在社区场景中，我们积累了丰富的用户互动数据。这些历史互动信息对CTR/CVR预估建模具有重要参考价值，用户的每次互动都反映了其特定维度的偏好特征。当前，已在多个业务实践中验证，基于用户历史互动特征进行未来行为预测是有效的。用户互动序列越长，包含的偏好特征就越丰富，但同时也带来了更大的技术挑战。目前社区搜索领域已经在序列建模方向取得了一些应用成果，显著提升了搜索效率，但在该方向上仍有优化空间，主要体现在：算法精排模型现状：长周期的用户互动特征尚未被充分利用，现有模型仅使用了基础标识信息，泛化能力有待提升。我们计划引入SIM方案来增强个性化序列建模能力，推动搜索效率提升。迭代效率优化：当前互动特征优化依赖于实时数据采集链路，新增特征需要长时间数据积累（2个月以上）才能验证效果。我们计划建设用户特征离线回溯服务，降低算法优化对实时数据的依赖，加快项目迭代速度，提高实验效率。离线回溯主要解决迭代效率问题，本文重点探讨在社区搜索场景下开发离线回溯，并做离线一致性验证过程中发现的一些问题，针对这些问题做了哪些优化措施及思考。
在互联网时代，网站性能的好坏直接影响用户体验和转化率。对投放的广告页面而言，如何在保证视觉效果和功能的同时提升加载速度，成为了开发者必须面对的挑战。本文将探讨几种有效的外投页面性能优化策略，包括构建方式的优化、非首屏组件的处理、关键大图的预载、动效方面的升级，以及针对弱网环境下的降级策略、外投流渲染的技术升级等相关内容。
在云原生架构高速迭代的背景下，基础设施的性能瓶颈与安全隐患成为技术演进的关键挑战。本文系统记录了团队基于Rust语言改造Nginx组件的完整技术路径：从接触Cloudflare的quiche库，引发对Rust安全特性的探索，到通过FFI实现核心逻辑的跨语言调用；从突破传统C模块开发范式自研 ngx_http_rust_module SDK ，到全面采用Pingora框架构建新一代DLB 2.0流量调度平台。 实践表明，Rust的内存安全机制与异步高并发能力可显著提升负载均衡组件的性能边界与可靠性，为超大规模流量调度场景提供全新解决方案。本技术演进过程将详述架构设计、核心模块实现及性能优化策略，为同类基础设施升级提供可复用的工程经验。
云存储 NAS 产品是一个可共享访问、弹性扩展、高可靠、高性能的分布式文件系统。 NAS 兼容了 POSIX 文件接口，可支持数千台计算节点共享访问，可挂载到弹性计算 ECS、容器实例等计算业务上，提供高性能的共享存储服务。鉴于多主机间共享的便利性和高性能， NAS 在得物的算法训练、应用构建等场景中均成为了基础支撑。
目前得物ERP主要鉴别流程，是通过鉴别师鉴别提需到仓库，仓库库工去进行商品补图拍照，现有正品库59%的人力投入在线下商品借取/归还业务的操作端，目前，线下借取的方式会占用商品资源，同时在使用用途上，每借出10件会出现1次拍照留档，因此会有大量的线上阅图量在日常鉴别和学习中发生；正品库可通过图库搭建，提升图库质量，大大节约线下用工和物流成本支出。
随着互联网电商平台竞争的加剧，各平台的业务复杂度不断提升，线上环境的稳定性面临更大挑战。在汇金领域，由于其高资金属性，除了确保链路可用性达到99%以上，防止资损亦成为关键保障事项。得物汇金业务涉及复杂的资金流和大额资金敞口，因此实施资损防控尤为重要。
伴随着大模型的性能提升、成本下降，在Web在线对话场景以外，大模型也越来越多的被集成到传统业务场景。在大模型API交互模式、业务集成模式经百家争鸣现已趋于稳定的背景下，Spring作为Java生态里的OSS巨头也下场为LLM提供生态支持，于近期释出 spring-ai 正式版。需要说明的是，Spring-AI 所提供的能力并不神秘，业务上也并非必须用Spring-AI不可。但是，就像过去Spring对新的数据库、新的中间件提供生态支持一样，Spring-AI提供了一套和Spring全家桶兼容并且语义一致、良好设计、易拓展的大模型交互的Java API，可以极大的降低LLM集成和开发的成本。从大模型的工程化、实用化角度来说，当你厘清Spring-AI这一套API设施的逻辑后，事情最后还是会回归到业务开发人最熟悉的CRUD领域。就像使用Mybatis操作MySQL一样，我们会用 spring-ai 来操作大模型。
随着AI辅助编程工具的普及，Cursor IDE已经成为越来越多开发者的选择。然而，在实际使用过程中，我们发现了一个关键问题：如何让AI真正理解项目需求并生成高质量、一致性的代码？
在当今微服务架构盛行的时代，分布式系统已经成为企业级应用的标准模式。然而，随之而来的分布式事务问题也成为了开发人员的一大挑战。在复杂的供应链系统中，各个业务模块之间的数据一致性一直是一个重要且棘手的问题。物流、库存、订单等系统相互协作，如何在保证业务高效运转的同时，确保跨系统操作的数据一致性？ 今天，我们将深入探讨一个专为解决供应链分布式事务问题而设计的框架——「一致性框架」。
使用过Redis的同学肯定都了解过一个说法，说Redis是单线程模型，那么实际情况是怎样的呢？其实，我们常说Redis是单线程模型，是指Redis采用单线程的事件驱动模型，只有并且只会在一个主线程中执行Redis命令操作，这意味着它在处理请求时不使用复杂的上下文切换或锁机制。尽管只是单线程的架构，但Redis通过非阻塞的I/O操作和高效的事件循环来处理大量的并发连接，性能仍然非常高。然而在Redis4.0开始也引入了一些后台线程执行异步淘汰、异步删除过期key、异步执行大key删除等任务，然后，在Redis6.0中引入了多线程IO特性，将Redis单节点访问请求从10W提升到20W。而在去年Valkey社区发布的Valkey8.0版本，在I/O线程系统上进行了重大升级，特别是异步I/O线程的引入，使主线程和I/O线程能够并行工作，可实现最大化服务吞吐量并减少瓶颈，使得Valkey单节点访问请求可以提升到100W。
