得物的推荐场景，除了首页瀑布流等几个较大的场景之外，还有很多长尾的小场景，包括：频道、会场、购中购后场景、品牌墙等。如需对这类场景进行单独优化，涉及的成本投入远高于产出。我们需要一个通用推荐平台来承接住这些小场景，并能够持续优化，带来收益。

在本篇文章中，阐述了两种处理数据一致性问题的解决方案，从核心思想，设计原则，系统交互流程等等做了详细的阐述，比对两种方案，各有优劣和各自的适用场景。

在本篇文章中，我们探讨了如何升级到JDK 17，并使用最新一代垃圾回收器ZGC。经过实践和测试，我们发现升级后的系统在垃圾回收方面表现出色，暂停时间被有效控制在1毫秒内。

通过CompletableFuture可以将复杂的业务逻辑从Dubbo线程池（大小默认200）切换到用户自定义的业务线程来执行，提升Dubbo线程池请求的处理能力，同时增加自定义业务线程池，提升服务器的资源利用率。

对于高速发展奔向超大型组织的集团企业来说，以时间轴作为核心来设计人事系统，可以有效支撑组织发展的速度，极大程度避免企业遇到人力资源发展中的效率瓶颈。

本文的crash似曾相识，但是经过验证和阅读源码后发现并不是想象的那样，继续通过猜想+阅读源码的方式寻找到了崩溃堆栈中的真正scrollview代理对象，从而在app侧解决问题。最后发现是苹果webkit的bug。

本文重点从在分布式计算模式下，如何来优化任务，大家耳熟能详的常见优化如：mapjoin skewjoin distribute by 等就不多做赘述，本文主要探索技巧、策略及方法。

工单域在处理中心、信息分类的管理配置、客服人员的管理及分配，以及信息处理过程的质检抽检等做了很多建设。

与传统的文本生成技术相比，我们发现AutoGPT的能力进化令人震惊，它可以通过分析你的目标，自动拆解成它需要执行的任务，并在执行的过程中根据已有的经验和决策不断优化完善和总结。

这让我们意识到在特定场景下，用户可能面临无法使用得物App的困扰。经过SRE团队与无线团队、网络团队联合全力排查与优化，最终成功解决了这一问题，并同时挖掘出全网防火墙设备在各个C端用户工作生活场景访问不到得物App的问题。

针对操作幂等性问题，我们可以通过防止重复操作来间接的实现接口的幂等性，这几种实现幂等的方式其实都是大同小异的。

我们所在的效能团队，对这个需求最原始的来源是在一次“小项目”的评审中，增长的业务同学提出来的，目的在于保障前端页面稳定性的同时减少大量测试人力的回归成本。

KubeAI以模型为主线提供了从模型开发，到模型训练，再到推理(模型)服务管理，以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。

相关推荐模块是商详页的推荐核心模块，以帮助用户高效选择商品为目标进行算法迭代。但是在优化过程中，我们发现性价比高的商品往往会在算法推荐的排序中更有优势，更容易曝光给用户。然而这并非所有用户的需求，例如在亲友送礼有价格档位需求等场景下，过度考虑性价比会引起适得其反的效果，导致不符合用户需求、价格突兀等体验问题。

存在的问题如下图所示，主商品是两千左右的吸尘器，但是推荐商品中混入价格一百多的商品。虽然都是家用吸尘器而且推荐商品的销量都不错，但是以这次进商详页的用户行为意图推断，这款一百多的吸尘器不是目标商品。从用户的角度看，推荐商品和主商品的相关性偏弱了，影响到用户体验。对平台而言，这次商品曝光没有达到帮助用户更高效浏览的期望，没能满足用户需求。

我们希望通过相关推荐的价格优化，以商品相关性为核心，以用户当前时刻需求为导向，统筹考虑主商品调性、推荐商品性价比之间的关系，同时满足用户对商品价格体验和平台对uv价值的需求。

ES在大结果集指定字段排序的场景下性能不佳，我们使用时应该尽量避免出现这种场景。如果无法避免，合适的IndexSorting设置能大幅提升排序性能。

最早接触jvm中的安全点概念是在读《深入理解Java虚拟机》那本书垃圾回收器章节的内容时。相信大部分人也一样，都是通过这样的方式第一次对安全点有了初步认识。