本文是系列文章的第一篇，介绍第一个重要话题：“数据库的分布式事务”，这也是目前普通用户面对分布式数据库产品介绍问的最多的一个内容，如何有效评测分布式事务也是一个非常重要的能力。致敬同行，我们将PolarDB-X事务架构设计上的一些思考和测试方式，做了整理和梳理，期望能对大家更好的理解分布式事务的测试有所帮助。
金融行业和运营商系统，业务除了在线联机查询外，同时有离线跑批处理，跑批场景比较注重吞吐量，同时基于数据库场景有一定的使用惯性，比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。
很多平台类应用或系统（如电商CRM平台、仓库订单平台等等），它们的服务模型是围绕用户维度（这里的用户维度可以是一个卖家或品牌，可以是一个仓库，等等）展开的。因此，这类型的平台业务，为了支持业务系统的水平扩展性，业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前，为了降低新版本发布带来的风险，期望能够先部署到灰度环境，用小部分业务流量进行全链路灰度验证，验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。
你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化？由于useMemo和useCallback类似，所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例，部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。
本文简要讨论了使用流量泳道来实现全链路流量灰度管理的场景与方案，并回顾了阿里云服务网格 ASM 提供的严格与宽松两种模式的流量泳道、以及这两种模式各自的优势与挑战。接下来介绍了一种基于 OpenTelemetry 社区提出的 baggage 透传能力实现的无侵入式的宽松模式泳道，这种类型的流量泳道同时具有对业务代码侵入性低、同时保持宽松模式的灵活特性的特点。同时，我们还介绍了新的基于权重的流量引流策略，这种策略可以基于统一的流量匹配规则，将匹配到的流量以设定好的比例分发到不同的流量泳道。
