Tag: adtech
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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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时序数据库 InfluxDB 深挖 · 数据模型、TSM 与降采样
InfluxDB 深挖：时序数据的写多读窗、追加不改特征，Line Protocol 与 measurement/tag/field 数据模型、series cardinality 陷阱，TSM 存储引擎（WAL+Cache+TSM+Compaction）与 TSI 索引，保留策略与降采样，1.x→2.x→3.x（IOx 列存）演进，落到广告系统指标监控的选型与踩坑。
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广告服务上云实战 · 容器化部署与调优
容器化与 K8s 部署系列收官：把广告竞价服务生产级送上云——JVM 容器化的 cgroup 感知与 MaxRAMPercentage、滚动更新与金丝雀、readiness+preStop 优雅停机、跨可用区反亲和与 PDB、HPA+spot 成本弹性。
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广告多维报表与漏斗分析实战
广告报表的极致体验，取决于正确的指标语义、可命中的预聚合及可承受的去重成本。本文聚焦多维报表实战，解析 CUBE 组合爆炸的应对策略与物化视图加速路径。详细阐述漏斗分析的有序递减语义与留存 cohort 的集合运算，对比 Bitmap 精确去重与 HLL 近似去重在计费场景下的严格边界。最终通过报表 API 缓存策略，将高频看板查询的 P99 延迟压制在秒级以内，实现指标闭环。
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实时数仓 · 分层设计与 Lambda/Kappa 架构
实时数仓并非简单地将批处理换成流处理，而是要用同一套分层语义让流式增量与可重放回刷共享口径。本文详细拆解 ODS、DWD、DWS 到 ADS 各层的核心职责，深入探讨 Lambda 双链路架构与 Kappa 单逻辑重放的取舍，以及流批一体的落地实践。结合 Flink 与 OLAP 引擎构建端到端实时管线，彻底解决速度层与批层结果不一致的痛点，确保指标定义始终保持唯一。