调度是将稀缺资源分配到一定时间内的不同任务上的决策过程，目的是优化一个或多个目标。两轮车调度场景是指通过预测未来用户的骑行需求，决定各站点车辆的调配任务，并将这些任务分配给合适的运维人员来执行，从而满足用户的骑行需求。在这个调度场景里会涉及三个对象，一是车辆，目标是用户需求满足率高，移车成本低，...

搜索和推荐可以说无处不在，最主要的特点就是个性化，能根据不同用户不同的喜好给用户推荐不同的物品。推荐的本质是建立user与item的匹配关系，搜索的本质是建立user与query与item的匹配关系。

哈啰的业务的多样性体现到APP页面上，我们会发现整个APP的页面设计呈现的方式发生了很大的变化。早些年哈啰APP页面的功能较为单一，上图是近几年哈啰APP的页面，可以看出页面更加多样化，很多业务的功能和信息都在这些页面上展示出来，也有很多交互的能力。

首先介绍一下多任务模型，业务背景是我们要做发完单的预测，预测的越准，做排序的时候也就越准。但在做发完单预测的过程中，我们的数据量是相对有限的，之前讲了因为我们是一个漏斗，在发单到接单的过程当中，会产生大量的数据，这部分数据实际上是丢失的。如果能够把这部分数据用上的话，对提高我们模型的性能会有帮助...

导读：7月22日，2022年GIAC全球互联网架构大会在深圳顺利举行。哈啰高级算法专家王凡老师做了《哈啰顺风车智能交易体系建设》的主题分享。包括以下几大部分：业务背景介绍、智能应用、方法总结。

压缩列表是 Redis 为了节约内存而开发的，是由一系列特殊编码的连续内存块组成的顺序性数据结构，我们可以从源码的注释中看到官方对它的定义。

提到 Redis，我想大家并不陌生，基本上每个项目中都会有它的身影出现。作为一款性能卓越的中间件，其功能强大，在系统中经常扮演着十分重要的角色，像缓存、分布式锁和消息队列等，都是我们所熟知的功能。Redis 在我们的项目中频繁出现的原因，主要是它可以提升系统的性能，支撑起系统的高并发。那么 Redis 这么优秀的原...

我们团队基于Elasticsearch开发了一款将数据从数据库实时同步至Elasticsearch的工具——搜索平台，其实现方式主要是通过flink将数据库中已有的存量数据导入Elasticsearch，并订阅数据表的binlog，将实时改动也同步至Elasticsearch。

k8s原生调度器默认资源平衡是根据Node节点的空闲request来实现的，但是我们配置Pod request预设值时基本是虚拟机的思想，会比实际程序使用值偏大并且和实际偏差较大，造成Node的request已分配比和资源实际利用率(水位)偏差较大，如下图所示。如果集群规模较大或集群运行时间较长，每个节点中request分配虽然接近，但是节...

推荐引擎本质上是一种信息过滤系统，特点是用户无明确意图。它跟搜索不一样，用户搜索的时候明确知道自己想看什么，比如说会输入一个关键词，或者是有一些特定的条件，而推荐是希望挖掘出用户感兴趣的东西，然后推给用户。所以，推荐的定义是对于用户，在特定场景下针对海量物品构建函数，预测用户对所有物品的感兴趣程...

导读：职能团队依据业务领域需要划分为跨职能团队，怎么让团队运转起来？怎么组织跨团队的事情？怎么提升团队的自组织能力？怎么了解团队的效能情况？怎么拉通价值流上的角色？本文为你阐述团队管理的进化、精细化之路。

在 html5 提供的video组件实现上采用了Shadow DOM技术，Shadow DOM 技术是Web Components 核心套件之一，还有像input、select 也都采用了这个技术，具体什么是Shadow DOM 会在下文中给出解释。

被动增长更多是一种流量算法。我们端内的流量分发参考了广告平台，实际上它没有真正的竞价结算，但是我们把流量在各个业务线的分发之间，其实是有竞价机制的存在。这里的竞价是通过一个归因工具来做真正的价格识别，难点主要是归因工具里面的口径，需要所有业务线都认可，这需要自上而下的推动才能够完成。

首先看一下哈啰的C端算法大概有哪些场景。哈啰C端算法最终的目的是要服务于我们出行业务的增长，同时也要扶持我们生活服务相关的业务。目前在端内流量类型有很多，包括我们常规的banner、弹窗，还有一些组件。端外我们会对打车顺风车大力投放广告，主要是在公共的广告平台，包括在一些运营商的系统上投广告。还有一些免...

概述：为提升系统稳定性，和线上故障的触达、定位、恢复的速度，以及建立一套可执行、便于操作的特色的演练规范，并沉淀通用、可移植的演练规范，故发起了故障演练。

本文主要讲述异地双活方案redis的热备、双写、双向同步的区别和优劣势。并且说明了双写同步方案中redis集群主从数据同步的过程，以及中间件方案遇到的部分问题点，说明最终方案的实现思路和方案。

sharding_id即route_code，双活根据路由规则会转换为route_code（四轮出行为地域）。每个route_code会对应中心机房或者单元机房。网关、soa、redis、db等都会根据route_code路由到正确的机房。

搜索平台的公共集群，由于业务众多，对业务的es查询语法缺少约束，导致问题频发。业务可能写了一个巨大的查询直接把集群打挂掉，但是我们平台人力投入有限，也不可能一条条去审核业务的es查询语法，只能通过后置的手段去保证整个集群的稳定性，通过slowlog分析等，下图中cpu已经100%了。

随着哈啰用户体量的不断增大，业务场景越发复杂化，尤其在目前已变成群众出行必不可少的基础设施的背景下，如何识别线上系统瓶颈、风险，保证系统的高可用已经变得尤为重要，让技术更好的服务业务，创造更多的价值。 聊到全链路压测，对很多同学来说更关注它的技术实现细节，这没错。但全链路压测想要成功的在生产环境实...

使用Sentinel集群限流的，如果使用嵌入模式，在异地多活专线抖动情况下会出现服务调用超时的情况，本文从限流概念和集群限流的实现方式出发整理了该知识点，特别是网络抖动情况下，对服务造成影响情况进行详细说明。

随着公司业务不断的发展，系统也在变得越来越复杂。系统的复杂度体现在：前端对后端的依赖，后端服务之间的依赖。在没有明确强弱依赖的前提下，我们很难进行熔断、降级、限流的相关操作，也不能有效的对系统进行相关优化改造、持续推进系统稳定性提升。

导读：本次跟大家分享的是哈啰出行精准营销场景的算法与实践，包括以下几大部分：精准营销的背景和价值精准营销框架精准营销算法能力未来方向精准营销的背景和价值首先和大家分享一下精准营销背景和价值。精准营销的业务背景哈啰由出行逐渐迈向服务电商，除了两轮以外，还包括本地生活、酒店和电动车等多种业务。需要通...

哈啰作为一家以出行起家的公司，尤其是两轮业务已经逐渐成为影响民生的基础设施，在如此大体量业务的今天，任何一个小故障都可能影响成千上万的人，因此有必要对稳定性做重点保障。

导读：广告主不能像广告平台一样，获取到比较多的用户维度的曝光数据，并且在广告主侧获取不到端外新用户的特征。本次分享会着重讲一下哈啰出行作为广告主，是如何在这些挑战下进行信息流广告算法建模探索的。

因为业务需求，接触了ws协议以及在实时语音识别中的运用，总体的感觉还是挺有意思，并且了解到很多人其实是没有用过这个协议的，所以还是值得分享记录一下。

导读：因果推断在智能营销场景有着广泛的应用。在哈啰出行酒店营销业务中，自研Tree-based因果推断模型通过修改分裂准则，使得模型目标和业务目标的一致性更高，在智能补贴模块中取得了较好的效果。

我们的供应链场景有很多供应商，每个供应商都有物流、资产、仓储等多个域，而这些域我们的后端都基于DDD领域模型做了微服务化，此时前端在开发面向这些供应商使用的中后台应用时，遇到了以下问题：

大家在学习算法测试之前，首先需要对机器学习基础知识，有一个初步的了解，在此将从机器学习分类，哈啰算法应用场景，关键术语，算法研发步骤，四个维度进行介绍。

随着公司业务快速发展，数据库中数据量猛增，访问性能变慢。关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈、单机存储容量、连接数、处理能力有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询纬度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。

中台化建设不是简单的技术建设，整个运营、产品、技术团队的组织架构划分都会影响中台化建设。中台化建设最重要的是实现能力的灵活复用和扩展的成本最小化。由此会带来的中台臃肿导致的稳定性问题，环境资源竞争问题会在中台化建设中凸显。