小红书湖仓架构的跃迁之路
作者：李鹏霖(丁典)，小红书-研发工程师，StarRocks Contributor & Apache Impala Committer 本文整理自小红书工程师在 StarRocks 年度峰会上的分享，介绍了小红书自助分析平台中，StarRocks 与 Iceberg 结合后，如何实现极速湖仓分析架构。 与原有架构相比，湖上分析架构的 P90 查询性能提升了...
小红书前端架构
小红书的前端架构是建立在经典的架构模式之上的。这种架构模式通常包括渲染层和逻辑层两个主要部分。 渲染层主要负责接受渲染指令、进行视图的绘制与用户交互的响应。而逻辑层则用于与系统能力进行交互，在安全的 JS 线程内调度用户业务逻辑。这两层之间通过 js-bridge 进行消息的通讯。 小红书的小程序基础架构也是对齐业界经典架构进行建设，运行时主要分为 渲染层 - Ren...
小红书万亿级社交网络关系下的图存储系统的架构设计与实践
本文由小红书基础架构存储组空洞和刘备分享，原题“小红书如何应对万亿级社交网络关系挑战？图存储系统 REDtao 来了！”，本文有修订和改动。1、引言小红书是一个社区属性为主的产品，它涵盖了各个领域的生活社区，并存储海量的社交网络关系。为了解决社交场景下超大规模数据的更新与关联读取问题，并减少数据库压力和成本，我们自研了面向超大规模社交网络的图存储系统 REDtao，大大提高了系统稳定性。该系统借....
小红书如何实现高效推荐？解密背后的大数据计算平台架构
作者：郭一整理：董黎明 本文整理自2019阿里云峰会·上海开发者大会开源大数据专场中小红书实时推荐团队负责人郭一先生现场分享。小红书作为生活分享类社区，目前有8500万用户，年同比增长为300%，大约每天有30亿条笔记在发现首页进行展示。推荐是小红书非常核心且重要的场景之一，本文主要分享在推荐业务场景中小红书的实时计算应用。 实时计算在推荐业务中的场景 线上推荐流程 小红书线上推荐的流程主要可以....
小红书如何实现高效推荐？解密背后的大数据计算平台架构
2019阿里云峰会·上海开发者大会于7月24日盛大开幕，本次峰会与未来世界的开发者们分享开源大数据、IT基础设施云化、数据库、云原生、物联网等领域的技术干货，共同探讨前沿科技趋势。本文整理自开源大数据专场中小红书实时推荐团队负责人郭一先生的经常演讲，将为大家分享小红书大数据计算平台架构演进。 开源大数据专场PPT下载 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。 一、实时计算在推荐业务中的场景 1.....
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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