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部分情节为虚构演绎，仅供参考 说实话，我所在的团队做的是一个高并发系统的缓存层。系统里有上亿个缓存key，每个key都有失效标记：缓存有效是False、已失效是True、正在回源是另一个True、预热中又是一个True。说白了，缓存失效标记本质上就是海量的布尔标记，上亿个key乘以多个状态位，就是几 阅读全文
posted @ 2026-08-20 14:48
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部分情节为虚构演绎，仅供参考 说实话，我们团队做的是一个 A/B 测试实验平台。产品经理想验证一个新功能好不好用，最常规的操作就是把用户随机分成两组：对照组看旧版，实验组看新版，然后对比核心指标。平台上同时跑着几十个实验，每个实验要给上亿用户打分组标记——这个用户在实验 A 里是对照组还是实验组、有 阅读全文
posted @ 2026-08-19 18:12
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「部分情节为虚构演绎，仅供参考」 做机器学习特征工程的都知道，布尔特征（bool feature）是数据管道里最常见也最烦人的东西。用户是否点击过、是否购买过、是否在7天内活跃过、是否看过某个广告……每个特征就是一个巨大的布尔数组。训练时算一遍，推理时还要用，所以我们会把特征序列化存盘做缓存，下次直 阅读全文
posted @ 2026-08-19 18:12
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部分情节为虚构演绎，仅供参考 说实话，我们团队维护着一个站内搜索引擎，爬虫集群每天要抓取上亿个网页。每个网页在抓取流水线里要打一堆布尔标记：有没有被抓取过、有没有被索引、内容有没有更新、有没有被 robots 协议禁止、是不是死链、需不需要重新抓取。这些标记本质上就是一堆 True 和 False。 阅读全文
posted @ 2026-08-19 18:11
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「部分情节为虚构演绎，仅供参考」 说实话，我们团队做的是高频量化交易系统，核心链路里有一个环节需要维护海量的布尔信号：这只股票是否触发买入条件、那个合约是否满足风控阈值、某个标的是否在观察列表里。每天上亿条行情数据进来，每个标的都要打上几十个布尔标记，然后实时扫描、批量回测。听着挺简单对吧？不就是一 阅读全文
posted @ 2026-08-19 18:11
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「部分情节为虚构演绎，仅供参考」 做后端的都知道布隆过滤器（Bloom Filter）是个好东西。缓存穿透？布隆过滤器挡一层。URL去重？布隆过滤器先过一遍。海量数据判重？布隆过滤器500MB能判10亿条。 from pybloom_live import BloomFilter bf = Bloo 阅读全文
posted @ 2026-08-19 18:11
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「部分情节为虚构演绎，仅供参考」 说实话，我们团队做的是电商推荐系统，核心链路里有一个环节叫「曝光去重」——说白了，就是记录每个用户已经看过哪些商品，避免同一件商品反复出现在用户面前。每天上亿次曝光请求，每个用户对应几十万商品池，每个商品都要打一个布尔标记：这个商品用户看过没有？听着挺简单对吧？不就 阅读全文
posted @ 2026-08-19 18:11
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「部分情节为虚构演绎，仅供参考」 做后端的同行都知道，权限系统里最经典的设计就是位掩码（bitmask）。每个权限占一个bit：第0位是读、第1位是写、第2位是删除、第3位是管理员……一个32位整数就能存32个权限。Linux文件权限就是这么干的（rwx = 111 = 7）。 READ = 1 < 阅读全文
posted @ 2026-08-19 18:10
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「部分情节为虚构演绎，仅供参考」 做爬虫的同行都知道一个经典问题：URL去重。你爬一个大站，链接之间互相引用，爬虫很容易在同一个URL上反复抓取。所以你需要一个「已访问集合」——每抓到一个URL，先查一下有没有访问过，没访问过就加入队列并标记为已访问。 小规模的时候，一个 set() 就搞定了： v 阅读全文
posted @ 2026-08-19 18:10
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「部分情节为虚构演绎，仅供参考」 事情是这样的。那天我在刷算法题，遇到一道经典题：筛出10亿以内的所有素数。埃氏筛（Sieve of Eratosthenes）嘛，算法课第一节就教过。开一个布尔数组，初始全是True，然后从2开始，把每个素数的倍数全部标记为False。最后剩下True的就是素数。代 阅读全文
posted @ 2026-08-19 14:23
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