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首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反，双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。

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社区推荐重排技术：双阶段框架的实践与演进

一、背景推荐系统典型pipeline在推荐系统多阶段Pipeline（召回→粗排→精排→重排）中，重排作为最终决策环节，承担着将精排输出的有限候选集（通常为Top100–500个Item）转化为最优序列的关键职责...2.梯度断层：BeamSearch含argmax操作，双阶段无法端到端优化；生成模型无法感知评估反馈，优化方向偏离全局最优。...非自回归模型为了对齐双阶段一致性，同时考虑线上性能，我们推进了非自回归模型的上线。...2.DPO损失：技术价值：1.突破“质量-延迟-多样性”不可能三角：通过序列级优化，在同等延迟下实现质量与多样性双提升。...2.为AIGC与推荐融合铺路：端到端生成器可无缝接入AIGC内容，实现“内容生成-序列编排”一体化。

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    面试官：为什么在系统中不推荐双写?

    作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源：孤独烟 引言 正文 背景介绍 双写缺点...主要分为以下三个部分 (1)背景介绍 (2)双写缺点 (3)改良方案 基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。...如果采用双写的方法，是避不开这个问题的！ 那么有没有通用的办法来解决这些问题呢？有的，只要能按顺序记录数据的变更即可！那具体怎么做呢，我们继续往下看!...直接提取数据变化到kafka中，其他数据源从kafka中获取数据，避免了直接双写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。

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    TKDE2023 | 基于双曲图学习的社交推荐算法

    TLDR: 本文将社交推荐任务建模在双曲空间学习之下，并提出了一种基于双曲图学习的社交推荐模型。...具体的，其设计了一个双曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征，并从显式的异质图学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近，一些研究探索了将图嵌入学习转移到双曲空间的替代方法，双曲空间可以保留现实世界图的层级结构。 然而，直接将当前的双曲图嵌入模型应用于社交推荐并非易事，因为存在两大挑战：网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战，本文提出了一种基于双曲图学习的社交推荐（HGSR）模型。首先，利用双曲社交嵌入的预训练来探索社交结构，这可以保留社交网络的层级特性。...总之，本文提出了一种新颖的HGSR模型用于双曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题，设计了一种社交预训练增强的双曲异质图学习方法。

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    作为互联网企业，能为双碳政策做点啥？| Q推荐

    为了应对全球气候的变化，我国在近几年也已经明确提出了“双碳政策”。然而在政策之下，很多企业还未到意识自己与“减少碳排放”之间的联系，但在全球性问题面前，没有人是一座孤岛，谁也无法自全。...由于双碳政策具有重要战略意义和变革意义，自其开始实行之后，我国各个领域的企业都开始参与到这场经济社会变革当中，来助力达成“双碳”目标。...微软等互联网科技巨头在过去十年间相继制定了明确的碳中和目标，设立 100% 使用可再生能源的目标，采取全方位、系统化的节能减排措施；而自 2021 年以来，中国互联网企业开始探索碳中和路径，如阿里、腾讯、百度等互联网巨头纷纷积极响应双碳政策...那么，在双碳政策已成确定趋势的背景下，中小互联网科技企业又可以采取哪些行动思路来助力实现双碳目标呢？...3 双碳政策之下，数据库扮演重要角色 众所周知，公有云服务通常可以比本地部署实现更高的 IT 运营效率运行，在减少碳排放的同时也能够减少运营成本。

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    新零售行业前端架构演进与实践经验：从单体巨石到智能动态化

    SSR：商品详情页的个性化推荐、实时库存价格。通过Serverless函数在边缘按需渲染。CSR：用户后台、配置页面等私密、强交互场景。...五、典型场景实战案例：双11大促会场背景：双11主会场，承载全站最大流量入口，页面内容需根据实时赛况（如品牌排名）每秒更新，且要支持运营在最后一分钟调整坑位。...第二级（边缘SSR缓存）：对于未登录用户，完整的SSR结果缓存10-30秒，应对瞬时回刷。第三级（接口缓存）：BFF层对商品基础信息等接口进行聚合与短期缓存（2-5秒）。...限流与熔断：在API网关层对非关键接口（如用户画像推荐）进行限流；前端对重复失败的非核心请求进行熔断，避免雪崩。性能数据对比（与上一年纯CSR架构相比）：首屏时间（P75）：从2.8s下降至0.9s。...端智能（On-DeviceAI）：将轻量AI模型（如推荐模型、图像识别）下沉至客户端或边缘，在保护隐私的同时实现实时决策（如实时个性化价格权益计算）。

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    首篇自监督学习推荐系统综述: 150篇文献概述四大类方法(含开源算法库SELFRec)

    具体的贡献如下： 首先对基于自监督学习方法的推荐系统（SSR）进行全面的综述，力求尽可能多的调研相关文献，该文是该领域方向的首篇综述； 该文提出了针对于SSR的专属定义，并且提出了一个综合的分类视角，即将当前的...对于SSR的定义 自监督学习的问世为推荐系统领域提供了一种缓解数据稀疏问题的新视角，通过总结在推荐系统领域运用自监督学习技术的方式，该文总结了关于SSR的基本特征： 通过半自动化的方式获取更多的监督信号...其中，1确定了SSR的基本范围，2确定了SSR区别于推荐系统其他领域的问题设置，3阐述了与推荐主任务与辅助任务的关系。...生成式SSR方法总结 生成式SSR方法的思想是通过对原始输入进行重构，将数据中的内在相关性进行编码，从而使推荐任务受益。在本节中，我们主要关注基于MLM的生成SSR方法，这是当前的趋势之一。...尽管已经有一些开源存储库实现了少量的SSR模型，并提供了统一的框架和标准的评估协议，其设计覆盖了各种推荐模型，其体系结构对实现SSR模型并不有效。

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    CIKM22「清华+华为」DualRec：考虑过去和未来信息的双网络序列推荐模型

    导读 序列推荐（SR）在个性化推荐系统中发挥着重要作用，因为它从用户的实时增长行为中捕获动态和多样的偏好。...与标准的自回归训练策略不同，未来数据（在训练期间也可用）已用于促进模型训练，因为它提供了关于用户当前兴趣的更丰富的信号，并可用于提高推荐质量。...双向知识迁移机制增强了双网络学习的知识。 2. 方法 2.1 问题定义 用户集合为 \mathcal{U}=\{u_1,......,i_{|T_u|}^{(u)}\} ，序列推荐的任务就是基于上述序列，预测用户 T_u+1 时可能交互的商品 i_{T_u+1}^{(u)} ，可以表示为下式， p(i_{T_u+1}^{(u)}=i...在双网络模型中，两个编码器（分别表示为过去的编码器和未来的编码器）使用基础编码器实例化，通过基础编码器，过去和未来的建模被明确地分离。

    3.9K20

    Dynamic Rendering 的真相：它为什么只是权宜之计，以及更稳妥的替代路线

    1）双版本问题：你实际上维护了两条渲染链路Dynamicrendering看起来只是ifbot→prerender，但长期运行时，你会发现你在维护：一条面向用户的CSR渲染链路一条面向爬虫的SSR/prerender...web.dev也提醒：SSR并非万能，做不好可能拖慢TTFB，甚至出现双端重复工作。...(web.dev)现实里更推荐的做法是：用更细粒度的hydration，只让关键交互组件参与客户端接管，其他部分尽量保持轻量静态。...但与此同时，你也会更清楚地看到Dynamicrendering的成本：渲染服务机器开销、缓存一致性、上线灰度时的双链路校验。...官方也明确强调它不是长期推荐方案，原因就是工程复杂度与资源成本会持续累积。

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    Angular SSR 下的 HTTP 请求如何执行的？

    7.让SSR确保等待的实战方案：PendingTasks与pendingUntilEvent当你发现SSR没等到你想要的数据再输出，优先考虑两类修复方式。...8.SSR场景下outboundHTTP的工程化细节：你迟早会遇到的现实问题8.1双端重复请求：服务端请求一次，客户端hydration后又请求一次Angular文档提醒得很清楚：HttpClient产生的...(Angular)SSR里最常见的重复请求路径是：SSR阶段async管道订阅一次，请求发出页面到达浏览器后，客户端再次执行同样的订阅，又发一次请求真实世界案例：你在商品详情页SSR时请求价格服务，回到浏览器...8.3SSR等待过久：把TTFB变成慢性自杀SSR的本意是尽快给出可索引的完整HTML，但如果你让SSR等太多outboundHTTP：慢服务会把整页TTFB拉长Node进程同时挂起大量SSR请求，内存压力会上升你以为是...HTTP慢，最后发现是SSR等待策略把系统吞吐压垮这里的权衡建议很实用：对SEO关键内容（标题、主体文本、价格）让SSR等对非关键内容（推荐位、评论区）宁愿SSR输出占位符，交给客户端再补AngularSSR

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