动态综合页比较容易因为高热事件，引起大量用户持续消费feed流，导致线上拉取动态时间线feed流接口快速飙升至平时峰值2~3倍以上而大量超时，较多用户无法正常消费其feed流。从监控上发现outbox(用户发件箱)服务依赖的redis集群大量实例CPU使用率皆超过了95%甚至达到100%(如图1)。因此，瓶颈在于outbox redis集群压力太大，无法扛住过大的高热流量。而痛点在于redis集群无法高效快速扩容，因此，我们遇到此类情况通常只能被迫降级限流，以防情况进一步恶化。
在上一篇介绍《天猫汽车商详页的SSR改造实践》一文中提到过，为免影响线上应用，我们的一体化应用（后面简称称 SSR 应用）是在原 CSR 项目基础上另起的应用仓库。
在一次飞行途中，我司客户遭遇到了得物App在飞机上的WiFi网络访问异常的问题。这让我们意识到在特定场景下，用户可能面临无法使用得物App的困扰。经过SRE团队与无线团队、网络团队联合全力排查与优化，最终成功解决了这一问题，并同时挖掘出全网防火墙设备在各个C端用户工作生活场景访问不到得物App的问题。为得物er稳定访问得物提供保障，同时也输出类似疑难问题排查模板。
作者列出10种数据分析思维，可能不会瞬间升级你的思维模式，但说不定会为你以后的工作带来“灵光一闪”的感觉。 很多人都说会数据分析的人比别人聪明，实际上他们“聪明”在拥有模型化的分析思维，今天我们就来说说常见的数据分析思维。 以下10种数据分析思维可能不会瞬间升级你的思维模式，但说不定会为你以后的工作带来“灵光一闪”的感觉，请耐心读完，灵光一闪的时候别忘了我。
我是一个从业经验已有5年的服务端开发，未毕业的时候就经历过创业的艰辛。毕业后，辗转几轮经历过传统互联网的沉寂，体验过直面用户的成熟toC产品，最终来到了阿里大淘宝技术做成熟的toB商家业务。在不同阶段的我，对开发岗位的理解也各不相同，以下是我的成长和收获，希望对你有所帮助。
虚拟形象产品形态现已逐步成熟，“捏脸+社区” 的模式逐渐成为年轻人的虚拟社交游乐场，竞品QQ、Soul、淘宝等产品先后融入虚拟形象，探索年轻、有趣的社交模式。 贴吧在这一方向上进行了创意玩法探索，希望可以通过特色互动形式，拉近与年轻用户的关系，为后续开拓社交场景奠定基础。
近年来，随着互联网的发展，在线广告营销成为一种非常重要的商业模式。出于广告流量商业化售卖和日常业务投放精细化运营的目的，需要对广告流量进行更精准的预估，从而更精细的进行广告库存管理。 因此，携程广告纵横平台实践了LSTM（Long Short-Term Memory，长短时记忆网络）模型结合Embedding的广告库存预估深度学习算法，在节省训练资源的同时，构建更具泛化性的模型，支持根据不同地域分布、人口学属性标签等进行库存变动预估，并能体现出节假日特征对库存波动的影响，从而对广告库存进行更为精确的预估。
“AI 的 iPhone 时刻到来了”。非算法岗位的研发同学'被迫'学习 AI，产品岗位的同学希望了解 AI。但是，很多自媒体文章要么太严谨、科学，让非科班出身的同学读不懂；要么，写成了科幻文章，很多结论都没有充分的逻辑支撑，是‘滑坡推理’的产物。这篇文章从底层讲起，却不引入太多概念，特别是数学概念，让所有人都能对大模型的核心概念、核心问题建立认知。文章末尾也为需要严肃全面地学习深度学习的人给出了建议。
