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汽车之家(后面简称之家）作为汽车资讯媒体平台，为用户提供着看车、买车、用车全链路信息服务，涵盖丰富的信息内容，对用户来说如何快速在过载信息中高效、准确、全面找到自己需要的内容，是之家搜索不断探索的方向和瞄准的目标。以下对之家搜索算法架构进行整体介绍。

总篇120篇 2021年第11篇1. 背景介绍之家要求对核心业务做跨机房部署，当 A 机房整体故障时，业务可以快速切换到 B 机房继续提供服务，提升业务容灾能R

在汽车之家内部，实时数据的来源主要是三部分：

• 手机端户行为的日志；
• 应用程序的服务端的日志；
• MySQL、SQLServer数据。

实时数据分析场景，目前面临的一些痛点包括：

• 使用 Flink 做指标聚合，Flink 聚合不灵活，面对需求的时候开发成本比较高的，面对多变的需求，经常需要重复开发；
• Kylin 支持指标预计算，并发支持较好，但是不能够支持高效的明细数据查询。在一些需要下钻或者获取明细数据的场景支撑的不够好；
• TiDB 不支持预聚合模型，某些数据量大的场景，聚合指标需要在线计算。在线计算会导致服务器压力瞬间增大，而且查询性能不稳定，取决于参与计算的数据量和当时服务器的负载情况。

物化视图这一使用的功能想必大家都不陌生，我们可以通过使用物化视图，将预先设定好的复杂SQL逻辑，以增量迭代的形式实时（按照事务地）更新结果集，从而通过查询结果集来避免每次查询复杂的开销，从而节省时间与计算资源。

事实上，很多数据库系统和OLAP引擎都不同程度地支持了物化视图。另一方面，Streaming SQL本身就和物化视图有着很深的联系，那么基于Apche Flink（下称Flink） SQL去做一套实时物化视图系统是一件十分自然而然的事情了。

本文介绍了汽车之家（下称之家）在基于Flink的实时物化视图的一些实践经验与探索，并尝试让用户直接以批处理SQL的思路开发Flink Streaming SQL 任务。希望能给大家带来一些启发，共同探索这一领域。

query理解在搜索中的应用：本文使用简单易懂的语言、形式化的描述了query理解的定义，并且从一个崭新的角度讲述了之家的搜索query理解的具体实现方法，实现思路比较新颖，独树一帜。

DDD是一套完善的系统设计方法，可以帮助我们在系统设计的过程中缕清思路，规范流程，降低系统建设的复杂度，同时DDD的领域建模过程也是团队成员之间形成系统通用语言、建立良好沟通机制的过程。

在电商中台研发团队内部，很早之前就对DDD有过分享和讨论，近期我们在做购车发票总库的迁移工作，经过分析，借此项目做一次DDD的落地实践，在时间和人员投入上都比较适宜。本篇文章就对我们的整个实践过程做一个总结，与大家一起学习和提升。

Dubbo-go在之家云ASF中落地的探索和实践。

回溯平台，通过监测页面DOM的变化，记录用户在页面的操作行为，从而生成用户行为轨迹的视频。回放视频有利于开发同学排查线上问题、有效数据的收集、前端异常监控、产品分析等。

这16年间他学到最重要的经验是什么？

本文主要介绍了AI防挡弹幕：蒙版弹幕（云端服务）的设计与实践。使用了相关AI计算机视觉算法对视频帧画面进行人像预测，并保存成蒙版文件，供客户端进行蒙版弹幕渲染。

本文主要介绍了声纹识别技术在之家400电话语音性别识别中的应用，梳理了经典的以i-vector为基线的声纹识别从建模到应用的整个流程。通过声纹识别技术对用户通话语音进行自动化性别识别可以帮助企业提升工作效率，节约人工标注成本。

需求的频繁变更，工程代码的不断膨胀，让业务开发人员苦不堪言，规则引擎的引入迫在眉睫，本文通过在公司销售绩效核算中如何使用Drools规则引擎来梳理清楚业务逻辑，快速配置业务逻辑并且实时生效、在线调试规则，从而剥离业务代码，实现业务与技术解耦

本文介绍了深度学习在汽车之家论坛文章封面图筛选中的应用。阐述了该应用的技术方案，并对应用中涉及的深度学习算法的核心模块进行说明，最后展示了不同算法的应用效果和封面图筛选的结果。

电商秒杀是比较典型的互联网高并发场景。虽然我们解决问题的具体技术方案可能千差万别，但是遇到的挑战却是相似的，因此解决问题的思路也异曲同工，在此分享汽车之家电商平台秒杀系统的架构方案。

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