你好，我是刘津。

在上一讲，我们简单了解了用户增长地图的内容。而在这一讲，我会通过若干实例，手把手地带你定义关键增长指标。

案例 1：音乐产品用户增长地图

我们来看一下第一个案例，这是一个音乐产品。

编辑手记｜音乐让生活更好玩儿

你好，我是辰洋，是咱们的课程编辑。课程马上就要结束了，作为课程的第一个用户，那今天就来聊聊我学习这门课程的历程。

无唱功选手的音乐之旅

这几天的北京开始冷了，寒冬之中，很多人也在忧心目前的经济形式。相信你也已经听说了一些公司开始裁员的消息。聚美优品的高级副总裁刘惠璞，就针对这个话题发了一条微博。

20 | 产品经理如何与开发打交道（下）：合作与共赢

“兄弟阋于墙，外御其务”——《诗经》

上篇文章，我提到产品经理与工程师之间隔阂的原因，主要是思维方式的差异，以及关注领域的不同，然后聊到了几个加强沟通的方法，比如让产品经理向工程师介绍业务，以及主动去理解和学习技术等等内容，今天我们继续聊这个话题。

从今天开始，我会分两期内容来讨论阿里巴巴的一个海量数据处理系统的设计，这个系统的名字叫 Doris，它是阿里巴巴的一个内部产品。前面专栏曾经提到过，2010 年前后是各种 NoSQL 系统爆发的一个时期，各种开源 NoSQL 在这个时期发布出来，当时阿里巴巴也开发了自己的 NoSQL 系统 Doris。

你好，我是王潇俊。我今天分享的主题是：发布系统一定要注意用户体验。

我在第 19 篇文章《发布是持续交付的最后一公里》中，介绍了蓝绿发布、滚动发布和金丝雀发布这三种灰度发布方式，也分享了携程根据自身情况综合使用滚动发布和金丝雀发布的方式，构建了自己的灰度发布系统 Tars。

通过前面的学习你应该可以理解，微服务相比于单体应用最大的不同之处在于，服务的调用从同一台机器内部的本地调用变成了不同机器之间的远程方法调用，但是这个过程也引入了两个不确定的因素。

你好，我是黄申。

上一节我介绍了随机现象、随机变量以及概率分布这些比较简单的概念。学习这些概念是为了做什么呢？其实就是为了更精确地描述我们生活中的现象，用数学的视角看世界，以此解决其中的问题。

负载均衡算法数量较多，而且可以根据一些业务特性进行定制开发，抛开细节上的差异，根据算法期望达到的目的，大体上可以分为下面几类。

• 任务平分类：负载均衡系统将收到的任务平均分配给服务器进行处理，这里的“平均”可以是绝对数量的平均，也可以是比例或者权重上的平均。
• 负载均衡类：负载均衡系统根据服务器的负载来进行分配，这里的负载并不一定是通常意义上我们说的“CPU 负载”，而是系统当前的压力，可以用 CPU 负载来衡量，也可以用连接数、I/O 使用率、网卡吞吐量等来衡量系统的压力。
• 性能最优类：负载均衡系统根据服务器的响应时间来进行任务分配，优先将新任务分配给响应最快的服务器。
• Hash 类：负载均衡系统根据任务中的某些关键信息进行 Hash 运算，将相同 Hash 值的请求分配到同一台服务器上。常见的有源地址 Hash、目标地址 Hash、session id hash、用户 ID Hash 等。

接下来我介绍一下负载均衡算法以及它们的优缺点。

20 | 简单和直观，是永恒的解决方案

上一次，我们聊了影响代码效率的两个最重要的因素，需求膨胀和过度设计。简单地说，就是找到要做的事情，做的事情要少。接下来，我们来聊聊怎么做这些事情。其中，我认为最重要的原则就是选择最简单、最直观的做法。反过来说，就是不要把事情做复杂了。