前言冷启动指标是App体验中相当重要的指标，在电商App中更是对用户的留存意愿有着举足轻重的影响。通常是指App进程启动到首页首帧出现的耗时，但是在用户体验的角度来看，应当是从用户点击App图标，到首页内容完全展示结束。将启动阶段工作分配为任务并构造出有向无环图的设计已经是现阶段组件化App的启动框架标配，但是受限于移动端的性能瓶颈，高并发度的设计使用不当往往会让锁竞争、磁盘IO阻塞等耗时问题频繁出现。如何百尺竿头更进一步，在启动阶段有限的时间里，将有限的资源最大化利用，在保障业务功能稳定的前提下尽可能压缩主线程耗时，是本文将要探讨的主题。本文将介绍我们是如何通过对启动阶段的系统资源做统一管控
捞捞面经生产场景下什么时候用ArrayList，什么时候用LinkedListArrayList 和 LinkedList 都是Java中常用的List实现，但是由于它们内部数据结构的不同，所以在不同的场景下，我们会选择使用不同的List。ArrayList：ArrayList内部是使用动态数组来存储数据的，所以它在随机访问（get和set操作）时有很好的性能，时间复杂度为O(1)。但是在列表中间插入和删除元素时的性能较差，因为需要移动元素，时间复杂度为O(n)。所以，如果你的需求是大量的随机访问操作，少量的插入和删除操作，那么ArrayList是一个好的选择。LinkedList：Linke
1.背景近期，GPT大模型的发布给自然语言处理（NLP）领域带来了令人震撼的体验。随着这一事件的发生，一系列开源大模型也迅速崛起。依据一些评估机构的评估，这些开源模型大模型的表现也相当不错。一些大模型的评测情况可以去这里查询：Huggingface的OpenLLM排行榜，UC伯克利发布大语言模型排行榜等。随着大模型的发展，大模型的训练与部署技术变的非常重要了。我们调研了LORA与QLORA等微调训练技术，以及GPTQ量化部署技术。在跑通最小Demo并验证效果后，把这些技术集成到KubeAI平台(得物AI平台)，提供给大家去快速上手。本篇主要分为技术理论与技术实战两个部分去讲解。技术理论主要讲解
一、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。我们于2022年下半年启动了DGraph的研发，DGraph是一个C++项目，目标是打造一个高效易用的推荐引擎。推荐场景的特点是表多、数据更新频繁、单次查询会涉及多张表。了解这些特点，对于推荐引擎的设计非常重要。通过阅读本文，希望能对大家了解推荐引擎有一定帮助。为什么叫DGraph？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。二、正文整体架构DGraph可以划分为索引层&服务层。索引层实现了索引的增删改查。服务层则包含Grap
本次“企业协作效率演进之路”沙龙聚焦于企业协作效率领域，将为你带来四个令人期待的演讲话题：《数字化组织效率：规模化敏捷之路》《得物效率工程演进之路》《阿里巴巴数字化工作方法探索实践》《得物产研协同演进》相信这些话题将对你的工作和学习有所帮助，我们期待着与你共同探讨这些令人兴奋的思考和实践。欢迎线下参与，如果没办法到现场，也可以锁定我们的“得物Tech”视频号。点击链接 【立即报名】https://www.huodongxing.com/event/3707562558200?td=5304793668787报名成功后，微信扫描二维码添加小助手微信，小助手会邀请您加入沙龙群交流互动，获取沙龙会场
1.业务背景榜单在经历了供给量迅速增长及C端分发场景多样化等迭代，数据量及峰值流量呈十倍百倍增长，这必然带来数据库的极大存储压力和C端查询性能降低。为满足未来各类复杂定制化规则和亿万级数据甄选，综合引导消费者的购物决策，得物商品榜单生产迁移及B/C端数据存储隔离应运而生。2.概述得物榜单作为C端核心导购场景之一，通过建立丰富的规则矩阵，多维度提供用户购买参考建议，帮助用户快速决策并完成商详转化。目前涵盖六种类型包括热销榜、新品榜、趋势榜、种草榜、好评榜及回购榜，主要入口包括商详、品牌主页、分类tab、瀑布流、会场、频道等。2.1“圈选”+“排序”是核心：通过圈品条件圈选出一系列商品，再根据排序
1.业务背景榜单在经历了供给量迅速增长及C端分发场景多样化等迭代，数据量及峰值流量呈十倍百倍增长，这必然带来数据库的极大存储压力和C端查询性能降低。为满足未来各类复杂定制化规则和亿万级数据甄选，综合引导消费者的购物决策，得物商品榜单生产迁移及B/C端数据存储隔离应运而生。2.概述得物榜单作为C端核心导购场景之一，通过建立丰富的规则矩阵，多维度提供用户购买参考建议，帮助用户快速决策并完成商详转化。目前涵盖六种类型包括热销榜、新品榜、趋势榜、种草榜、好评榜及回购榜，主要入口包括商详、品牌主页、分类tab、瀑布流、会场、频道等。2.1“圈选”+“排序”是核心：通过圈品条件圈选出一系列商品，再根据排序
一、业务背景老网关使用SpringCloudGateway（下称SCG）技术框架搭建，SCG基于webflux编程范式，webflux是一种响应式编程理念，响应式编程对于提升系统吞吐率和性能有很大帮助; webflux的底层构建在netty之上性能表现优秀；SCG属于spring生态的产物，具备开箱即用的特点，以较低的使用成本助力得物早期的业务快速发展；但是随着公司业务的快速发展，流量越来越大，网关迭代的业务逻辑越来越多，以及安全审计需求的不断升级和稳定性需求的提高，SCG在以下几个方面逐步暴露了一系列的问题。网络安全从网络安全角度来讲，对公网暴露接口无疑是一件风险极高的事情，网关是对外网络流
一、背景效率工程随着业务的发展，组织规模的扩大，越来越多的企业开始意识到协作效率对于企业团队的重要性，甚至是决定其在某个行业竞争中突围的关键，是企业长久生存的根本。得物效率工程运用产品、技术、数据等手段，全面提升公司的效率。在管理效率、协同效率、跨团队沟通效率、产研协作效率、办公效率等各方面持续探索，高效驱动公司发展。效率工程的业务场景上面提到，效率工程为提升企业协作效率而生，因此会面临大量中后台应用场景。这些中后台应用体现为「PC站点、H5站点、飞书应用、特定机器环境」等，面向所有内部员工和部分外部用户。在面向多类型用户和使用场景等条件下，效率工程技术产品在稳定性、体验、扩展性等方面面临的挑
包体积优化中，资源优化一般都是首要且容易有成效的优化方向。资源优化是通过优化APK中的资源项来优化包体积，本文我们会介绍得物App在资源优化上做的一些实践。1、插件优化插件优化资源在得物App最新版本上收益12MB。插件优化的日志在包体积平台有具体的展示，也是为了提供一个资源问题追溯的能力。图片1.1插件环境配置插件首先会初始化环境配置，如果机器上未安装运行环境则会去oss下载对应的可执行文件。图片1.2图片压缩在开发阶段，开发同学首先会通过TinyPNG等工具主动对图片进行压缩，而对于三方库和一些业务遗漏处理的图片则会在打包的时候通过gradle插件进行压缩。图片压缩插件使用cwebp对图片
