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缓存监控治理在游戏业务的实践和探索

作者:来自 vivo 互联网服务器团队- Wang Zhi 通过对 Redis 和 Caffeine 的缓存监控快速发现和定位问题降低故障的影响面。 一、缓存监控的背景 游戏业务中存在大量的高频请求尤其是对热门游戏而言,而应对高并发场景缓存是一个常见且有效的手段。 游戏业务中大量的采用远程缓存(Redis)和本地缓存(Caffeine)组合方式来应对大流量的场景。 在整个缓存使用的实践过程中,基于真实线上案例和日常缓存运维痛点沉淀了一些缓存监控治理的有效案例供分享。 二、远程缓存的监控介绍 2.1 监控的方案 2.1.1 监控目的 从宏观来讲监控本质目的是为了及时发现定位并解决问题,在成本可控的前提下监控维度尽可能丰富。 聚焦到 Redis 的维度,除了 Server 本身的监控指标(如请求量、连接数外),还需要监控更多偏业务的指标。 Redis 目前最常见的问题包括:热点 Key 问题,大 Key 问题,超负载的大请求量问题。 聚焦上述的问题,在基于 Redis 的原生监控指标基础上,补充更多的包含业务属性的监控。 2.1.2 监控方案 目前从监控的维度进行分析,希望能做到既能针对某...

揭开RAG的神秘面纱:重新定义信息检索的革命性技术

随着人工智能技术的快速发展,检索增强生成(RAG)作为一种结合检索与生成的创新技术,正在重新定义信息检索的方式。本文深入探讨了RAG的核心原理及其在实际应用中的挑战与解决方案。文章首先分析了通用大模型在知识局限性、幻觉问题和数据安全性等方面的不足,随后详细介绍了RAG通过“检索+生成”模式如何有效解决这些问题。具体而言,RAG利用向量数据库高效存储与检索目标知识,并结合大模型生成合理答案。此外,文章还对RAG的关键技术进行了全面解析,包括文本清洗、文本切块、向量嵌入、召回优化及提示词工程等环节。最后,针对RAG系统的召回效果与模型回答质量,本文提出了多种评估方法,为实际开发提供了重要参考。通过本文,读者可以全面了解RAG技术的原理、实现路径及其在信息检索领域的革命性意义。 引言 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称 RAG)已经成为当前最热门的 LLM 应用方案。然而,当我们将大模型应用于实际业务场景时,会发现通用的基础大模型基本无法满足我们的实际需求,主要有以下几方面原因: 知识的局限性:模型的知识完全来源于其训练数据,而现有主流大模型(如...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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