本文探讨了分布式系统中数据一致性问题及其解决方案。通过CAP和BASE理论分析，提出了在跨服务、跨数据库事务中实现最终一致性的方法。文章详细讨论了调用写RPC、消息发送和本地消息表等场景下的失效问题，并提供了事务事件、同步消息、RocketMQ事务消息等解决方案，强调了不同方案的适用场景及优缺点，为分布式系统设计提供了实用指导。

领域驱动设计（DDD）为信贷风控系统提供了全新解题范式，通过通用语言、限界上下文等核心原则，实现业务与技术的精准对齐。DDD将复杂风控业务解构为规则、模型、特征等核心子域，构建高内聚、低耦合的领域模型。战术设计中，聚合根、实体、值对象等元素协作，确保业务逻辑的完整性与一致性。规则引擎、评分卡与模型的集成，结合科学决策流编排，提升风险评估的准确性与系统性能，为智能风控体系的构建提供方法论支撑。

AI交互正从被动响应的ChatBot向自主行动的智能体Agent演进。智能体通过思维链和ReAct架构，实现任务拆解、工具调用和结果整合，具备自主决策与执行能力。OpenManus项目展示了基于MCP协议的Agent实现，但仍面临token消耗大、多任务处理能力有限等挑战，距离实用化还需进一步优化。

得物技术部算法团队通过混合式项目管理方法，融合敏捷开发与瀑布模型，提升项目灵活性与稳定性。强化需求管理，优化技术实验流程，制定标准化文档，加强跨团队协作，量化项目成果，确保项目高效推进。数据驱动决策，利用可视化工具，提升团队决策效率，助力业务持续增长。

稳定性建设是确保系统在各种干扰下保持可用的关键。通过公式化拆解，稳定性可分解为系统风险与风险应对能力，涵盖变更频率、复杂度、爆炸半径等关键因素。建设过程中，需建立共识、明确目标、落地任务，面对短期价值不明、复杂性高等挑战。通过意识培养、安全生产规范、应急响应、日常巡检和架构治理，逐步提升系统稳定性，确保业务高效迭代与风险可控。

文章分享了得物Android端在治理系统崩溃问题中的实践经验，涉及DNS解析、MediaCodec状态异常、bio多线程环境、小米Android15焦点处理等多个典型场景。通过深入分析问题根源，结合源码对比和hook技术，提出了有效的解决方案，显著降低了崩溃率，为类似问题的解决提供了参考。

风控与黑灰产的对抗日益激烈，技术迭代升级。从大禹治水到AI时代的因果革命，人类不断探索从被动适应到主动干预的思维范式。因果推断技术超越统计相关，通过潜在结果框架和结构因果模型，解决商业决策中的干预效果评估问题。增益模型作为异质因果效应的机器学习实现，助力金融场景中的营销增长和风控策略，实现收益最大化和风险最小化。

ANTLR4作为强大的语法解析引擎，广泛应用于语言处理和编译器构建。其特性包括强大的文法定义、抽象语法树遍历、自动语法错误处理和可扩展性。在SparkSQL中，ANTLR4用于解析SQL语句，支持语法设计、补全和校验。通过ANTLR4-C3工具实现精准代码补全，结合上下文信息提升推荐准确性。大模型时代，SQL编辑器通过NL2SQL技术，实现智能编程助手功能，优化查询和自动纠错。

LSM-Tree是一种高效的键值存储数据结构，通过分层和有序的磁盘写入优化写入性能。本文使用Zig语言实现了LSM-Tree的核心功能，包括MemTable、SSTable、写流程、迭代器和数据压缩。通过项目实践，深入了解了LSM-Tree的读写流程和MergeIterator的巧妙设计，同时积累了工程经验，如单元测试和锁范围优化。

得物小程序平台整合微信、支付宝等渠道，实现数字化管理，提升用户体验和运营效率。通过在线标准化和统一管理，解决了多平台接入复杂性和运维配置难题。利用AI工具提效，优化流程，减少人工干预。未来将继续开发二期，强化AI应用，推动平台持续迭代，满足用户需求和公司发展目标。

得物算法团队针对电商平台的多场景推荐问题，提出三种创新模型：SACN、SAINet和DSWIN，分别通过多属性建模、场景自适应行为建模和场景兴趣解耦，有效提升了推荐系统的精准度。这些模型在WWW'2025和DASFAA'2025会议上获得认可，展示了在多场景学习中的显著效果和实际应用价值。

本文探讨了优化本地部署大模型性能的方法，重点介绍了提升吞吐量和响应时间的关键技术。通过CPU与GPU分离设计、Paged Attention解决显存碎片、Radix Attention减少重复计算、Chunked Prefill避免请求卡顿、多卡推理加速、预测解码等技术，显著提高了大模型推理效率。最后分享了Deepseek-R1模型的高效部署步骤。

黑灰产通过垃圾注册批量获取账号进行欺诈,传统风控方法难以应对。图算法通过分析复杂关系网络,提前感知风险、提升覆盖范围并增强可解释性,有效识别欺诈团伙。无监督图算法在注册阶段的应用,能够及时检测垃圾账号,弥补传统方法的不足,为平台提供早期风险防控的有力解决方案。

得物通过端智能技术推荐视频封面,降低创作者成本并提升点击率。采用轻量化模型MobileNetV3,结合MNN框架实现高效推理,确保双端一致性。优化后,封面推荐耗时大幅减少,线上实验显示点击率显著提升,用户体验优化明显。

白屏化运维平台通过标准化、自动化和可视化,解决了传统运维的多痛点。平台集成多云管理,简化kubeconfig切换;提供Kafka、ES等中间件的可视化运维,提升效率;实现Node管理和PV云盘管理的自动化,节省资源和成本;通过CPU Burst管理保障高峰期服务稳定;YAML管理服务确保配置变更安全可控。平台显著提升了运维效率和安全性,降低了操作风险。未来将持续拓展运维场景和智能化能力。

得物音视频团队为解决视频上传中的内存泄漏、大视频无法检测及检测速度慢等问题，采用WebAssembly技术，通过C和ffmpeg进行预检测优化。在Web端使用WORKERFS实现文件直接读取，提升检测效率，减少内存占用，解决了大文件检测的瓶颈。优化后性能显著提升，大幅缩短检测时间，提高用户体验。