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基于Apache组件,分析对象池原理

池塘里养:Object; 一、设计与原理 1、基础案例 首先看一个基于common-pool2对象池组件的应用案例,主要有工厂类、对象池、对象三个核心角色,以及池化对象的使用流程: import org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFactory; import org.apache.commons.pool2.PooledObject; import org.apache.commons.pool2.impl.DefaultPooledObject; import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool; import org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public class ObjPool { public static void main(String[] args) throws Exce...

vivo 短视频推荐去重服务的设计实践

一、概述 1.1 业务背景 vivo短视频在视频推荐时需要对用户已经看过的视频进行过滤去重,避免给用户重复推荐同一个视频影响体验。在一次推荐请求处理流程中,会基于用户兴趣进行视频召回,大约召回2000~10000条不等的视频,然后进行视频去重,过滤用户已经看过的视频,仅保留用户未观看过的视频进行排序,选取得分高的视频下发给用户。 1.2 当前现状 当前推荐去重基于Redis Zset实现,服务端将播放埋点上报的视频和下发给客户端的视频分别以不同的Key写入Redis ZSet,推荐算法在视频召回后直接读取Redis里对应用户的播放和下发记录(整个ZSet),基于内存中的Set结构实现去重,即判断当前召回视频是否已存在下发或播放视频Set中,大致的流程如图1所示。 (图1:短视频去重当前现状) 视频去重本身是基于用户实际观看过的视频进行过滤,但考虑到实际观看的视频是通过客户端埋点上报,存在一定的时延,因此服务端会保存用户最近100条下发记录用于去重,这样就保证了即使客户端埋点还未上报上来,也不会给用户推荐了已经看过的视频(即重复推荐)。而下发给用户的视频并不一定会被曝光,因此仅保存100...

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