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比如：1）提升新用户次日留存，低成本促活，对平台的短期留存率影响显著；2）提升老用户活跃度，push可以通过外部提醒起到拉活的作用；3）流失用户召回，当用户流失后，若push权限未关闭，通过消息推送的方式...2）节点的阻塞量可以让我们及时感知到推送中存在的积压问题，在大促期间，消息的推送量也会达到一个高峰，消息目前是否有堆积，处理的速度是否跟的上，是否需要临时扩容，那么节点的阻塞量就成了一个比较有意义的参考指标...（本文已同步发布于：http://www.52im.net/thread-4614-1-1.html）10、相关文章[1] 极光推送系统大规模高并发架构的技术实践分享[2] 魅族2500万长连接的实时消息推送架构的技术实践分享...[3] 专访魅族架构师：海量长连接的实时消息推送系统的心得体会[4] 实践分享：如何构建一套高可用的移动端消息推送系统？...百亿级实时消息推送的实战经验[7] 百万在线的美拍直播弹幕系统的实时推送技术实践之路[8] 京东京麦商家开放平台的消息推送架构演进之路[9] 技术干货：从零开始，教你设计一个百万级的消息推送系统[10] 长连接网关技术专题
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而这种跨渠道共享库存设计对系统集成有非常高数据时效性要求，同时又形成了对库存系统的依赖，无法满足独立运营能力的要求。...这种模式可行主要因为数据时效性要求不高：商品不会频繁更新，三方渠道与企业不必实时结算。...品牌大促和抢购活动的备货计划准确性难以保证，要解决秒杀超卖这种典型的技术问题也是高风险高成本低收益。我们可以延长履约周期或是设置预热预售，以此来降低对备货计划的依赖和削弱库存对业务的制约。...回想近年来的直播带货和双十一大促等，也是经常能看到类似的处理方式。 4.2 针对矛盾2：控制渠道与门店系统模型复杂度，简化业务逻辑链路 跨渠道的数字化风向中，业务模型的影响范围明显扩大。...在网络恢复或者定期下发基础模型和上报业务模型数据 营销活动、积分、优惠券等复杂业务模型在跨渠道跨组织场景下集成成本非常高，即使是大规模企也要投入相当大的成本。不建议放在第一优先级实施。
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行业首个工业级流式图计算引擎 TuGraph-Analytics，与目前世界范围内有记录的、最快的图数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业，这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题，健全了开源生态...根据团队的经验，假定资源同等，TuGraph-Analytics 相较于 Spark GraphX 等传统方式可以将风控时效性从小时级降到秒级。...2018 年的双 11，流图计算做到了在大促极端流量高峰情况下，动态识别超过六度关系链（隐蔽性强）的异常资金风险，这一风控能力在当时的业界非常领先。...目前，流图计算在蚂蚁内部及产业界得到广泛应用，比如金融风控 (支付风控、信贷风控、基础安全风控)、知识图谱 (商户图谱、资金图谱、企业图谱)、会员社交 (新春五福、亲密支付、会员增长) 以及数据应用 (...基于流式动态图构建的资金云图项目实现了长周期万度资金流转分析，且支持秒级还原资金路径，成功解决了金融场景下因资金链路复杂，导致风险分析难、识别率低、时效性差等业界难题。
图3-1 Kappa 数据处理架构 这样解决了消息时效性的问题，同时也解决了规则时效性的问题，修改规则不需要重启任务即可生效。...计算结果采用主动推送的方式，省去了数据存储和查询的过程，提升了数据的时效性，节省了存储空间。...TiDB 有两大持久化存储方式，一种是 Row 模式的 TiKV，对于实时在线查询场景（OLTP）支持的比较好，一种 Column 模式的 TiFlash，对于分析类查询场景（OLAP）支持的比较好，TiDB...比如 Trip 一些产品线的促回访、促首单、促复购、优惠券过期、APP 新用户触达等 App Push 和 Email 邮件营销和消息等场景，提升 Trip 产品曝光和转化效率。...根据该产品实时促回访场景业务需要，以及 CDP 实时触发场景支持的算子，配置过滤任务从而动态过滤出该产品促回访场景需要的数据，根据不同的浏览深度打上不同的标签，推送通道根据深度标签给不同的客户端推送不同的内容
因为是离线计算，所以数据时效性差，依赖底层离线平台的计算，依赖ES的索引，查询响应速度比较慢。...图3-1 Kappa数据处理架构 这样解决了消息时效性的问题，同时也解决了规则时效性的问题，修改规则不需要重启任务即可生效。...TiDB有两大持久化存储方式，一种是Row模式的TiKV，对于实时在线查询场景（OLTP）支持的比较好，一种Column模式的TiFlash，对于分析类查询场景（OLAP）支持的比较好，TiDB数据存储内部自动解决这两个引擎的数据同步问题...比如Trip一些产品线的促回访、促首单、促复购、优惠券过期、APP新用户触达等App Push和Email邮件营销和消息等场景，提升Trip产品曝光和转化效率。...根据该产品实时促回访场景业务需要，以及CDP实时触发场景支持的算子，配置过滤任务从而动态过滤出该产品促回访场景需要的数据，根据不同的浏览深度打上不同的标签，推送通道根据深度标签给不同的客户端推送不同的内容
⭐ 数据保障的能力：你们公司在遇到大促时是怎么估算实时任务资源的，有没有成体系的方案可以参考？ ⭐ 解决问题的能力：ValueState 和 MapState 各自适合的应用场景？...一般有 3 种思路去成体系预估资源： ⭐ 目前在线任务的资源占用情况评估： ⭐ 适用场景：目前存量（在线）任务要在大促中使用时的场景。...⭐ 举例：比如历史大促时，流量是 n，资源会用 x，今年预估流量最大是 2n，则资源可以认为也是 2x 就足够。...⭐ 预估的准确率：高 ⭐ 按照目前很多云厂商提供的标准评估： ⭐ 适用场景：大促新开发的任务，并且没有之前的经验可以借鉴的场景。...⭐ 新模块、新任务评估： ⭐ 适用场景：大促新开发的任务，之前的经验可以借鉴的场景。 ⭐ 举例：比如按照历史大促情况来看，一个模块、一类任务的处理能力。
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