广告的终点，是把流量变成收入。
RSS Feed这是我边做边写的广告技术笔记。趁还记得，把踩过的坑和当时为什么那样选记下来。这行夹在工程和生意中间，我尽量写到具体处。
精选
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Kafka 生产踩坑与排障实战：AdTech 企业级线上事故复盘与反模式
在 AdTech 极高并发与严苛一致性要求的场景下，Kafka 的任何错误配置都会被放大成灾难。本文将整个 Kafka 系列中提及的所有反模式、线上事故、隐蔽大坑进行大一统整合，深度复盘涵盖 JVM 内存分配、零拷贝失效、无限 Rebalance、毒丸卡死以及虚假 acks=all 的血泪教训，并给出企业级排障指南。
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Redis 深挖（开篇）· 五大结构与核心命令
Redis 阅读路径的第 1 篇：从竞价与投放等高并发场景出发，一文速通 5 大数据结构的核心命令，扫清足以阻塞单线程的 O(N) 危险操作与运维避坑。
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深挖 IAB TCF 与 GPP：工程师必懂的同意协议
Updated:本文是一份专为工程师打造的 IAB TCF v2.2/v2.3 与 GPP 实战笔记。我们将深入探讨 CMP 在页面上的具体职责、一条 TC String 的内部打包结构，以及它如何经由 OpenRTB 协议在全链路中传递。同时，文章详细解析 bidder 服务端必须执行的授权检查逻辑，并揭示 GPP 如何包裹各类协议。
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Bidder 竞价服务架构：高并发低延迟的在线决策系统
Updated:需求方平台（DSP）的核心竞价服务 Bidder 究竟该如何设计？本文从一次实时竞价请求的「~20ms 处理预算」硬约束出发，深度拆解解析、定向过滤、召回、打分、出价、排序与填充这七级漏斗流水线。文章详细剖析了只读只算的数据面架构原则，探讨了先快后准的本地预算分片与异步回灌机制，并全面讲透了在延迟、模型效果与预算一致性这三者之间进行工程权衡的核心逻辑。
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App 广告 SDK 深挖：变现、聚合与 In-App Bidding
Updated:App 广告 SDK 作为移动端商业化变现的底层扳机，承担着在端上发起广告请求、聚合多家广告源、缓存与渲染素材以及上报曝光点击的核心职责。本文将深度剖析一次广告在端上的完整生命周期，对比 Mediation 传统瀑布流与 In-App Bidding 实时竞价机制的差异，并全面拆解初始化延迟、预加载、内存泄漏、主线程 ANR 以及多 SDK 冲突等棘手的客户端工程难题。
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