将结果输出纳入快照生成的 2PC 后，端到端一致性数据处理语义的充分必要条件在这里也得到了满足：在流计算过程中，定期（epoch）以事务（2PC）的方式进行批量存储结果
基于上述统一的数据存储和查询分析，我们可以非常轻松地实现统一的可视化和监控。如下图所示，虽然不同阶段的数据产生自不同的系统，也有着不同的格式，但是由于它们的存储和分析是一致的
今年是阿里巴巴双11的第13年，站在新轮回的时间点上，程立回顾了过去12年整个行业、数字技术的演进历程，并对未来12年的技术前进方向做出了判断和预测
所有的逻辑重构一遍，在这个过程中会有大量的创新，对技术是很大的挑战，也是很大的创新机会。
第四个方向产业智能。过去12年我们发现最大的变革还发生在消费互联网侧
ERNIE将知识模块中的实体表示集成到语义模块中，将令牌和实体的异构信息表示到一个统一的特征空间中。KEPLER将实体的文本描述编码为文本嵌入，并将描述嵌入视为实体嵌入。
即便如此，我们的代码覆盖率在超过50%之后很难有比较大的提升，另外，代码的覆盖并不能全部代表业务场景的覆盖，一些线上漏测的问题仍然偶尔发生，因此，对于盒马来说，基于较全场景的测试是必须。
其次，业务场景自动化编写效率也较低，在人工枚举场景，脚本化实现，这种效率比较低，场景难以枚举全，容易遗漏。
庖丁解InnoDB之REDO LOG中讲过的基于Page的Redo Log可以更好的支持并发的Redo应用，从而缩短DB的Crash Recovery时间。而对于Undo Log来说，InnoDB用Undo Log来实现MVCC
会写自己对应的Redo Log，通过Redo Log来保证自己的原子性。因此，更合适的称呼应该是Undo Data。
获得Record的这个历史版本。之后调用自己ReadView的changes_visible判断可见性，如果可见则返回用户。完成这个历史版本的读取。
