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关键词

美团命名服务的挑战与演进

在体量方面,MNS 1.0已经接入了美团的在线应用,涉及上万项服务、数十万个节点,并覆盖了美团的业务线,日均调用达万亿级别,目前我们已将其开源。 其次,在热点服务场景下,数据分发较慢,这跟数据粒度较粗也一定关系。而数据粒度粗、量大,也会在组件间传输时,导致临时对象频繁生成,引起GC。 新增的关系型数据库和队列(美团Mafka系统),配合控制层的变更捕获模块,提供更方便的数据挖掘结构和外部扇出。5. 纵向是“级联放大”,命名服务的上下游会逐级进行拷贝发送,甚至一级上下游会针对一个多次的交互(Notify+Pull)。? 图9 命名服务领域的放大现象“关注放大”和“级联放大”本身都是无法避免的,这是由系统属性决定,而我们能做的就是从两方面去平滑其带来的影响:正面提升核心模块性能,增强吞吐、降低延迟结构化聚合注册信

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文献阅读:Mixed Negative Sampling for Learning Two-tower Neural Networks in Recommendations

周知,对于推荐系统而言,我们可以很轻松地采集到用户的正反馈信,但是对于负反馈信却无法效的进行抓取。 因此,在推荐系统的模型定义当中,我们采用的一种模型设计的模式是说,我们将反馈信号作为正例,而其他的信号都作为负例。其对应的物理解释为,要求模型在的数据样品当中对其反馈信号的偏好程度是最高的。 ;不过上述两种方法都存在一定的缺陷,具体包括:inbatch采样: 这里的负例都来自于其他用户的点击行为,因此对于一些长尾的数据,往往无法被收入到训练数据当中,会造成选择偏差(Sample Selection MNS采样方法而至于MNS采样,事实上感觉就是前述inbatch采样与uniform采样的缝合怪。如前述,inbatch采样在设计上会引入SSB,但是优点是计算量小,可以实现。 实验结果而关于其实际的效果,本文主要是在google play当中进行了测试,得到结果如下:可以看到:如果只是使用双塔+inbatch架构,模型的指标反而会下滑,而当使用了MNS采样之后,其效果超过了线上

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    动态规划电路布线问题(Java代码实现)

    那么,这里再说一下,什么是相交,对于上端的接线柱 14},那么Size(4,6) = 1 1. 因为 i->Π(i) 就是连接的那条线,既然 j < Π(i), 也就是说 $color{red}i对应的Π(i) 并不在集合内$,那么显然,N(i,j) = N(i-1,j) 2. 当 j ≥ Π(i), (i,Π(i)) ∈ MNS(即要这根线)(i,j)。 对于任意 (t,Π(t)) ∈ MNS(i,j) t < i 且 Π(t) < Π(i)。 若 (i,Π(i)) ∉ N(i,j)(即不要这根线), 则对任意 (t,Π(t)) ∈ MNS(i,j) t < i。 从而 MNS(i,j) ∈ N(i-1,j)。 另一方面,MNS(i-1,j) ∈ N(i,j),故又 Size(i,j) ≥ Size(i-1,j), 从而 Size(i,j) = Size(i-1,j)。

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    Dubbo源码之代理对象

    提供端和费端都需要生成代理对象,默认通过 JavassistProxyFactory提供端在项目启动暴露服务的时候完成代理对象的创建工作,调用顺序ServiceBean#afterPropertiesSet org.apache.dubbo.demo.provider.DemoServiceImpl; public class Wrapper1 extends Wrapper implements DC { public static String mns ; public static String mts0; public String getMethodNames() { return mns; } public String var3, Object Bean的时候完成代理对象的创建工作,引用Bean即谓的代理对象,调用顺序ReferenceBean#afterPropertiesSet => ReferenceBean#getObject => ReferenceConfig#init => ReferenceConfig#createProxy创建Invoker对象,此过程完成 费端节点注册、节点监听、Invoker对象创建以Invoker

    16010

    一文读懂Serverless,配置化思想复用到平台系统中

    ,既然,那么必然接受进行后续处理。 创建MNS触发器,选择监听generateInfo-fnf-demo-jiyuanTopic。?打开服务MNS控制台,创建generateInfo-fnf-demo-jiyuanTopic:? generateInfo-fnf-demo 函数配置了 MNS 触发器,当 TopicgenerateInfo-fnf-demo-jiyuan 后就会触发执行 generateInfo-fnf-demo payment 节点会向 MNS 的 Topicpayment-fnf-demo-jiyuan 发送,会触发 payment-fnf-demo 函数。 使用了 MNS 的队列来模拟等待。循环等待接收队列 payment-queue-fnf-demo 中的,当收到后将订单号和用户选择的具体支付方式以及金额返回给 payment 节点。

    14720

    同一套代码部署多个实例来并行完成某项任务,且避免重复执行

    我思考了两种实现方式第一种:要实现随时增删实例,然后还能不重复的完成5千万条数据的更新,最优的方式是借助于队列(MQ),如kafka、阿里MNS等,将这5千万数据的id全部放入MQ队列中,然后在代码里费 第二种:借助于zookeeper临时节点的功能,可以动态感知到节点下的临时节点,如果实例掉线,也可以通知到其他实例做相应的调整。 根据当前的节点数量,来给每个节点路由不同的数据集,譬如5个节点,那么自己就只处理id%5=自己节点号的数据。当新增或删除临时节点时,就重新计算自己该处理的数据。

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    R语言系列第六期:②R语言基本绘图(下)

    PARTY:数据收集年份中总统代表的的政党,其中R代表共和党,D代表民主党。 时由于产生机制可能不同于其他原始数据,数据集中会含“离群值”或极端的数据点。根据离群点的判断准则,箱线图的另一种形式仅将末端延伸到准则定义的位置,并在末端外将意思离群点用符号单独标记。 如果多个数值那么会绘制多条结果,以首先要计算出两个变量的均值,并将其组成向量进行绘图。下面要设法将全部民主党和共和党在预算年的失业率从unemploy中分离出来。 =c(D.mean,R.mean)> mns 5.247619 6.463333> barplot(mns)? 我们得到的图形看上去只提供了限信,可以在图形上加上一些描述性的标签。> pie(num.yrs,labels=c(Democratic,Republican))?

    21010

    一款精通七十二变的机器人,你值得拥

    如果是信传递延迟,那么接到命令的机器人就不会在接到命令时立即行动了,而是等到的机器人都收到命令之后统一行动。 而当机器人拆分变成单个机器人时,每个机器人都具独立机器人拥的“大脑单元”的全部知识。据了解,因为“可融合神经系统”被设计成了树形结构,以机器人中的根单元总能被明确地识别并用作“大脑单元”。 机器人的每次行动都伴随着系统内部对“大脑单元”变化信的及时更新,而整个过程不会太过耗时。 合并过程中两次机器人形状的信更新:先是B,然后是A研究团队还位机器人设计了行为规则,以便展示MNS机器人的自我修复能力。研究人员对其还进行了实验:第一次实验,他们设置了一个故障的“大脑单元”。 该团队还介绍说,目前研究存在的主要局限还是需要对的机器人进行编程。他们下一步要做的就是使每个机器人可以自主学习。他们还计划将““可合并神经系统”概念的机器人”,可以在三维空间中运行。

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    dubbo源码学习三——暴露服务exporter、invoker

    而通过Servicebean,可以看到ServiceConfig中我们关注的export方法,而通过export,我们可以看到其暴露服务,又分为本地暴露和远程暴露两种,而暴露之前,会进行配置的检查,然后进行 它代表一个可执行体,可向它发起invoker调用,它可能是一个本地的时下,也可能是一个远程的实现,也可能一个集群实现。 存储的配置信、invoker信 String name = c.getName(); ClassLoader cl = ClassUtils.getClassLoader(c); c1用于存储setPropertyValue w.sayHello((java.lang.Integer)$4, (java.lang.String)$4); return null; } c3.append( }); 添加方法名到 mns ; }); cc.addMethod(public String)); wc.getField(mns).set(null, mns.toArray(new String)); wc.getField(

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    SAP错误调试之七种武器:让的错误都能被定位

    事实上Jerry实际工作中靠着这六种方法,对于我遇到形形色色的错误,几乎没遇到调试不出抛出准确代码位置的情况,个人觉得这些方法还是相当管用的。 注意我们在SE38里看到的显示前面个绿灯,因此说明ABAP代码抛出这条时,是以类型S(Successful)投递的。 通过ABAP的关键字MESSAGE抛出时,系统变量SY-MSGID会自动被填充属的Message Class,在Jerry这个例子里为DS,而SY-MSGNO被填充为抛出的编号,这个例子里为 从方法4开始介绍的定位方法,已经不再局限于使用ABAP调试器,而是灵活运用SAP Netweaver里提供的各种用工具。 接着和以前一样,点击Display按钮,看到提示后,返回到SAT界面。这样SE38从启动到弹出提示,再到退出这整个过程执行的ABAP代码都被SAT记录下来了。

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    RocketMQ

    的基本概念----为什么要用??是什么又叫顺序(FIFO)。是指费顺序和产生顺序相同,在些业务逻辑下,必须保证顺序。 全局一个 Topic 内都发布到同一个 queue,按照先进先出的顺序进行发布和费。?适用场景:性能要求不高,严格按照 FIFO 原则进行发布和费的场景。 分区顺序对于指定的一个 Topic,根据 sharding key 进行区块(queue)。同一个 queue 内的按照严格的 FIFO 顺序进行发布和费。 RocketMQ 的原理----?RocketMQ 费端类型 两种类型:MQPullConsumer 和 MQPushConsumer。 序性?从 Broker 中获取。将放入本地队列中。。?通过对队列加锁的方式实现序。不同队列使用的是不同的锁。

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    文献阅读:Cross-Batch Negative Sampling for Training Two-Tower Recommenders

    然后MNS给我的感觉就是类似前面两者的缝合怪,效果上来说也貌似就是前述二者的一个折中。 而这篇文章当中,本质上也是要优化负采样问题,不过较之MNS的暴力缝合,这篇文章的方法显得更加优雅一些,他的核心思路是跨batch的进行负例采样,并利用encoder在训练过程中的稳定性来保证计算成本几乎可以保持和 但是,如前述,这里需要稍微注意的是,前期由于训练参数更新较大,因此这个策略在前期是不会使用的,而是在经过一个warm up,在模型了一定的训练基础之后才会加入上述cross batch训练策略。 但是cross batch采样并无法带来这个问题的优化,长尾数据依然无法被看到,虽然执行效率上可以提升,但是上述实验结果中显示结果居然在效果上面干趴下了MNS和uniform采样方案,这个就让人感觉点无法理解了 当然,以上仅仅是我个人的观点,也没经过实验的论证,后续如果时间的话可能会做实验进行一下简单地考察,如果上述哪里我的理解什么问题,也欢迎大家批评指正。

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    刚刚,北京传来程序员都要下岗了

    今日,北京传来一个大:中机新时代公司已经成功研发最新一代代码机器人,99%的程序员即将失业!在测试阶段,代码机器人,5秒钟可生成8000行代码,准确率达99.83%。 多年前「深蓝」下国际象棋时,人都觉得人工智能还是遥不可及的学问。直到 AlphaGo 的出现,才警醒了世人,刺激了市场。 很早之前,我就说过,会一大波人面临失业,包括会计、银行柜员、程序员、翻译等等。我们早就知道会这么一天,但是科技对于智能化程度的推进,使得这一天来得如此之快。这下,全世界的程序员都不淡定了。? 在技术的不断更新下,不断升级将会是一种常态,你必须根据方向去进行自我的升级和进化,因为在这个时代,的事物都更新迭代,升级已经成为事物以及人类本身的存在方式。 下期,会如约报道文案机器人,记者、编辑失业在难免。不进化就奴役,永远是这个世界的生存法则!来源:中传媒聂潜编辑:聂潜 nq1919更多优质内容,关注下方公众号

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    面试题:如何保证不丢失?处理重复序性?堆积处理?

    上面的定义没错,但就现在而言我们日常说的队列常常指代的是中间件,它的存在不仅仅只是为了通信这个问题。 以一般会选用队列来解决系统之间耦合的问题,订单服务把订单相关塞到队列中,下游系统谁要谁就订阅这个主题。这样订单服务就解放啦! 发布订阅模型为了解决一条能被多个费者费的问题,发布订阅模型就来了。该模型是将发往一个Topic即主题中,订阅了这个 Topic 的订阅者都能费这条以我们应该在费者真正执行完业务逻辑之后,再发送给Broker费成功,这才是真正的费了。以只要我们在业务逻辑处理完成之后再给Broker响应,那么费阶段就不会丢失。 于是又重复了。可以看到正常业务而言重复是不可避免的,因此我们只能从另一个角度来解决重复的问题。关键点就是幂等。既然我们不能防止重复的产生,那么我们只能在业务上处理重复带来的影响。

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    Chrome 插件开发-主动获取页签的tabid,background.js直接向页签同步传递

    时候 backgroud.js 需要向的页签同时同步,这时就要获取到页签的 tabid 了,下面的方法即可实现。 function open_all_tab(){ 获取的页签 chrome.tabs.getAllInWindow(null, function(tabs){ for (var i = 0; i < tabs.length; i++) { 在控制台打印出页签的tabid console.log(tabs.id); 通过tabid向每一个页签发送 chrome.tabs.sendMessage

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    dubbo服务暴露过程源码分析

    dubbo基于spring的构建分析,可以看到dubbo服务发布注册的启动方法两个入口, 第一在ServiceBean类的onApplicationEvent()方法,在容器初始化完成后,执行暴露逻辑 synchronized void doExport() { ....属性检查和赋值,代码略 暴露过程 doExportUrls(); } private void doExportUrls() { 获取注册中心信 java.util.Map; public class Wrapper0 extends Wrapper implements ClassGenerator.DC{ public static String mns ; public static String mts0; public String getMethodNames() { return mns; } public String paramArrayOfClass com.alibaba.dubbo.rpc.Protocol) name from url( + url.toString() + ) use keys()); 根据上文本地调用这里的protocal协议别设置为injvm 以这里会走到

    1.3K91

    Dubbo服务暴露过程解析

    ; public static String mts0; public String getMethodNames() { return mns; } public String p, Object); = null) { throw exception; } } }调试过程中发现, listeners 为空,也就是这里dubbo没实现自己的监听器,以用户可以在服务暴露完成或者不暴露添加自定义监听器 server; }首先构建URL,添加属性参数,比如心跳、编码解码器参数,默认通信协议是netty,传入的 requestHandler是ExchangeHandler类型,这个类十分重要,服务提供者在收到费这请求时 URL,如果不相等,则根据最新的URL重新进行服务的暴露.再回到 org.apache.dubbo.registry.support.AbstractRegistry#notify中,下一步会把URL信持久化到本地磁盘 ,感兴趣可自己分析代码,具体保存的目录及文件信如下:➜ ~ cd .dubbo➜ .dubbo pwdUserslioswong.dubbo➜ .dubbo cat dubbo-registry-dubbo-demo-api-provider

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    Google IO 2019,Chrome 什么

    三大目标是:便捷、功能强大与安全,下边是 Chrome 团队当前在此目标下做的努力。便捷分享者首先介绍了前阵子火热的 Lazy loading 延迟加载。 接着是提高站点性能的工具 Lighthouse,它内置于 Chrome Dev 工具中,作用正如其名,主要用于分析站点,探索并告诉开发者如何利用最新的平台功能,以优化网站性能。 ,探测器识别的任何标记或目标都会映射到站点上的结构化数据,并为用户提供可自定义的 UI,为其提供扩展信。 在本次 IO 大会前面的分享场次上谷歌 CEO Sundar Pichai 已经演示了该功能,Sundar 要求 Duplex 帮助预订汽车租赁,于是它使用其拥的信自动填写了登录表格,包括姓名、地址 Site Isolation(站点隔离)Site Isolation 可针对某些类型的安全漏洞提供额外保护,它可以使不受信任的网站更难从其它网站上的帐户访问或窃取信

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    java获取服务器

    java获取服务器代码如下 package com.sinosoft.outher.listener;import java.net.InetAddress;import java.net.UnknownHostException static void main(String = sigar.getCpuInfoList(); CpuPerc cpuList; System.out.println(第 + (i + 1) + 块CPU信)

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    获取Delphi类的类信

    { Delphi遍历进程中Class的TypeInfo,即便是在implementation中的class或者其他 class的private的子class. 以我们要做的是遍历可执内存的内存片,然后找出TypeInfo的特征. 这里我是只找Class的类型信,特征是tkClass,classname合法, 沿着typedata中的ParentInfo往前追溯,直到找到TObject的类型信. 那么认为这是个合法的class的TypeInfo 为了不产生class的类型信本单元没用使用任何和class关的东西,以免多产生class的类型信}unit UnitClassInfoEx; interface { 类名时会.

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      消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。

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