字節跳動發布 USDB 推薦系統儲存，寫延遲降 85.8%
字節跳動在 arXiv 發布 USDB，一套面向下一代推薦系統的統一序列儲存，生產遷移後平均寫延遲降低 85.8%、基礎設施成本降低 42.1%。它通過 CascadeLSM 按時間分級壓縮、差異化副本共享持久檔案、部分轉儲重建推理輸入，並用混合列式格式加速投影讀取，統一服務流式與批處理負載。與最佳化版 RocksDB 序列基線相比，USDB 在多種投影和客戶端負載下長曆史讀取更快；聚合下推在受限接收預算下吞吐達到普通讀取的 8.5 倍。
原標題：USDB: Scaling Storage for Next-Generation Recommender Systems at ByteDance
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