王者荣耀全服胜率倒数第一，这英雄也能拿五杀_期-游戏-高清正版视频–爱奇艺
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：王者荣耀全服胜率倒数第一五杀
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您使用浏览器不支持直接复制的功能，建议您使用Ctrl+C或右键全选进行地址复制【转+析】王者荣耀的推送系统信鸽解析
最近在infoQ上面阅读到了 王者荣耀的推送系统解析。觉得有点意思。做点摘抄和查录。
其中对于索引的物化和使用印象比较深刻，是值得借鉴的。
原文链接：
利用docker虚拟化提高资源利用率
硬件、操作系统、协议栈、架构的优化
硬件： 充分利用Intel
AVX,SSE4.2的指令集。例如它里面包含CRC32等方法，比一般的实现方法有数倍的性能提升
操作系统： 根据实际的物理内存大小调整相关的文件句柄数和内存分配数
协议栈：使用用户态的协议栈替换系统自带协议栈，消除频繁的系统调用和内存拷贝带来的额外处理开销
架构优化：选择一个好的server框架，使用无锁的共享内存进行进程间消息通讯，业务处理进程采用基于epoll的协程模型，既能降低开发业务逻辑的难度，又能避免采用多线程模型带来的系统上下文切换带来的性能损失
本博补充：这里用到了之前介绍的libevent以及memcached机制。epoll和poll最大的不同在于
给予用户直接访问内核的数据空间的便利，大大减少了内存拷贝。
3) 数据挖掘
不同人群的挖掘方法可能不尽相同，但流程基本一致，一般会分为数据的准备、模型的构建、预测结果、输出。其中数据的准备是最重要的部分，包括数据预处理，特征选择，降维等，在海量数据的基础上，选用常见的机器学习中的统计学习的方法如C4.5决策树模型，贝叶斯模型等便可得到召回率较高的预测结果，能满足我们的大多数应用的场景需求。
本博补充(摘自网络)：分类是将一个未知样本分到几个预先已知类的过程。数据分类问题的解决是一个两步过程：第一步,建立一个模型，描述预先的数据集或概念集。通过分析由属性描述的样本（或实例，对象等）来构造模型。假定每一个样本都有一个预先定义的类，由一个被称为类标签的属性确定。为建立模型而被分析的数据元组形成训练数据集，该步也称作有指导的学习。在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision
TreeModel)和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesianModel，NBC）
4) 倒排索引
数据构建倒排索引，倒排索引在业界用得比较多的是在搜索引擎里面文档的全文检索，对于信鸽，倒排索引是根据我们实现的应用场景进行构建。比如说，对于一些画像的信息，男性用户，可以做一个倒排索引，保存成bitmap的数据格式。做一个文本转换数字的操作后，经过倒排索引之后，保存成
bitmap的数据格式。数据经过转换之后，存储占用很小，这样我们把它放在内存里面，可以进行实时的更新和检索
本博补充：所谓倒排索引，实际上是翻译的误导。叫做反向索引更贴切。他不是表述
一个文档用了哪些关键词，而是知道一个关键词在哪些在哪些文档的那个位置被使用了。这是搜索引擎的核心技术
离线索引构建（用于实时的多维分析）
我们需要对历史数据、原始数据进行实时的多维分析，比如需要分析最近几天之内大盘所有用户的点击情况。这里面可能涉及的数据量就会非常大，需要采用离线的方式进行索引的构建。多维分析的索引和实时推送的索引是不一样的，它主要实现的方式是对所有的数据进行规范化的处理，每个字段的格式基本上保持一致。对于每一条记录会根据预置的规则进行数据的抽取，需要构建倒排索引的属性字段会进行规格化和映射的转换，数据记录根据设备标识进行分区，每个分区内的记录进行独立的编号，倒排索引即为属性字段对应的记录的编号，离线处理的最后是落地成统一的索引文件，保存在HDFS中。当一个分析的需求过来的时候，会有一些pull节点，把这些索引的数据拉到本地并加载到内存，经过查询规则解析后执行相关索引文件的检索、分组和聚合函数的运算，最后由一些汇总节点将结果进行合并后返回给查询者。
本博补充：这里的意思是：根据已有的倒排索引，生成不同维度的索引，并将这些索引保存到hdfs中，这样当有查询到来的时候，通过pull节点将数据拉到内存中并检索索引。然后由一些汇总节点将结果合并后返回给查询者，大大提高了查询效率
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