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Dec 12 2024

vivo互聯網技術 - RocksDB 內存超限問題剖析

作者：來自 vivo 互聯網服務器團隊- Zeng Luobin 在使用 RocksDB 存儲引擎的過程中，有部分開發者遇到了內存使用超出預期的情況。本文針對這一問題展開了深入分析，從內存使用原理、RocksDB 內存管理機制、常見內存使用問題等方面進行了詳細探討，並提出了相應的解決方案和優化建議，希望能夠幫助開發者更好地理解和優化 RocksDB 的內存使用情況，提升系統性能和穩定性。 一、背景

內存管理 , 內存分配 , RocksDB , glibc

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Nov 13 2025

vivo互聯網技術 - Flink 的 RocksDB 狀態後端在 vivo 的實踐

作者： 互聯網大數據團隊- Chen Rui 本文簡要介紹了特徵拼接在實時推薦中的重要作用，並講述了vivo實時推薦系統中特徵拼接模塊的架構演進過程以及採用現有的“基於RocksDB的大狀態解決方案”的原因，重點敍述了該方案所遇到的一系列問題，包括TM Lost、RocksDB性能調優門檻高、TM初始化慢、狀態遠程存儲HDFS RPC飆高等，並給出了這些問題的現象以及解決方案。 1分鐘看圖

大數據 , 推薦系統 , 內存泄漏 , RocksDB

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Nov 13 2025

vivo互聯網 - Flink 的 RocksDB 狀態後端在 vivo 的實踐

作者： 互聯網大數據團隊- Chen Rui 本文簡要介紹了特徵拼接在實時推薦中的重要作用，並講述了vivo實時推薦系統中特徵拼接模塊的架構演進過程以及採用現有的“基於RocksDB的大狀態解決方案”的原因，重點敍述了該方案所遇到的一系列問題，包括TM Lost、RocksDB性能調優門檻高、TM初始化慢、狀態遠程存儲HDFS RPC飆高等，並給出了這些問題的現

Apache Flink , 大數據 , 推薦系統 , 私藏項目實操分享 , 數據倉庫 , 內存泄漏 , RocksDB

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