知鸦日报2024-10-11

背景美团点评-境外度假事业部是酒旅事业群所属的四个事业部之一，主要业务是运营境外旅游产品，度假产品，购物优惠券，境外POI信息，对于境外旅游这种业务形态，美团点评是第一次尝试，我们从15年底开始建设整个旅游的供应链系统和交易系统，和竞对相比，我们起步晚，所以，我们必须快速的建立起来整个体系，在这个体系中，直连系统承担了上接供应商商品，下接订单的角色，实现链路的闭环。 本文将从直连系统建设当中遇到的

UP主创作的视频内容最终会以"稿件"为载体进行打包投稿。一个稿件从创作到最终用户能观看到，需要经过非常多的环节。这些创作工作，都可以通过B站的集成创作工具来闭环完成。

提到京东，大多数人的第一印象便是那座繁华的购物商城，便捷的购物体验深入人心。

作者总结了过去在Go中间件上踩过的坑，这些坑也促进了Go中间件的完善，希望大家学习本文后，不犯同样的错误。

讨论代码复用的利弊及DDD视角下的正确做法，指出类和函数的存在不是仅为复用，应自然符合系统设计，复用需权衡成本与效益，深模块更适合复用，且在DDD框架下，针对核心、支持、通用子域采取不同复用策略，以提升软件核心竞争力和降低研发成本。

本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。

任务，作为实现指定目标的命令、动作集合，涵盖广泛，如实例部署、数据库关闭、日志分析、数据库备份与恢复等。面对大量并行任务，资源争夺成为潜在冲突源，可能导致执行意外。设想一场景：一任务负责文件清理，另一任务则欲修改同一文件。若两者并行不悖，先行的清理可能阻断修改，反之亦然，结果难以预测。

为确保任务执行的有序性与高效性，避免资源冲突带来的不确定性及整体执行时间的无谓延长，任务调度器的引入显得尤为关键。此调度器旨在精心编排各类任务，确保它们以最优化方式执行，从而最大化任务执行效率，保障系统运行的流畅与稳定。

当前数据库运维平台集成了Celery作为任务调度器，自动化地管理任务执行流程。无论是通过手动操作还是预设的定时程序，任务都能推送至Broker队列中。随后，各Worker节点主动从Broker中拉取任务详情，迅速执行并处理，最终将任务成果安全地存储至Backend系统中，确保整个任务处理链条的流畅与高效。

本文提出了一种推荐系统后链路的重排算法框架，该算法通过对候选集中商品的准度和多样性进行建模，并通过最大化整个序列的准确性和多样性来生成最佳展示结果，给首页信息流场景带来显著的业务收益。

Learn how Uber was able to reduce evaluation latencies by a factor of 100x in their Experimentation platform, which is used to empower decision making across the company by processing over 10 million…

As Netflix continues to expand and diversify into various sectors like Video on Demand and Gaming, the ability to ingest and store vast amounts of temporal data — often reaching petabytes — with millisecond access latency has become increasingly vital. In previous blog posts, we introduced the Key-Value Data Abstraction Layer and the Data Gateway Platform, both of which are integral to Netflix’s data architecture. The Key-Value Abstraction offers a flexible, scalable solution for storing and accessing structured key-value data, while the Data Gateway Platform provides essential infrastructure for protecting, configuring, and deploying the data tier.

Building on these foundational abstractions, we developed the TimeSeries Abstraction — a versatile and scalable solution designed to efficiently store and query large volumes of temporal event data with low millisecond latencies, all in a cost-effective manner across various use cases.