业务中超时抖动是大家平时比较容易遇到的一种技术问题，本文详细记录了一次线上容器中高频 go 服务超时的排查过程。本文可以给大家提供查服务业务超时问题的一些思路，理解为什么 go 服务会获取错 cpu 核数，了解获取宿主 cpu 核数会有多大影响并怎样最小成本避开。

小桔车服为滴滴旗下品牌，围绕车主及汽车生命周期，整合运营多项汽车服务，更加智能更加用心地为车主提供适合的一站式用车服务，致力于让每一个人拥有轻松车生活。

本次分享的主题为强化学习在小桔车服用户运营中的实践。在互联网场景下，面向用户的营销是每个业务所对的共同问题，而如何帮助小桔车服运营提升营销的 ROI 是我们算法同学的工作重点之一。在本文，我们将向大家介绍如何将车服的营销问题建模为一个强化学习过程，并且如何精细化地对每个人做出个性化的营销动作，在实际业务中又取得了怎样的效果。

生活中绝大多数东西都是为了解决特定问题（需求）而存在，可以按照解决的问题来定义。人类社会和个人的发展都是伴随着无数问题的解决，解决问题的层次越高，发展越好。架构是为了解决将现实需求转换为软件实现的问题。

对于技术人员来说，一提到架构，可能很多人想到的就是高可用、高并发、容错性、高内聚低耦合或者是各种框架、开源等等。在引子中，我们谈到了看透事物本质的重要性，那么架构的本质是什么呢？

滴滴自成立以来，有海量的数据存储在离线平台，离线数据虽然存储便宜，压缩比高，但不适用于线上使用。为此，我们提供了一键式DTS平台——FastLoad，帮助业务往在线存储系统搬运离线数据，目前主要针对滴滴自研分布式存储Fusion，Fusion以RocksDB为存储引擎，服务线上集群500+，承载业务数据1600TB+，总QPS峰值1200W+，是一个成熟稳定的分布式NoSQL/NewSQL解决方案。

说到滴滴的派单算法，大家可能感觉到既神秘又好奇，从出租车扬召到司机在滴滴平台抢单最后到平台派单，大家今天的出行体验已经发生了翻天覆地的变化，面对着每天数千万的呼叫，滴滴的派单算法一直在持续努力让更多人打到车，本篇文章会着重介绍我们是如何分析和建模这个问题，并且这其中面临了怎样的算法挑战，以及介绍一些我们常用的派单算法，这些算法能够让我们不断的提升用户的打车确定性。

滴滴独有的出行场景大数据在金融领域有着非常广泛的应用前景，未来可与银行，保险，支付和理财等机构深入合作，帮助传统金融机构提升资源配置效率，降低获客和风险管理成本。出行场景大数据在交易欺诈识别、风险定价、精准营销、全生命周期风险管理、增长运营等方面都有着重要商业价值。对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。本文从汽车金融车贷产品的视角切入，将场景数据与传统信贷风控理念相结合，准确识别业务开展过程中的信用风险变化，对完善业务模式和重塑用户价值起到了积极的作用。

近期，滴滴在 GItHub 发布了第 18 个开源项目 Booster：一款专门为移动应用设计的易用、轻量级且可扩展的质量优化框架。

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ElasticSearch 是基于 Lucene 实现的分布式搜索引擎，提供了海量数据实时检索和分析能力。

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随着物联网的蓬勃发展，万物互联已经不是新概念，滴滴物联网平台致力于车联网及交通相关领域，为各类场景提供物联网解决方案及基础服&#

转载请注明出处：https://juejin.im/post/6844903649504673805 本文出自 容华谢后的博客 VirtualApk GitHub地址 VirtualAPK是滴滴在2017年6月开源的一款插件化框架，支持Android四大组件，以及几乎所有的Android特性，通过Gradle来构建插件，集成与构建十分便捷，目前已经应用在 滴滴出行 App上，兼容市x

在上周4.14 北京3306π活动中，看到朱进桌分享了滴滴的MySQL架构及一些自动化工作，一方面感吧，滴滴同学面对的DB压力也比较大，另一方面也赞叹滴滴的DBA同学牛。 在这里小记一下： 滴滴的MySQL架构

经过两年的发展，作为汽车后市场各业务重要支撑的前端团队，随着业务的不断发展，从无到有，从基础到完善，沉淀了支撑业务的前端技术体系。 对于技术体系建设，我们是想通过一些方法论，基础设施，形成一个体系化的解决方案，来更好的满足于我x

稳定性是技术团队的命根子，滴滴也在搞全链路压测了。虽然才四五年，滴滴内部已经有众多系统，而且号称四大语言，八大框架，改造成本可想而知。如何做到釜底抽薪，支持线上环境的全链路压测？