上一篇文章介绍了CDP中，面对单个标签或群体数十亿的数据如何存储CDP技术系列（一）：使用bitmap存储数十亿用户的标签或群体

该论文提出一个多目标深度强化学习框架，通过集成多目标Q学习、基于交叉熵方法的决策融合算法和渐进数据增强系统，优化电商平台上的流量分配。

由于电商 APP 大量依赖图片来展示商品信息，对图片库的性能和加载体验要求极高，因此图片库被作为核心基础能力提前纳入京东鸿蒙首期基础建设计划。本文将详细介绍京东自研鸿蒙图片库的开发过程及其技术原理。

CDP系统中目前存在大量由用户ID集合组成的标签和群体，截止当前已有几千+标签，群体2W+。 大量的标签都是亿级别数据量以上，例如性别、职业、学历等均，甚至有群体中的ID数量达到了数十亿+。

一般，我们传送大文件是指传送大于100M的文件，而普通文件是指小于100M，常见的是20M、30M和50M，两者主要的区别在于文件大小上，还有传送速度上。

JDK 8 中 CompletableFuture 没有超时中断任务的能力。现有做法强依赖任务自身的超时实现。本文提出一种异步超时实现方案，解决上述问题。

在鸿蒙生态系统中，虽然原生应用通常基于 ArkTS 实现，但在实际研发过程中发现，使用 C++ 可以显著提升应用框架和业务的性能表现。

自知是人外有人，天外有天，相信对于Log4j2的异步日志打印早有老师或者同学已是熟稔于心，优化配置更是信手拈来，为了防止我在这里啰里八嗦的班门弄斧，我先将谜底在此公布：log4j2.asyncQueueFullPolicy=Discard & log4j2.discardThreshold=ERROR，这两个Log4j2配置在强依赖的RPC服务方系统或中间件系统出现问题且业务流量巨大时，对系统的快速止血和影响范围的控制有奇效。要问为什么如此配置，是否还有高手？请见下文分晓。

需要说明，本文的线程池都是java.util.concurrent.ExecutorService线程池，本文将围绕验证，阅读源码俩方面来解析这个问题。

调用方A -> JSF -> 提供方B；大多数情况下，调用方耗时 和 提供方耗时 基本没有差别；个别情况下，调用方耗时 远高于 提供方耗时，大概5分钟20+次。

最近的工作中接触到CK，一开始还不知道CK是什么,通过查询才知道CK是ClickHouse，ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库。

本文主要介绍了京东零售研发团队在面对海量订单场景下，为了提升用户体验、降低系统技术风险，所做的真实优化案例。

在分布式系统中，消息队列（MQ）是实现系统解耦、异步通信的重要工具。然而，MQ消费时出现的消息乱序问题，经常会对业务逻辑的正确执行和系统稳定性产生不良影响。

库存平台为货品流通链路提供全面的库存管理服务，贯穿其整个订单生命周期，是电商领域不可或缺的核心模块。在平台建设过程中，我们面临了诸多稳定性方面的挑战。

在做MySQL的SQL优化时，如果只涉及到单表查询，那么大部分慢SQL都只需从索引上入手优化即可，通过添加合适的索引来消除全表扫描或者排序操作，执行效果，大概率能实现质的飞跃。

我们团队在利用Taro进行秒送频道小程序的同时，一直在探索性能优化的最佳实践。随着需求的不断迭代，项目中的性能问题难免日积月累，逐渐暴露出来影响用户体验。