OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
本文详述了一次线上服务因Paimon数据湖与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RocksDB通过JNI申请却未释放内存的根源问题。文章系统梳理了排查思路与工具使用，并总结出保留现场、分步分析、善用专家支持等实用经验，为同类技术栈问题提供宝贵借鉴。（238字）
非精准 Top K 检索如何实现？
非精准Top K检索通过离线计算静态质量得分（如PageRank）并预先排序，实现在线快速截断。倒排索引的posting list按质量分降序排列，多关键词查询时通过归并排序高效获取Top K结果，大幅降低在线计算开销，适用于对相关性要求不高的场景。
OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
本文记录了一次线上服务因Paimon数据湖与RocksDB集成引发的三次内存溢出（OOM）故障排查全过程。通过MAT、NMT、async-profiler等工具，结合监控分析与专家协作，最终定位到RocksDB通过JNI申请堆外内存未释放的根源问题，并推动架构优化：由应用直写改为Flink统一入湖。分享排查思路与工具使用，为同类技术栈提供借鉴。
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。
