总线系统大家并不陌生，各个业务团队都有自己的数据流的处理策略，一般都是基于开源的，能提供队列数据结构的产品，进行包装构建。相比较传统业务，直播场景大型活动中洪峰流量较大，因此业务形态上有约20%左右的处理，都采取了异步化。早期内部也有多套解决方案，队列存储部分有基于redis,nsq，kafka的。异步任务消费过程有cron消费，deamon消费，自研发的processWorker(使用php，

什么是Kong Kong 是面向现代架构（混合云，混合组织）的下一代 API 网关平台，具有云原生、高性能，易用、可扩展等特性。 适用于 Api Gateway, Kubernetes Ingress, Service Mesh Sidecar 等场景。 主要特性有: 云原生: 与平台无关，Kong 可以从裸机运行到 Kubernetes高性能 : 背靠非阻塞通信的 nginx，性能自不用说插

排序算法概述 现代推荐系统一般分为召回和排序两个阶段。召回阶段一般会用一些成本低、速度快的模型从十万、百万量级的候选集中初步筛选，留下千、百个；然后在排序阶段用更加精细的特征和复杂的模型来进行精排，最终留下topK个。 近十年间，业界排序模型的发展可以说是一日千里，从千篇一律的LR，到2010年FM的提出，再到2014年Facebook提出的树模型GBDT，这几年可以看成是现代推荐系统的上半场；

奇技指南 本文主要以文本为对象，简要地介绍花椒平台在文本反垃圾方面所采用的文本垃圾拦截技术 本文转载自花椒技术公众号 背景 随着花椒用户和主播用户的数量不断增加，一些非法用户（垃圾虫）利用花椒平台数据流量大、信息传播范围广的优势，通过各种多媒体手段（文本、图片、语音、短视频等）在用户个人资料信息（昵称，签名，头像等）及直播间聊天等场景散播垃圾信息，这些信息严重影响了用户的观看体验，甚至会导致用户

引言 推荐系统是依据用户的个人喜好尽可能推荐用户喜爱的物品（视频、新闻、商品、直播等），而用户的兴趣偏好则通过过往的行为数据体现出来。当没有历史记录可循时，就存在推荐冷启动问题。本文在接下来的篇幅首先讲述冷启动的相关概念，然后介绍一些业界常规的解决方法，最后会着重阐述花椒直播在解决用户冷启动方面的实践。 1. 冷启动概念 推荐系统旨在通过用户特征及交互行为和物品的特征来预测用户对物品的偏好，从而

花椒敏感词系统 背景介绍 直播系统主要是以内容为主，好的内容可以吸引用户来欣赏，也能为公司带来可观的收益，既然有传播的入口，那么必然有负面内容的出现，随着平台用户量不断扩大，内容的监管也是必不可少的一个环节，比如国家监管部门要求拦截词语包括涉政、非法、宗教、暴恐、版权等，以及平台自身需要拦截的词语包括竞品挖人、低俗、广告等垃圾词，那么我们本章就从文本内容的管控角度介绍下花椒敏感词服务的定制和应

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 1月15日消息，昨日，北京市网信办就“百万赢家”活动将香港、台湾作为国家列入答题问题依法约谈花椒直播相关负责人，责令全面整改。 经查，花椒直播平台在推出的“百万赢家”游戏1月13日12点场的第6题将香港和台湾作为国家列入了答案选项。对此，北京市网信办要求花椒直播立即进行全面整改，依法依规提供互联网服务，并及时回应社会关注，北京市网信

奇技指南 本文介绍花椒的前端团队如何基于 GitLab CI/CD 实现自动化构建及发布。 本文来自花椒技术的投稿 在公司搭建内部 GitLab 平台后，前端活动项目从 SVN 迁移到 GitLab。本文介绍如何基于 GitLab CI/CD 实现自动化构建及发布。 在从 SVN 迁移到 GitLab 和接入 GitLab CI/CD 的过程中，特别感谢发布系统和服务端同学的大力支持。 0

食品的“色、香、味”一直是人们追求的主线，而在这其中起着主导作用的香辛料功不可没。香辛料是一类具有芳香和辛香等典型风味的天然机物性制品。常见的香辛料包括花椒、辣椒、八角、茴香……这些调味品在食品加工和家庭烹调中占比较大，且正随着人们饮食观念变化和消费意识，对品质提出更高的要求。走进调味品生产厂，进行一次产品溯源和质检，原来一粒小小的花椒，都有着难以想象的严格生产。 筛选除杂 调味品生产厂主

背景 在移动端平台开发中，为了增加代码复用，降低开发成本，通常会需要采用跨平台的开发技术，花椒也不例外。本次新的单品开发，由于时间紧，人员有限，经过调研选型，最终确定了 Flutter 方案（具体选型过程不在本文讨论之内）。 为了让客户端更专注业务实现，降低接口联调测试成本，我们选用了 gRPC 方案。gRPC 是一个高性能、通用的开源 RPC 框架，由 Google 开发并基于 HTTP/