Hash机制，对全量 数据做分片处理，在原有LruCache的基础上形成HashLruCache，以降低查询耗时。 HashLruCache引入某种哈希算法，将缓存数据分散到N个LruCache上。最简单的哈希算法即使用取模算 法，将广告信息按照其ID取模，分散到N个LruCache上。查询时也按照相同的哈希算法，先获取数据可 能存在的分片，然后再去对应的分片上查询数据。这样可以增加LruCache的读写操作的并行度，减小同 Cache的读写操作的并行度，减小同 步等待的耗时。 下图是使用16分片的HashLruCache结构前后，且命中率高于95%的情况下，针对持续增长的QPS得出的 数据获取平均耗时(ms)对比图： 引入HashLruCache前后平均耗时 根据平均耗时图可以得出以下结论： 1. 使用HashLruCache后，平均耗时减少将近一半，效果比较明显。 2. 对比不使用HashLruCac 对比不使用HashLruCache的平均耗时可以发现，使用HashLruCache的平均耗时对QPS的增长不敏感，没有明显增 长。 下图是使用16分片的HashLruCache结构前后，且命中率高于95%的情况下，针对持续增长的QPS得出的 数据获取Top999耗时(ms)对比图： LruCache在美团DSP系统中的应用演进 - 美团技术团队 引入HashLruCache前后TP999耗时 根据Top999耗时图可以得出以下结论：

模式模式，启动不同的模块。  ⼀致性协议：解决不同数据，不同⼀致性要求情况下，不同⼀致性要求，是 Nacos 做到 AP 协 议的关键。  存储模块：解决数据持久化、非持久化存储，解决数据分片问题。 插件  Nameserver：解决 Namespace 到 ClusterID 的路由问题，解决用户环境与 Nacos 物理环境 映射问题。  CMDB：解决元数据存储，与三方 CMDB 通常用于划分系统的配 置集。⼀个系统或者应用可以包含多个配置集，每个配置集都可以被⼀个有意义的名称标识。Data ID 尽量保障全局唯⼀，可以参考 Nacos Spring Cloud 中的命名规则： Nacos 架构 < 24 ${prefix}-${spring.profiles.active}-${file-extension} 配置快照（Configuration Snapshot） Zookeeper 强绑定，再加上希望可以和 Raft 算法库的支持团队 随时沟通交流，因此选择了 JRaft，选择 JRaft 也是因为 JRaft 支持多 RaftGroup，为 Nacos 后 面的多数据分片带来了可能。 Nacos 架构 < 30 而 Distro 协议是阿里巴巴自研的⼀个最终⼀致性协议，而最终⼀致性协议有很多，比如 Gossip、 Eureka 内的数据同步算法。而 Distro

App 内的一次完整的搜索行为主要涉及哪些技术模块。如 下图所示，从点击输入框到最终的结果展示，从热门推荐，到动态补全、最终的商户 列表展示、推荐理由的展示等，每一个模块都要经过若干层的模型处理或者规则干 预，才会将最适合用户（指标）的结果展示在大家的眼前。 为了保证良好的用户体验，技术团队对模型预估能力的要求变得越来越高，同时模型 与特征的类型、数量及复杂度也在与日俱增。算法团队如何尽量少地开发和部署上 务逻辑中快速实现了这一架构，如下图所示。这样的一个架构使得我们可以在主搜的 核心排序逻辑中，能够使用各类线性模型的预估，同时也可以借助公司的技术能力， 进行深度模型的预估。关于特征抽取的部分，我们也简单实现了一套规则，方便算法 同学可以自行实现一些简单的逻辑。 算法 < 5 3. 预估框架思路的改变 3.1 老框架的局限 旧架构中模型预估与业务逻辑耦合的方式，在预估文档数和特征数量不大的时候可以 提供较好的支持。但是，从 4.2 完善预估系统：性能、接口与周边设施 4.2.1 高效的模型预估过程 OP 和 Transformer 构建了框架处理特征的基本能力。实际开发中，为了实现高性 能的预估能力，我们采用了分片纯异步的线程结构，层层 Call Back，最大程度将线 程资源留给实际计算。因此，预估服务对机器的要求并不高。 为了描述清楚整个过程，这里需要明确特征的两种类型： ● ContextLevel

同一时刻在不同频 道同时下单，因此简单地将每个入口看作一个任务作为学习目标的传统多任务 建模范式，难以取得较好的模型精度。 ● 为满足用户的体验，不同频道会有相应的品类规则、时段规则、以及特殊的业 务扶持规则，这使得各频道推荐入口间有不同程度的差异与共性。不同推荐入 口在用户与商家两方面存在交集的同时，在用户行为、商家分布等方面也存在 不小差异，比如首页 Feed 会包含全部商家品类，甜点饮品主要包含奶茶、咖 击样 本用于相关性判断会存在较大噪声，因为用户点击某个商户可能是由于排序较为靠前 导致的误点击，而未点击某个商户也可能仅仅是因为商户距离较远，而并不是因为相 关性问题，因此我们引入了多种特征和规则来提高训练样本自动标注的准确率。 在构造样本时，通过统计是否点击、点击位次、最大点击商户距用户的距离等特征筛 选候选样本，将曝光点击率大于一定阈值的 Query-POI 对作为正例，并根据业务特 Above 采样策略将位于 点击商户之前且点击率小于阈值的商户才做为负样本。此外，随机负采样的方式可以 为训练样本补充简单负例，但考虑随机负采样时也会引入一些噪声数据，因此我们利 用人工设计的规则对训练数据进行降噪：当 Query 的类目意图与 POI 的类目体系较 为一致时或者与 POI 名高度匹配时，则将其从负样本中剔除。 算法 < 163 基于人工标注数据的第二阶段训练 经过第

开发中无可撼动的铁 律，因此你必须在编译或提交版本管理系统之前使用 gofmt 来格式化你的代码。 尽管这种做法也存在一些争论，但使用 gofmt 后你不再需要自成一套代码风格而是和所有人使用相同的 规则。这不仅增强了代码的可读性，而且在接手外部 Go 项目时，可以更快地了解其代码的含义。此外， 大多数开发工具也都内置了这一功能。 Go 对于代码的缩进层级方面使用 tab 还是空格并没有强制规定，一个 会格式化并重写所有 Go 源文件； gofmt map1 会格式化并重写 map1 目录及其子目录下的所有 Go 源文件。 gofmt 也可以通过在参数 -r 后面加入用双引号括起来的替换规则实现代码的简单重构，规则的格式： <原始内容> -> <替换内容> 。 实例： gofmt -r “(a) -> a” –w *.go Go入门指南 - 24 - 本文档使用 看云 构建 上面的代码会将源文件中没有意义的括号去掉。 称冲突。但是相同的标识符可以在不同 的包中使用，因为可以使用包名来区分它们。 Go入门指南 - 33 - 本文档使用 看云 构建 包通过下面这个被编译器强制执行的规则来决定是否将自身的代码对象暴露给外部文件： 可见性规则 当标识符（包括常量、变量、类型、函数名、结构字段等等）以一个大写字母开头，如：Group1，那么使 用这种形式的标识符的对象就可以被外部包的代码所使用（客户端程序需要先导入这个包），这被称为导

开发中无可撼动的铁律，因此你必须在编译或提交 版本管理系统之前使用 gofmt 来格式化你的代码。 尽管这种做法也存在一些争论，但使用 gofmt 后你不再需要自成一套代码风格而是和所有人使用相同的规则。这 不仅增强了代码的可读性，而且在接手外部 Go 项目时，可以更快地了解其代码的含义。此外，大多数开发工具也都 内置了这一功能。 Go 对于代码的缩进层级方面使用 tab 还是空格并没有强制规定，一个 Go 源文件； gofmt map1 会格式化并重写 map1 目录及其子目录下的所有 Go 源文件。 gofmt 也可以通过在参数 -r 后面加入用双引号括起来的替换规则实现代码的简单重构，规则的格式： <原始内 容> -> <替换内容> 。 实例： 1. gofmt -r '(a) -> a' –w *.go 上面的代码会将源文件中没有意义的括号去掉。 1. gofmt 用，因为可以使用包名来区分它们。 4.2 Go 程序的基本结构和要素 - 58 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 包通过下面这个被编译器强制执行的规则来决定是否将自身的代码对象暴露给外部文件： 可见性规则 当标识符（包括常量、变量、类型、函数名、结构字段等等）以一个大写字母开头，如：Group1，那么使用这种形式 的标识符的对象就可以被外部包的代码所使用（客户端程序需

的数据组织方式。区块链则是采用 多项技术交叉组合，维护管理这个chain of block数据结构，形成一个不可篡改的分布式账本的综合技术 领域。 区块链技术是一种在对等网络环境下，通过透明和可信规则，构建不可伪造、难以篡改和可追溯的块链 式数据结构，实现和管理可信数据的产生、存取和使用的模式。技术架构上，区块链是由分布式架构与 分布式存储、块链式数据结构、点对点网络、共识算法、密码学算法、博弈论、智能合约等多种信息技 执行条款的合约，数字形式 意味着合约必须用计算机代码实现，因为只要参与方达成协定，智能合约建立的权利和义务，就会被自 动执行，且结果不能被否认。 FISCO BCOS运用智能合约不仅用于资产管理、规则定义和价值交换，还可以用来进行全局配置、运维 治理、权限管理等。 智能合约生命周期 智能合约的生命周期为设计，开发,测试,部署,运行,升级,销毁等几个步骤。 开 发 人 员 根 据 需 求 ， 向上扩展（Scale up）和平行扩展（Scale out）。向上扩展指在有限的资源基础 上优化软硬件配置，极大提升处理能力，如采用更有效率的算法，采用硬件加速等。平行扩展指系统架 构具有良好的可扩展性，可以采用分片、分区的方式承载不同的用户、业务流的处理，只要适当增加软 硬件资源，就能承载更多的请求。 性能指标和软件架构，硬件配置如CPU、内存、存储规格、网络带宽都密切相关，且随着TPS的增加， 对存储容量的压力也会相应增加，需要综合考虑。

的数据组织方式。区块链则是采用 多项技术交叉组合，维护管理这个chain of block数据结构，形成一个不可篡改的分布式账本的综合技术 领域。 区块链技术是一种在对等网络环境下，通过透明和可信规则，构建不可伪造、难以篡改和可追溯的块链 式数据结构，实现和管理可信数据的产生、存取和使用的模式。技术架构上，区块链是由分布式架构与 分布式存储、块链式数据结构、点对点网络、共识算法、密码学算法、博弈论、智能合约等多种信息技 执行条款的合约，数字形式 意味着合约必须用计算机代码实现，因为只要参与方达成协定，智能合约建立的权利和义务，就会被自 动执行，且结果不能被否认。 FISCO BCOS运用智能合约不仅用于资产管理、规则定义和价值交换，还可以用来进行全局配置、运维 治理、权限管理等。 智能合约生命周期 智能合约的生命周期为设计，开发,测试,部署,运行,升级,销毁等几个步骤。 开 发 人 员 根 据 需 求 ， 向上扩展（Scale up）和平行扩展（Scale out）。向上扩展指在有限的资源基础 上优化软硬件配置，极大提升处理能力，如采用更有效率的算法，采用硬件加速等。平行扩展指系统架 构具有良好的可扩展性，可以采用分片、分区的方式承载不同的用户、业务流的处理，只要适当增加软 硬件资源，就能承载更多的请求。 性能指标和软件架构，硬件配置如CPU、内存、存储规格、网络带宽都密切相关，且随着TPS的增加， 对存储容量的压力也会相应增加，需要综合考虑。

的数据组织方式。区块链则是采用 多项技术交叉组合，维护管理这个chain of block数据结构，形成一个不可篡改的分布式账本的综合技术 领域。 区块链技术是一种在对等网络环境下，通过透明和可信规则，构建不可伪造、难以篡改和可追溯的块链 式数据结构，实现和管理可信数据的产生、存取和使用的模式。技术架构上，区块链是由分布式架构与 分布式存储、块链式数据结构、点对点网络、共识算法、密码学算法、博弈论、智能合约等多种信息技 执行条款的合约，数字形式 意味着合约必须用计算机代码实现，因为只要参与方达成协定，智能合约建立的权利和义务，就会被自 动执行，且结果不能被否认。 FISCO BCOS运用智能合约不仅用于资产管理、规则定义和价值交换，还可以用来进行全局配置、运维 治理、权限管理等。 智能合约生命周期 智能合约的生命周期为设计，开发,测试,部署,运行,升级,销毁等几个步骤。 开 发 人 员 根 据 需 求 ， 向上扩展（Scale up）和平行扩展（Scale out）。向上扩展指在有限的资源基础 上优化软硬件配置，极大提升处理能力，如采用更有效率的算法，采用硬件加速等。平行扩展指系统架 构具有良好的可扩展性，可以采用分片、分区的方式承载不同的用户、业务流的处理，只要适当增加软 硬件资源，就能承载更多的请求。 性能指标和软件架构，硬件配置如CPU、内存、存储规格、网络带宽都密切相关，且随着TPS的增加， 对存储容量的压力也会相应增加，需要综合考虑。

的数据组织方式。区块链则是采用 多项技术交叉组合，维护管理这个chain of block数据结构，形成一个不可篡改的分布式账本的综合技术 领域。 区块链技术是一种在对等网络环境下，通过透明和可信规则，构建不可伪造、难以篡改和可追溯的块链 式数据结构，实现和管理可信数据的产生、存取和使用的模式。技术架构上，区块链是由分布式架构与 分布式存储、块链式数据结构、点对点网络、共识算法、密码学算法、博弈论、智能合约等多种信息技 执行条款的合约，数字形式 意味着合约必须用计算机代码实现，因为只要参与方达成协定，智能合约建立的权利和义务，就会被自 动执行，且结果不能被否认。 FISCO BCOS运用智能合约不仅用于资产管理、规则定义和价值交换，还可以用来进行全局配置、运维 治理、权限管理等。 智 智 智能 能 能合 合 合约 约 约生 生 生命 命 命周 周 周期 期 期 智能合约的生命周期为设计，开发,测试,部署,运行 向上扩展（Scale up）和平行扩展（Scale out）。向上扩展指在有限的资源基础 上优化软硬件配置，极大提升处理能力，如采用更有效率的算法，采用硬件加速等。平行扩展指系统架 构具有良好的可扩展性，可以采用分片、分区的方式承载不同的用户、业务流的处理，只要适当增加软 硬件资源，就能承载更多的请求。 性能指标和软件架构，硬件配置如CPU、内存、存储规格、网络带宽都密切相关，且随着TPS的增加， 对存储容量的压力也会相应增加，需要综合考虑。