OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
本文分享了一次线上服务因Paimon与RocksDB集成引发的三次内存溢出（OOM）故障排查全过程。从线程暴增到堆外内存泄漏，团队历经曲折，结合MAT、NMT、async-profiler等工具，最终定位至SDK中RocksDB通过JNI申请内存未释放的问题，并通过架构优化彻底解决。文章系统梳理了排查思路与工具使用，为类似技术栈提供宝贵经验。
《构建游戏实时流失预警模型的核心逻辑》
本文聚焦基于玩家行为序列构建实时流失预警模型的核心逻辑与落地实践，突破传统静态指标预警局限，深度解码时序行为中的隐性流失信号，构建从场景化拆解、动态特征提炼到实时架构设计、迭代优化的全链路体系。通过锚定行为序列锚点、挖掘时序行为指纹与隐性需求映射，结合分级预警传导与动态缓存策略，实现流失信号的精准捕捉与即时响应。同时建立自适应迭代闭环，适配游戏版本迭代与玩家行为动态变化，降低误判率，既为高风险玩家争取黄金干预窗口，又能反哺玩法优化与全生命周期精准运营，为游戏留存提升与核心竞争力强化提供可落地的技术思路。
