得物开放平台接入得物SDK 千寻简笔记介绍千寻简文库已开源,Gitee与GitHub搜索chihiro-doc,包含笔记源文件.md,以及PDF版本方便阅读,文库采用精美主题,阅读体验更佳,如果文章对你有帮助请帮我点一个 @[toc]简介本文接入得物开放平台,本文关键词得物开放平台、得物SDK、得物PUSH、获取订单、虚拟发货实现步骤1 引入依赖在得物开放平台下载JDK,本文以得物JDK1.3.8.RELEASE为基础进行接入 下载后有三个文件:open-sdk-java-1.3.8-okhttp.RELEASE.jaropen-sdk-java-1.3.8-urlconnect.RELEASE.jar得物开放平台Java版sdk 新增得物配置信息,其他环境一样配置### 得物配置dewu: gatewayHost: https://openapi.dewu.com appKey: xxx secret: xxxx2.2 配置在得物开放平台中 -> 控制台 -> 应用管理 -> 我的应用 -> 应用详情 -> 应用信息即可查看应用证书,AppKey、App secret3.1 新建接口接收得物回调DewuController.javaimport
一、背 景得物DBA自2020年初开始自建TiDB,5年以来随着NewSQL数据库迭代发展、运维体系逐步完善、产品自身能力逐步提升,接入业务涵盖了多个业务线和关键场景。 相同数据在 TiDB 中的存储占用空间更低,iDB 的3副本数据大小仅为 MySQL(主实例数据大小)的 55%。 得物管理类目配置线上化:从业务痛点到技术实现2. 大模型如何革新搜索相关性?智能升级让搜索更“懂你”|得物技术3. RAG—Chunking策略实战|得物技术4. 告别数据无序:得物数据研发与管理平台的破局之路5. 从一次启动失败深入剖析:Spring循环依赖的真相|得物技术文 /岱影关注得物技术,每周更新技术干货要是觉得文章对你有帮助的话,欢迎评论转发点赞~未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任。
得物的校招薪资水平跟大厂一样,开的都挺高的,校招毕业年薪 40w 起步,最高档 offer 都到 50w 级别了。不过,得物工作强度会比较高,所以才开了比较有竞争力的薪资。 很多同学就好奇得物的面试难度如何?那么,今天跟大家分享得物的后端面经,其实跟面试难度大厂差不多,围绕八股+项目+算法这三个方面来考察。 在实际的应用当中, d 值是大于100的,这样就保证了,即使数据达到千万级别时,B+Tree 的高度依然维持在 3~4 层左右,也就是说一次数据查询操作只需要做 3~4 次的磁盘 I/O 操作就能查询到目标数据 我也把这 3 个写回策略的优缺点总结成了一张表格: RDB 快照是如何实现的呢? 在数据库写入数据 x 后,把数据 x 标记在布隆过滤器时,数据 x 会被 3 个哈希函数分别计算出 3 个哈希值,然后在对这 3 个哈希值对 8 取模,假设取模的结果为 1、4、6,然后把位图数组的第
1 前言 随着得物业务规模的不断增加,推荐业务也越来越复杂,对推荐系统也提出了更高的要求。 因为推荐场景主要是用 x2i(KVV)表推荐为主,而 x2i 数据是图(Graph)的边,所以我们给得物的推荐引擎取名 DGraph。 图片 图10 3 后记 DGraph 是得物在推荐业务上一次非常成功的探索 3)索引必须是二进制结构并且采用 mmap 方式加载,这样即使发生崩溃的情况,系统可以在短时间快速恢复,日常调试重启等操作也会很快。 *文/寻风 本文属得物技术原创,更多精彩文章请看:得物技术官网 未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任!
一、前言通过修复历史遗留的Crash漏报问题(包括端侧SDK采集的兼容性优化及Crash平台的数据消费机制完善),得物Android端的Crash监控体系得到显著增强,使得历史Crash数据的完整捕获能力得到系统性改善 +2308)#02 pc 0000000000013978 /system/lib64/libbase.so (_ZZN7android4base10SetAborterEONSt3__18functionIFvPKcEEEEN3 此问题从21年首次上报以来在得物的Crash列表中一直处于较前的位置。 (ThirdSdkAspect.java:1)at okhttp3.internal.Util.closeQuietly(Util.java:3)at okhttp3.internal.connection.ExchangeFinder.findConnection 文 / 亚鹏关注得物技术,每周更新技术干货要是觉得文章对你有帮助的话,欢迎评论转发点赞~未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任。
一、前言 自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统,目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB,数百多个 Redis 缓存集群实例,数万多个 Redis 数据节点,其中内存规格超过 *文 / Miro 未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任!
1.前言 在离线数据研发中,随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高,数据量的不断增长,尤其得物这种业务的高速增长,必然带来数据逻辑复杂度的提升,数据量越大,复杂度越高,对任务的性能的要求就越高,因此 2.任务优化策略 2.1 优化方向 图片 补充说明:目前得物大数据在阿里云的dataworks 环境下,集群层面做了比较多的工作,IO、网络、机架感应等暂时无需过多关注,如有自建集群时,可重点关注,我们重点关注 3.优化实践案例 优化策略中,定义好优化方向、优化手段,接下来,我们选取一些比较有效的沉淀出来的方案,展开讲讲如何来做任务优化。 前文讲述,目前的得物的数据平台特性(dataworks),我们在IO、网络、RPC 通信机制等暂时涉入不深,且对于面向业务的数据研发来言,大部分人不会过多关注底层的实现原理,暂不做过多深入探讨。 在hive之前的版本中,该功能是默认关闭的,可以通过下面参数来开启,在新的hive版本中,该功能是默认开启,但是默认引用次数是3次。
而目前因为项目业务场景的扩展,要越来越多的承担toC的功能,在得物App中使用场景也同样增加,这对项目性能和稳定性又带来了额外的挑战。 3.重构中发现的典型问题与优化方案3.1 基本运维监控体系完善在完善运维体系方面,先统一整合了trace、日志、监控与告警。 ---本文属得物技术原创,来源于:得物技术官网得物技术文章可以任意分享和转发,但请务必注明版权和来源:得物技术官网
(chunk_size * overlap_ratio) for ch in merged: bc = " > ".join(ch["meta"]["breadcrumbs"][-3: 文档内或语料级聚类:文档内小规模:MiniBatchKMeans(k=3–8 先验)或 SpectralClustering。 告别数据无序:得物数据研发与管理平台的破局之路2. 从一次启动失败深入剖析:Spring循环依赖的真相|得物技术3. Apex AI辅助编码助手的设计和实践|得物技术4. 从 JSON 字符串到 Java 对象:Fastjson 1.2.83 全程解析|得物技术5. 用好 TTL Agent 不踩雷:避开内存泄露与CPU 100%两大核心坑|得物技术文 /昆岚关注得物技术,每周更新技术干货要是觉得文章对你有帮助的话,欢迎评论转发点赞~未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任
得物测试环境稳定性治理也经历了几个阶段:2020~2021:多套物理环境隔离方案(基于ECS)T0、T1、T2三套测试环境,每套环境物理隔离,无资源冲突和共享。 2021~2022:MF全链路容器环境方案(基于容器)随着业务增长,3套测试环境已明显不能满足业务需求,因此去年得物基于容器快速搭建了10套MF环境用于支撑独立项目的测试。 下面主要介绍得物染色环境是如何做的2.染色环境方案2.1 基本思路图片如下图所示,最初的设想是:服务可以按照流量标把流量路由到相应染色服务上如果染色标对应染色环境没有此服务,则流量会走到基准环境如果染色环境服务添加了 带Color2的消息由ServiceA_Color2生产,ServiceB消费,因为ServiceB在Color2染色环境没有节点带Color3的消息由于染色环境Color3没有ServiceA_Color3 后续得物也会尝试用染色的能力解决生产灰度发布问题,相信也会有不错的效果。---*文/大地关注得物技术,每周一三五晚18:30更新技术干货要是觉得文章对你有帮助的话,欢迎评论转发点赞~
*文/Jeremy 本文属得物技术原创,更多精彩文章请看:得物技术官网 未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任!
那容器SRE究竟要怎么结合业务,得物容器SRE又有哪些最佳实践,本文就得物容器SRE的一些事情向大家做介绍。 一个可以自动恢复的系统即使有更多的故障发生,也要比事事都需要人工干预的系统可用性更高3.得物容器SRE的实践3.1 Oncall应急响应的总结Oncall是直接体现SRE价值所在,能够直接影响MTTR时间的主要核心系数 4.总结上述几个案例都是得物容器SRE团队在日常工作中真实发生的事件,覆盖的也只是多项工作中的冰山一角,写这篇文章也是想让大家认知到我们团队,了解我们容器SRE。 我们是得物容器SRE团队。我们团队的宗旨是为全司提供稳定、高效、安全的支撑和服务。 得物容器化集群维护、系统网络维护以及系统基础组件维护。保障基础环境的稳定、高效,并提供丰富的工具和平台提升系统的自动化、可视化、智能化。
7/Sigmoid:0" value: "Sigmoid:0" }, output_map { key: "feature_fusion/concat_3: Sigmoid:0" } input_map { key: "detection_postprocessing_input_2" value: "concat_3: trt: model_config_parameters: instance_group: - kind: KIND_GPU count: [1, 2, 3, --request-rate-range=20 --percentile=90 -i grpc--request-rate-range 指定了模型在吞吐为20情况下压测四、Tritonserver 在得物的最佳实践模型管理用户可以在 *文/xujiong本文属得物技术原创,未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任!
用户可以在得物购物,也可以在得物社区分享自己的生活。得物社区中的视频使用双列流,每条内容包含封面、标题等。对得物社区的创作者而言,选择视频封面是创作链路的重要环节。 对得物社区的消费者而言,封面是影响 CTR(点击率)的关键因素。封面推荐可以降低创作者的创作成本,提高消费者 CTR。 得物端智能对客户端而言,不需要训练模型,只需要推理。 考虑到 iOS、Android 双端的通用性和开发成本,得物基于 MNN 1 框架,开发得物端智能推理基建。端智能基建核心功能如下:提供端智能模型管理后台,提供完整链路,管理模型的放量。 ,每周更新技术干货要是觉得文章对你有帮助的话,欢迎评论转发点赞~未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任。
一、什么是小程序平台得物小程序平台致力于整合并管理微信、支付宝等渠道的得物数字资产,实现数字化管理。通过该平台,小程序和公众号等功能纳入公司工作流,以提升用户体验和管理效率。 总体设计基于线上化目标,从实际痛点和公司基建现状出发,得物小程序平台的核心内容包括:1.主工作台:开发管理:角色管理、成员管理、小程序体验码等消息推送:投诉/违规消息提示、告警消息、工单下发等小程序管理 六、未来计划1.小程序平台二期开发:启动小程序平台的二期开发,专注于整合管理微信、支付宝等外部渠道的得物数字资产。 实现与得物工作流的无缝对接,目标使不同角色人员在项目处理中无需进行下沟通或人肉搜索,提升工作效率。2.AI工具分享:在团队内部进行AI工具的使用技巧分享,尤其针对Cursor和各种AI类工具应用。 文 / springleo关注得物技术,每周更新技术干货要是觉得文章对你有帮助的话,欢迎评论转发点赞~未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任。
之后从该Bitmap中居中均匀的取出N*N个像素点(这里以3*3为例),按其色值进行统计,找出占比最高的色值的比例,如果其占比超过一定阈值,说明他是白图(不一定是白色,因为占位图背景是淡灰色)。 因此我们通过流量的消耗来计算App网速,通过在内存中维护一个记录最近3s,6s,9s的流量消耗的队列,可以算出最近App的网络下行速率。 采用三个3s阶段中平均速率的最大值40KB/s作为下行速率。我们区分弱网和无网并不是依据是否有网速,而是最近3分钟的业务接口是否有成功记录,如果无一成功则判定无网,否则判定弱网。 问题分析工具分析单个白屏日志的工具:网络库和图片库的现场信息便于定位图片加载耗时集中在哪些阶段白屏现场页面内容问题比例下图是目前得物App线上白屏问题的分布,问题分配的比例在99.7%以上。 *文 / Jordas本文属得物技术原创,未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任!
今天分享的是一位读者在去年秋招面试得物被提问的一个问题。 ps:这个数据库优化问题在面试中还是比较常见的,阿里、腾讯、用友、京东、小红书等中大厂的面试都问过这个问题。 7012016858379321358 数据库深分页介绍及优化方案 - 京东零售技术:https://mp.weixin.qq.com/s/ZEwGKvRCyvAgGlmeseAS7g MySQL 深分页优化 - 得物技术
背景 得物社区是一大批年轻人获取潮流信息、分享日常生活的潮流生活社区。其中用户浏览的信息,进行个性化的分发,是由推荐系统来决策完成的。 下面从特征、样本、多目标建模和新用户冷启动等多个方向来阐述我们对这些挑战在得物社区的具体解法。 得物社区最早期的时候,在排序层面,精排模型只是对 CTR 进行建模,模型架构就采用了比较成熟的 DeepFM。 在得物社区场景,我们根据线上遇到和发现的一些问题,在样本层面也做过其他的探索和实践。 在得物社区场景,我们先后设计了两版融合公式,第二版加法形式取得了更好的收益,同时参数量也有效降低。
得物是广受年轻人喜爱的品质生活购物社区。在 AI 鉴别、图搜、算法、安全风控等场景下都广泛使用了 GenAI 技术。 得物选择 Milvus 作为向量数据库我们的需求社区图搜和 AI 鉴别需要大量的数据支持,得物业务场景要求能支持十亿级向量数据搜索,有如下要求:大数据量高性能搜索,RT 需要在 90ms 以内。 五,Milvus 在得物的实践部署架构演进小试牛刀初始阶段,我们把 Milvus 部署在 K8S 上,默认使用 HNSW 索引。 往期回顾1.社区搜索离线回溯系统设计:架构、挑战与性能优化|得物技术2.从 Rust 模块化探索到 DLB 2.0 实践|得物技术3.eBPF 助力 NAS 分钟级别 Pod 实例溯源|得物技术4.正品库拍照 PWA 应用的实现与性能优化|得物技术5.汇金资损防控体系建设及实践 | 得物技术
接口层防刷▪ 这个主要是依赖于得物统一的流控中心,可以针对于单个接口配置限流和熔断策略,这里就不过多赘述了。黑灰产防控▪ 针对于这部分流量,我们首先是通过接口验签和时间校验先过滤一部分。 监控告警在监控告警方面,我们采用了多种技术手段来确保系统的稳定性和及时发现潜在问题:业务监控组件:对于一些明细数据的同环比对比,我们使用了得物通用的业务监控组件。 往期回顾1.得物自研DGraph4.0推荐核心引擎升级之路2.大语言模型的训练后量化算法综述 | 得物技术3.如何合理规划Elasticsearch的索引|得物技术4. DPP推荐引擎架构升级演进之路|得物技术5.Cursor 在前端需求开发工作流中的应用|得物技术文 / 麦饼关注得物技术,每周更新技术干货要是觉得文章对你有帮助的话,欢迎评论转发点赞~未经得物技术许可严禁转载