通过修复历史遗留的Crash漏报问题（包括端侧SDK采集的兼容性优化及Crash平台的数据消费机制完善），得物Android端的Crash监控体系得到显著增强，使得历史Crash数据的完整捕获能力得到系统性改善，相应Crash指标也有所上升，经过架构以及各团队的共同努力下，崩溃率已从最高的万2降至目前的万1.1到万1.5，其中疑难问题占比约90%、因系统bug导致的Crash占比约40%，在本文中将简要介绍一些较典型的系统Crash的治理过程。
随着得物离线业务的快速增长，为了脱离全托管服务的一些限制和享受技术发展带来的成本优化，公司提出了大数据Galaxy开源演进项目，将离线业务从全托管且封闭的环境迁移到一个开源且自主可控的生态系统中，而离线开发治理套件是Galaxy自研体系中一个核心的项目，在数据开发IDE中最核心的就是SQL编辑器，我们需要一个SQL解析引擎在SQL编辑提供适配得物自研Spark引擎的语法定义，实时语法解析，语法补全，语法校验等能力，结合业内dataworks和dataphin的实践，我们最终选用ANTLR作为SQL解析引擎底座。
LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）是一种高效的键值存储数据结构，广泛应用于NoSQL数据库和大数据处理系统中。其核心思想是通过分层、有序地利用磁盘顺序写入的性能优势，优化写入操作，同时牺牲部分读取性能以换取更高的写入吞吐量。
在流量日益增长的今天，随着用户需求的不断增加和性能要求的提升，一个能够更好地处理高并发、低延迟和资源有效利用的计算层是十分重要的。尽管在过去我们平台使用Java开发的计算层提供了稳定的服务支撑，但面对日益增长的流量和低延迟的需求，Java不可避免地开始显现局限性： 垃圾回收：Java 的自动内存管理依赖于垃圾回收机制，而垃圾回收虽然简化了开发工作，却可能引入不可预测的延迟。 内存使用效率：Java 的内存管理通常比手动管理的语言消耗更多的内存，因为它必须保留足够的空间来处理对象分配和回收。 异步处理瓶颈：虽然Java近年来强化了异步编程支持，但在极限性能优化方面，仍存在不可忽视的不足。 在此背景下，经过调研和实验验证，我们发现了Rust这个计算层改造升级的语言选型。Rust语言以其出色的内存管理、安全性和高效性能而闻名。Rust的所有权模型可以在编译时捕捉大多数内存错误，从而减少运行时错误，这对需要高可靠性和稳定性的系统尤为重要。此外，Rust没有垃圾回收机制，这意味着我们可以更好地预测和控制内存使用，提高应用程序的性能和资源利用率。
得物小程序平台致力于整合并管理微信、支付宝等渠道的得物数字资产，实现数字化管理。通过该平台，小程序和公众号等功能纳入公司工作流，以提升用户体验和管理效率。
近年来，线上购物平台在用户日常生活中扮演着越来越重要的角色。为了满足用户多样化的购物需求，当前大多电商App往往会集成多种购物场景（首页瀑布流、详情页、订单页等等），为不同用户提供量身定制的购物服务。随之而来，多场景学习（Multi-scenario Learning，MSL）在电商平台的搜索推荐系统中也取得了蓬勃发展。下面我们从得物App整体和得物App搜索两个角度出发，深入分析不同场景的特性。
Deepseek-r1模型的爆火标志着本地部署大模型的需求日益增长。本文主要探讨如何优化本地部署大模型的性能，并结合我们的实践进行评测分析，文章最后我们将分享如何在本地高效部署满血版Deepseek-r1大模型。
用户可以在得物购物，也可以在得物社区分享自己的生活。 得物社区中的视频使用双列流，每条内容包含封面、标题等。 对得物社区的创作者而言，选择视频封面是创作链路的重要环节。 对得物社区的消费者而言，封面是影响 CTR（点击率）的关键因素。 封面推荐可以降低创作者的创作成本，提高消费者 CTR。
一、项目背景 1.传统运维的痛点与挑战 2.Kubernetes 与 Operator 的优势 3.平台建设的核心目标 二、建设历程 1.平台架构概览 2.多云管理：跨云资源托管，告别 kubeconfig 切换地狱 3.中间件运维：Kafka 扩容，从黑屏脚本到白屏可视化 4.Node 管理：从黑屏脚本到白屏化平台 5.PV 云盘管理：打破孤盘与繁琐操作的枷锁 6.CPU Burst 管理：关键时刻的“应急电源” 7.YAML 管理服务：让配置变更安全、可控、可回滚 三、项目收益总结 四、经验总结与反思 五、未来展望
创作者服务平台作为得物为社区创作者提供的PC端视频发布入口，地位非常重要。且随着功能的升级迭代，用户群体也越来越多。但我们偶尔会收到如下反馈： 视频损坏，无法播放 视频模糊 曝光度问题 黑屏，只有声音，没有画面
