随着滴滴业务的高速发展，业务对于数据时效性的需求越来越高，而伴随着实时技术的不断发展和成熟，滴滴也对实时建设做了大量的尝试和实践。本文主要以顺风车这个业务为引子，从引擎侧、平台侧和业务侧各个不同方面，来阐述滴滴所做的工作，分享在建设过程中的经验。

GPU虚拟机实例创建速度慢是公有云面临的普遍问题，由于通常情况下创建虚拟机属于低频操作而未引起业界的重视，实际生产中还是存在对GPU实例创建时间有苛刻要求的业务场景。本文将介绍滴滴云在解决该问题时的思路、方法、并展示最终的优化成果。

一款新产品传递出来的羊毛味道

滴滴ElasticSearch平台承接了公司内部所有使用ElasticSearch的业务，包括核心搜索、RDS从库、日志检索、安全数据分析、指标数据分析等等。平台规模达到了3000+节点，5PB 的数据存储，超过万亿条数据。平台写入的峰值写入TPS达到了2000w/s，每天近 10 亿次检索查询。为了承接这么大的体量和丰富的使用场景，滴滴ElasticSearch需要解决稳定性、易用性、性能、成本等诸多问题。我们在4年多的时间里，做了大量优化，积攒了非常丰富的经验。通过建设滴滴搜索平台，打造滴滴ES引擎，全方位提升用户使用ElasticSearch体验。这次给大家分享的是滴滴在写入性能优化的实践，优化后，我们将ES索引的写入性能翻倍，结合数据冷热分离场景，支持大规格存储的物理机，给公司每年节省千万左右的服务器成本。

随着因果推断理论体系（Casual Inference）的建立和补充，智能营销/智能补贴近年来在业界有了越来越多的落地成果。滴滴的国际化外卖团队DiDi Food自2020年上半年起开始推进了智能补贴算法在业务场景内的实验和落地，离线和线上效果均取得了一定进展。本文将主要介绍DiDi Food对这个方向上一些探索和实践经验。

分布式id方案

本篇文章源自滴滴研发工具负责人周凡在GNSEC 2020全球新一代软件工程线上峰会上的整理分享。与大家讲述了在工程效能的演进、滴滴工程效能数据建设的经验等话题，希望对读者有所帮助。

如何解决供需不平衡问题呢？一个自然的想法就是调度空闲的在线司机到需求较多的区域。滴滴网约车团队近期发表在万维网大会WWW 2020 Research Track的Oral长文《When Recommender Systems Meet Fleet Management: Practical Study in Online Driver Repositioning System》提出了在线司机调度系统的一种有效的解决方案。本文是对该论文的详细解读。

今天要和大家分享下最近滴滴的开源项目 Tips，就是文案管理，一个帮助你如何解决静态文案管理的方案，感兴趣的小伙伴可以去 github 一探究竟。那么接下来就要给大家来个深度剖析了，看看我们到底是怎么做的。

来自滴滴的经验分享

历经近20个月打磨，滴滴在 GitHub 上开源的跨端解决方案 Chameleon（中文名卡梅龙，中文意思变色龙，简写CML），是一款真正专注于让一套代码运行多端的跨端框架，一端所见即多端所见。目前联合普惠出行共建整个跨端生态，各项规划在快速推进。

本文给出其中稳定性相关的规范，这些规范都是顺风车成立五年来，对大量真实线上故障复盘、总结得到的，希望对大家服务的稳定性提升有所帮助。

在各大互联网公司都提倡数据驱动的今天，AB实验是我们进行决策分析的一个重要利器。一次实验过程会包含多个环节，今天主要给大家分享滴滴实验平台在分组环节推出的一种提升分组均匀性的新方法。本文首先会介绍一下滴滴AB实验的相关情况，以及在实验分组环节中遇到的问题。然后介绍目前在实验对象分组方面的通用做法，以及我们对分组环节的改进。最后是新方法的效果介绍。

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。