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在 Google Cloud Functions 中实现基于补偿的 Saga 模式协调 MyBatis 与 Snowflake 的分布式事务 在 Google Cloud Functions 中实现基于补偿的 Saga 模式协调 MyBatis 与 Snowflake 的分布式事务
一个看似简单的业务需求摆在了面前：用户完成某个关键操作后，系统需要同时在主业务库（PostgreSQL）中更新订单状态，并向数据仓库（Snowflake）中插入一条不可变的审计日志。这两个操作必须构成一个原子单元——要么都成功，要么都失败。
2023-10-27 分布式系统
Google Cloud Functions 分布式事务 Snowflake MyBatis Saga
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构建基于Packer与Lua的ArangoDB图谱推荐引擎实时事件注入层 构建基于Packer与Lua的ArangoDB图谱推荐引擎实时事件注入层
项目的瓶颈不在于推荐算法本身，而在于数据的时效性。我们原有的协同过滤推荐系统依赖于每日的批处理任务，用户今天产生的行为，最快也要到次日凌晨才能体现在推荐结果中。在电商和内容消费领域，这种延迟是致命的。我们的目标很明确：将数据延迟从小时级压缩
2023-10-27 数据工程与存储
Packer ArangoDB Lua 推荐系统
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构建服务于低延迟AI的混合存储特征管道：Redis Streams, MongoDB与ClickHouse的架构权衡 构建服务于低延迟AI的混合存储特征管道：Redis Streams, MongoDB与ClickHouse的架构权衡
问题的起点非常明确：我们需要为一套在线风控与推荐模型提供特征服务。业务需求对这套服务的延迟提出了极为苛刻的要求——P99响应必须在50毫秒以内。同时，模型需要两类截然不同的特征：一类是实时性极高的“在线特征”，例如用户在当前会话中的点击次数
2023-10-27 数据工程与存储
Redis Streams MongoDB ClickHouse API 设计 框架与工具
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