大规模流媒体分布式实时计算与DAG算子化调度系统产品系统

在千万级DAU流媒体视频推荐与内容分发的业务爆发期，传统单体调度系统在海量多模态数据激增下面临性能断崖。多套分散业务子系统之间割裂严重，造成跨模块存在大量无法复用的长耗时重复计算，在线响应延迟（P99）显著升高，系统面临瞬时流量雪崩风险；同时，算法团队新增实验策略时依赖硬编码链路，缺乏即插即用的弹性基础调度框架。

1. 算子化（Operator）设计与解耦：将底层召回、特征抽取、模型粗排、业务过滤等复杂计算任务拆解为高内聚、低耦合的标准算子节点，彻底消除了业务新增策略时的重复开发成本；
2. 高性能DAG调度引擎：自主构建有向无环图（DAG）任务拓扑调度内核，支持跨计算节点的自动并发执行、依赖解析与动态拓扑分支选择；
3. 共享内存与零拷贝传输：构建统一的进程级上下文数据总线，大幅削减大批量跨节点数据传输的序列化/反序列化与内存拷贝损耗；
4. 全链路韧性防护机制：内建毫秒级的依赖超时熔断、动态降级与负载自适应流控策略，在突发极端流量冲击下保障核心推荐链路的确定性高可用。

作为核心算法架构师，主导了整个推荐底层流式流水线的重构设计与核心 C++ 代码编写。
1. 深入 Linux 操作系统底层进行多线程并发优化与无锁队列（Lock-free Queue）设计，消除了多线程在临界区的锁竞争瓶颈，彻底攻克海量数据吞吐时的并发阻塞问题；
2. 架构落地后彻底消除了跨系统 40% 以上的无效重复做功，端到端延迟降低 50% 以上，支撑了业务峰值期间的高并发吞吐考验；
3. 系统具备极强的健壮性与可维护性，凭借该架构重构战果，在年度技术评定中获得最高等级技术卓越战功（Top A+）。