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每日一博 | 极致优化 SSD 并行读调度

作者 | GL 导读 提升检索漏斗一致性,要求在粗排阶段引入更丰富的信号,这些信号的需求量已经远远超出了内存的承受能力。为此,我们考虑引入基于NVMe SSD的分层存储。本文详细探讨了一种长尾可控的方法论,以及在这个方法论的约束下,如何极致优化读调度。这些方法对于实施类似LargerThanMem的技术也将提供有价值的启发。 全文10593字,预计阅读时间27分钟。 01 业务背景 业务需要更大存储空间,需求量预期远超过内存可承受。 举例来说,客户落地页是客户营销内容的核心阵地,增强对客户落地页内容特征理解,才能实现用户兴趣和客户投放的精准匹配,提升用户体验和转化率,凤巢正排服务引入 URL 明文是关键一步。凤巢正排服务检索查询完全基于内存,内存存储着亿级别广告物料和检索线程需要的上下文。凤巢正排服务实例上万,单实例内存 Quota 已高达云原生红线,常态利用率 85+%,URL 明文引入后,即使业务上极致去重压缩,单实例还需增加数十GB,预期随广告库会继续增长,内存已远远不够。 广告检索过程引入基于 NVMe SSD 的分级存储,长尾控制尤其关键。 检索效果对处理性能极为敏感,若查询...

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