Tag: system-design
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时序数据库 InfluxDB 深挖 · 数据模型、TSM 存储引擎与降采样保留
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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推荐全链路离线评估：单看召回 HitRate 或排序 AUC 都会骗你
推荐系统系列（收官）：用「书店帮你找书」的比喻讲透全链路离线评估——为什么单看召回 HitRate 或排序 AUC 都会骗你、四个指标（只有 NDCG 能区分命中排第几）、三组对照怎么定位瓶颈在召回还是排序，以及永远以全链路指标做上线决策。
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过滤与重排：推荐链路最不性感、却最影响体感的最后一道闸门
推荐系统系列（漏斗最后一段）：算法论文几乎不讲、生产却有 30% 迭代在此。讲透过滤与重排——硬规则用 if-else、软偏好交给模型，过滤七大类别与必过/可降级链，重排为何是「精排的对手」，以及多样性 MMR/DPP、打散与强插的「度」。
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推荐排序精排：账本只记了「喜欢」，最反直觉的坑是负样本得自己造
推荐系统系列（漏斗第二段·精排）：用「录像带店老板打分」比喻讲透排序——召回看「召没召回」、排序看「排第几」，最反直觉的坑「负样本得自己造」、防穿越铁律、LightGBM 先打概率再排队、AUC vs GAUC 与 SSB 铁律。
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多路召回融合 RRF：只看排名不看分数，一招破解「各路分数没法比」
推荐系统系列（召回·最后一棒）：用「录像带店领班」比喻讲透多路召回融合——各路分数为何没法直接相加、RRF 怎么用「只看排名」破解量纲难题、rrf_k=60 为何让「被多路召回」压过「单路第一」、加权 RRF 与 SSB 铁律。