客服知识库是一个集中管理和存储与客服相关的信息和资源的系统，在自研知识库上线之前，得物采用的承接工具为第三方知识库系统。伴随着业务的发展，知识的维护体量、下游系统的使用面临的问题愈发明显，而当前的第三方采购系统，已经较难满足内部系统间高效协作的诉求，基于以上业务诉求，我们自研了一套客服知识库。
在日常工作中，常需要通过各项数据指标，确保驱动版本项目进展正常推进，并通过各种形式报表数据，日常总结日报、周会进展、季度进行总结输出归因，分析数据变化原因，做出对应决策变化，优化运营方式，目前在梳理整理校准分析数据需要大量的时间投入、结合整体目标及当前进展，分析问题优化的后续规划。
在过去的一年里，我们团队完成了一项壮举：将近万核的 Java 服务成功迁移到 Rust，并收获了令人瞩目的性能提升。我们的实践经验已在《RUST练习生如何在生产环境构建万亿流量》一文中与大家分享。然而，在这次大规模迁移中，我们观察到一个有趣的现象：大多数服务在迁移后性能都得到了显著提升，但有那么一小部分服务，性能提升却不尽如人意，仅仅在 10% 左右徘徊。这让我们感到疑惑。明明已经用上了性能“王者”Rust，为什么还会遇到瓶颈？为了解开这个谜团，我们决定深入剖析这些“低提升”服务。今天，我就来和大家分享，我们是如何利用 Profiling 工具，找到并解决写入过程中的性能瓶颈，最终实现更高性能飞跃的！在性能优化领域，盲目猜测是最大的禁忌。你需要一把锋利的“手术刀”，精准地找到问题的根源。在 Rust 生态中，虽然不像 Java 社区那样拥有 VisualVM 或 JProfiler 这类功能强大的成熟工具，但我们依然可以搭建一套高效的性能分析体系。为了在生产环境中实现高效的性能监控，我们引入了 Jemalloc 内存分配器和 pprof CPU 分析器。这套方案不仅支持定时自动生成 P
Valkey 社区于 2024 年 09 月发布了 Valkey8.0 正式版，在之前的文章《Redis 是单线程模型？》中，我们提到，Redis 社区在 Redis6.0 中引入了多线程 IO 特性，将 Redis 单节点访问请求从 10W/s 提升到 20W/s，而在 Valkey8.0 版本中，通过引入异步 IO 线程、内存预取（Prefetch）、内存访问分摊（MAA）等新特性，并且除了将读写网络数据卸载到 IO 线程执行外，还会将 event 事件循环、对象内存释放等耗时动作也卸载到 IO 线程执行，使得 Valkey 单节点访问请求可以提升到 100W/s，大幅提升 Valkey 单节点性能。Valkey 8.0中引入的异步 IO 与 Redis 6.0 中的多线程 IO 有什么区别？Valkey8.0 中如何应用内存预取和内存访问分摊技术进一步来提升性能的？本篇文章让我们来一起看看。
信息通信技术（ICT）正经历着前所未有的变革浪潮，以大模型和生成式人工智能（GenAI）为代表的技术突破，正在引发全球产业体系的深刻变革，成为驱动企业技术架构革新和商业模式转型的关键引擎。得物是广受年轻人喜爱的品质生活购物社区。在AI鉴别、图搜、算法、安全风控等场景下都广泛使用啦GenAI技术。向量数据库作为GenAI的基础设施之一，通过量化的高维空间数据结构（如HNSW算法），实现对嵌入向量（Embeddings Vector）的高效存储、索引和最近邻搜索（ANN），支撑包括多模态数据表征在内的复杂智能应用。
volatile 作为 Java 的基础关键字，一直是个熟悉又神秘的存在。我们在日常做并发编程的过程中经常用到，我们知道在什么场景下需要用到，但却始终不清楚底层究竟做了什么。互联网上搜出来的大多数博客都在解释 volatile 关键字是为了解决指令重排序、内存可见性问题，或是什么内存屏障、缓存一致性协议一类“形而上的词汇”。而究竟什么是指令重排序，为什么要重新排序，什么是可见性问题，底层原理是什么，volatile 又是如何解决的却鲜有提及。引得 Java 开发者们如雾里看花，线上线下充满了疑惑的空气。本文将浅浅探究一下这一切的底层原理，一起来学习“没有用”的知识，各位看官看懂了可以出去和面试官对线。
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。
