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2024年1月29日
给你一颗“定心丸”——记一次由线上事故引发的Log4j2日志异步打印优化分析
摘要: 一、内容提要 自知是人外有人,天外有天,相信对于Log4j2的异步日志打印早有老师或者同学已是熟稔于心,优化配置更是信手拈来,为了防止我在这里啰里八嗦的班门弄斧,我先将谜底在此公布:log4j2.asyncQueueFullPolicy=Discard & log4j2.discardThresho
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posted @ 2024-01-29 10:09 京东云开发者
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2024年1月26日
幻兽帕鲁来啦!京东云召唤你一键开服,快来私服联机
摘要: 一、前言 《幻兽帕鲁》是一款备受瞩目的开放世界生存建造游戏,近期火爆全网。玩家可以在游戏世界中收集神奇的生物“帕鲁”,并利用它们进行战斗、建造、农耕、工业生产等各种活动。 《幻兽帕鲁》官方推荐搭建专有服务器,话不多说直接从0到1搭建起来! •创建主机:在京东云上选择轻量云主机或者云主机,快速创建主机
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posted @ 2024-01-26 23:36 京东云开发者
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京东广告算法架构体系建设--在线模型系统分布式异构计算演变 | 京东零售广告技术团队
摘要: 一、现状介绍 算法策略在广告行业中起着重要的作用,它可以帮助广告主和广告平台更好地理解用户行为和兴趣,从而优化广告投放策略,提高广告点击率和转化率。模型系统作为承载算法策略的载体,目前承载搜索、推荐、首焦、站外等众多广告业务和全链路的深度学习建模,是广告算法算法创新和业务迭代发展的重要基石。 架构全
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posted @ 2024-01-26 14:38 京东云开发者
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一种轻量分表方案-MyBatis拦截器分表实践
摘要: 背景 部门内有一些亿级别核心业务表增速非常快,增量日均100W,但线上业务只依赖近一周的数据。随着数据量的迅速增长,慢SQL频发,数据库性能下降,系统稳定性受到严重影响。本篇文章,将分享如何使用MyBatis拦截器低成本的提升数据库稳定性。 业界常见方案 针对冷数据多的大表,常用的策略有以2种: 1
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posted @ 2024-01-26 10:34 京东云开发者
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2024年1月25日
bean的一生
摘要: 你曾读spring源码 “不知所云”、“绞尽脑汁”、“不知所措”嘛🤣🤣🤣 那这篇文章可能会对你有所帮助,小编尝试用简单、易懂的例子来模拟spring经典代码👉Spring Bean生命周期及扩展点, 让你能够轻松的读懂Spring Bean的生命周期,更加深入的理解Spring。 那好,下面
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posted @ 2024-01-25 11:52 京东云开发者
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热更新适配ibatis原理浅析
摘要: 一、热更新解决了什么问题? 在研发过程中,每个研发同学在联调、自测阶段中总会频繁的去执行编译、构建、打包的动作,遇到比较大的项目,执行一套流程下来,往往需要3-10分钟左右,极大的降低了研发的速度,基于以上痛点,我们基于JAVA Agent技术开发出一套插件【藏经阁热更新插件】,通过热更新方式,实现
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posted @ 2024-01-25 10:41 京东云开发者
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2024年1月24日
CDP技术系列(三):百万级QPS的人群命中服务接口性能优化指南
摘要: 一、背景介绍 CDP系统提供了强大的标签和群体的构建能力,面对海量数据的标签和群体,我们采用了Bitmap+ClickHouse的存储与计算方案。详细内容可以参考之前文章。 有了群体之后,它们被广泛的应用到支付,消金,财富,营销等各种核心业务的用户拉新,交易转化,促活等核心链路中。 而人群应用方式中
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posted @ 2024-01-24 10:25 京东云开发者
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CDP技术系列(一):使用bitmap存储数十亿用户ID的标签或群体
摘要: 一、背景介绍 CDP系统中目前存在大量由用户ID集合组成的标签和群体,截止当前已有几千+标签,群体2W+。 大量的标签都是亿级别数据量以上,例如性别、职业、学历等均,甚至有群体中的ID数量达到了数十亿+。 并且随着用户ID池的不断增加,标签和群体本身包含的ID数量也随之增加,如何存储如此多的数据,标
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posted @ 2024-01-24 09:33 京东云开发者
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2024年1月23日
大数据平台红蓝对抗 - 磨利刃,淬精兵!
摘要: 背景 目前大促备战常见备战工作:专项压测(全链路压测、内部压测)、灾备演练、降级演练、限流、巡检(监控、应用健康度)、混沌演练(红蓝对抗),如下图所示。随着平台业务越来越复杂,红蓝对抗的作用愈来愈明显,下面将详细介绍大数据平台在大促备战工作中是如何开展红蓝对抗的。 首先我们先了解一下什么是红蓝对抗,
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posted @ 2024-01-23 14:59 京东云开发者
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2024年1月22日
ElasticSearch集群灾难:别放弃,也许能再抢救一下 | 京东云技术团队
摘要: 1 前言 Elasticsearch作为一个分布式搜索引擎,自身是高可用的;但也架不住一些特殊情况的发生,如: 集群超过半数的master节点丢失,ES的节点无法形成一个集群,进而导致集群不可用; 索引shard的文件损坏,分片无法被正常恢复,进而导致索引无法正常提供服务 本地盘节点,多数据节点
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posted @ 2024-01-22 11:10 京东云开发者
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