绍。

一款可以让大型iOS工程编译速度提升50%的工具 | 在看数2163

本文介绍了美团平台自研的一款cocoapods插件，该插件可以大幅提升iOS工程代码的编译速度。文章前半部分主要介绍相关的原理，后面主要阐述在工程层面的实践。

美团外卖特征平台的建设与实践 | 在看数1974

随着美团外卖业务的发展，算法模型也在不断演进迭代中。本文从特征框架演进、特征生产、特征获取计算以及训练样本生成四个方面介绍了美团外卖特征平台在建设与实践中的思考和优化思路。

OCTO 2.0：美团基于Service Mesh的服务治理系统详解 | 在看数1616

OCTO 2.0是美团下一代分布式服务治理系统，它基于美团现有服务治理系统OCTO 1.0与Service Mesh通信基础设施层的结合，是命名服务、配置管理、性能监控、限流鉴权等服务治理功能的全新演进版本。本文主要讲述OCTO 2.0的重要功能及实现思路。

FlutterWeb在美团外卖的实践 | 在看数1369

在多形态业务场景下，如何保障多端体验的一致性，是前端技术领域一个比较受关注的方向。美团外卖前端技术团队基于FlutterWeb探索跨端（App\PC\H5）的解决方案，真正实现「Write Once & Run AnyWhere」，本文系该团队的实践经验总结。

设计稿（UI视图）自动生成代码方案的探索 | 在看数1037

设计稿（UI视图）转代码是前端工程师日常不断重复的工作，这部分工作复杂度较低但工作占比较高，所以提升设计稿转代码的效率一直是前端工程师追求的方向之一。

此前，前端工程师尝试过将业务组件模块化构建成通用视图库，并通过拖拽、拼接等形式搭建业务模块，从而实现视图复用，降低设计稿转代码的研发成本。但随着业务的发展和个性化的驱动，通用视图库无法覆盖所有应用场景，本文提出了一种设计稿自动生成代码的方案。

美团图数据库平台建设及业务实践 | 在看数807

图数据结构，能够更好地表征现实世界。美团业务相对较复杂，存在比较多的图数据存储及多跳查询需求，亟需一种组件来对千亿量级图数据进行管理，海量图数据的高效存储和查询是图数据库研究的核心课题。本文介绍了美团在图数据库选型及平台建设方面的一些工作。

实践之后，我们来谈谈如何做好威胁建模 | 在看数540

对美团安全团队来说，引入领先的安全技术设计能力，构建全方位、多维度智能防御体系，是我们不懈追求的目标。美团有众多基础设施，核心业务系统也需要以成熟的方法论进行威胁评审。本文将着重分享威胁建模是如何帮助美团安全团队评估、发现大量安全设计的风险，以及互联网企业应该如何大范围地实施威胁建模并完整地进行落地。

备注：数据统计于2021年12月30日16:00，同时入围两个榜单的文章已经做了去重处理。