随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。

公司存在多种物料种类、不同类型的库存和价值管理不一，存货系统目前主要接入包装耗材、商品数据。

得物履约场景中，主要的阶段包括仓库内生产和第三方承运商配送。在用户支付时，得物会根据仓库的生产情况和运配资源，给用户一个承诺时效。

客服一站式工作台集成了在线、热线和工单三个核心应用，支撑着自营客服和BPO客服每天处理大量的会话信息，工作台的稳定性就显得非常重要。

消息中心为得物App提供了强大，高效的用户触达渠道，其中push对于得物DAU的贡献有可观的占比，这也就意味着每一条推送消息都是一次与用户沟通的宝贵机会，所以推送的稳定性成为我们关注的首要问题。

得物供应链业务是纷繁复杂的，我们既有JIT的现货模式中间夹着这大量的仓库作业环节，又有到仓的寄售，品牌业务，有非常复杂的逆向链路。

双11期间上线某功能/活动，用户开通后参与能给大盘带来交易增量吗？业务第一反应大概率是说“会！”。那么，某活动/功能上线与大盘交易提升之间确实存在因果关系吗？如果真实存在，具体增量是多少？

不搭建平台，我们也快速地落地过高UE商品加权、价格力商品扶持等业务方诉求，做法一般是通过对召回引擎中的商品打上标记，在上游系统识别到某次请求复合业务的定向投放规则时，对有标记的商品进行加权。

关于Java BIO、NIO、AIO的区别和原理，这样的文章非常的多的，但主要还是在BIO和NIO这两者之间讨论，而关于AIO这样的文章就少之又少了，很多只是介绍了一下概念和代码示例。

榜单在经历了供给量迅速增长及C端分发场景多样化等迭代，数据量及峰值流量呈十倍百倍增长，这必然带来数据库的极大存储压力和C端查询性能降低。

AI绘画爆发一个很重要的原因就是 Stable Diffusion 的开源，这也来不开这几年 Diffusion Model 扩散模型在这几年里的迅猛发展。

关于什么是SRE，以及在业务上有哪些具体的输出，网上资料众多但都只是对基本概念做描述。那容器SRE究竟要怎么结合业务，得物容器SRE又有哪些最佳实践，本文就得物容器SRE的一些事情向大家做介绍。

业务系统查询，涉及多表关联查询，条件维度较大且有模糊匹配需求，索引无法覆盖，导致查询性能较低。

针对于有预期的热点可以通过热点数据预热， 流量限制和异步队列进行处理。但是对于突发性无感知的热点数据流量，往往由于请求过于集中，导致访问数据流量超出的server的正常负载水位，从而出现服务过载不可用的情况，这种问题被称之为热点问题。

流量录制回放是应用端通过挂载注入录制器探针自动注册到服务端形成录制流量回流，将所有外部调用依赖的响应内容（如数据库、分布式缓存、外部服务响应等）进行完整记录。由平台向回放器分发流量回放指令。

随着公司业务的快速发展，商家客服也纳入了我们的服务范围，商家客服工作台的定位是通过工具和数据服务商家，一站式解决用户购买咨询诉求。通过工具和运营策略协助商家提升服务品质，让品牌商家有动力运营好潜在的客户，从而达到提升用户服务的目标。