简介：基于Flink实现的商品实时推荐系统源码包，面向大数据流计算与推荐系统开发者，完整演示了从日志采集、热度统计到个性化推荐的生产级实现。系统依托Flink实时计算商品热度并写入Redis缓存，同时将用户画像与行为记录存入HBase，通过协同过滤与标签双重模块为用户重排序榜单并补充关联商品，可应用于电商个性化推荐、实时营销等场景。这套源码包含完整项目结构与可运行代码，核心逻辑涵盖推荐服务、用户评分、商品热度统计等环节。资源共109个文件，以68个Java源码为主，辅以XML配置、SQL建表语句、Properties和YAML配置文件，以及HTML展示页面、HBase建表语句、Kafka模拟数据脚本等，压缩包大小3.74MB，目录结构清晰，便于按模块查阅。已有129人学习下载。对希望掌握Flink、Redis、HBase整合以及推荐算法落地的读者而言，这套项目既能用于代码参考，也可作为二次开发的起点。
1. 实时推荐为什么要选Flink
下午浏览过一双越野跑鞋，晚上再打开App，推荐流要能接住这个信号：要么推同款，要么推同类相关商品。要做到“接住”，只靠凌晨跑一次的离线调度不够用，点击、加购、下单这类信号的价值随时间快速衰减。用Flink做商品实时推荐，本质是把用户行为流实时转换成特征、相似度和候选集，在秒级更新召回结果。这里要处理的不只是推荐算法本身，还有行为数据接入、窗口特征计算、结果写入和链路排错。这套方案适合已经用 Hive 或 Spark 做过离线推荐、正在规划实时链路的团队，也适合想弄清 Flink 在推荐场景里到底怎么落地的工程师。
2. Flink在实时推荐中的计算模型与数据基础
实时推荐不是把离线管道跑快一点。离线推荐拿到的是 T+1 全量数据，算的是用户过去一个月偏好总账；实时推荐关心的是“最近一小时”甚至“最后三次点击”。两者不是替代关系，而是互补：离线模型给基础排序，实时特征做增量偏置。
2.1 实时推荐与离线推荐的本质差别
先看清楚差别，才知道每条数据该往哪条管道放。
| 维度 | 离线推荐 | Flink 实时推荐 |
|---|---|---|
| 数据范围 | 全量历史行为 | 最近几分钟到几小时 |
| 特征更新 | 小时级或天级 | 秒级到分钟级 |
| 算法目标 | 训练模型、批量计算相似度 | 快速反映短期意图 |
| 结果时延 | 分钟到小时 | 秒级 |
| 故障恢复 | 重跑任务 | 基于 checkpoint 增量恢复 |
离线推荐算的是“稳定偏好”，比如用户过去一个月常买咖啡豆，可以做个长期画像。但用户半小时前刚搜索过帐篷，这个信号如果等到明天才进特征，转化机会就没了。实时推荐要捕捉的就是这种“短期意图急转弯”。常见做法是双通道设计：离线结果做主召回，Flink 实时结果做加权，推荐网关按时间衰减合并两路结果。
2.2 实时推荐的数据输入：行为流长什么样
埋点行为是最常见的数据源，一条完整记录大致长这样：
{ "userId": 12345, "skuId": 8765, "behaviorType": "click", "scene": "home_feed", "ts": "2025-01-12T14:23:11Z" }userId是用户标识，skuId是商品标识，behaviorType区分点击、收藏、加购、下单和曝光。scene标记推荐位，比如首页信息流、搜索结果页、详情页相关推荐。ts是行为发生时间，推荐系统必须用它作为事件时间，不能用 Flink 收到消息的处理时间替代，否则消息在 Kafka 里积压时会直接把时间语义搞乱。
曝光数据容易被人忽略，它其实很重要：推荐结果中用户没点的商品就是天然负样本。做实时排序模型时，曝光流和点击流需要按用户、商品、场景做关联，这一步也放在 Flink 里完成。
2.3 Flink的三个机制决定实时推荐可行性
Flink 能承担实时推荐，靠的是事件时间、状态和精确一次处理三个机制。
代码里落地事件时间是这样的：
DataStream<UserBehavior> stream = env .addSource(kafkaSource) .assignTimestampsAndWatermarks( WatermarkStrategy.<UserBehavior>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(10)) .withTimestampAssigner((event, ts) -> event.ts.toEpochMilli()) );forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(10))表示允许行为事件最多乱序 10 秒，超过这个延迟的数据算迟到数据。这个值不是越小越好：设成 0 会大量丢弃乱序数据，设成 60 秒又会拖延窗口触发。推荐场景一般 10 到 20 秒比较合理，既保证实时性，又能容忍用户手机网络抖动造成的乱序。
状态机制也关键。商品相似度计算要在内存里维护“每个用户最近看了哪些商品”，用户的实时偏好向量也要持续更新。Flink 的ValueState、MapState会把中间数据存在本地，配合 checkpoint 定期持久化，算子挂掉后能从最近一次 checkpoint 恢复，不会把中间计数全部归零。
2.4 为什么不是Storm或Spark Streaming
Storm 延迟确实低，但状态管理和精确一次语义支持弱，实现一个“用户最近浏览序列”要自己管理外部存储，工程成本高。Spark Streaming 的微批模型让事件时间窗口别别扭扭，调 watermark 和迟到数据的处理都绕。Flink 的 DataStream API 和 SQL 双 API 设计则实用得多：简单特征计算用 SQL 表达，复杂的状态逻辑用 DataStream 实现，一个平台都能覆盖。这也是实时推荐选 Flink 而不是其他框架的理由。
3. 商品实时推荐系统的Flink链路与组件选型
实时推荐系统不是只有一个 Flink 作业，而是多条计算链路的组合。设计架构时我习惯把链路按方向拆开：行为进、特征算、候选出、服务查。
3.1 从埋点到推荐结果的五段链路
链路整体走向是：客户端埋点 → Kafka → Flink 计算 → Redis/ES → 推荐服务聚合。
埋点数据先进 Kafka，原因很简单：削峰填谷。用户行为有明显的波峰波谷，早晚高峰和促销活动时期的流量能差好几倍。Kafka 把流量缓冲住，Flink 按自己的节奏消费，推荐服务不会被打垮。
Flink 在中间承担三类计算：实时特征、实时相似度、实时候选生成。实时特征包括点击次数、加购次数、浏览时长、最近浏览序列等短期信号；实时相似度指商品与商品的关联强度，用共现或协同过滤思路算；实时候选生成是把用户短期行为和相似商品结合，产出候选列表。
算完的结果落到 Redis 和 ES。Redis 存用户实时向量和候选列表，KV 查询快；ES 存最终推荐结果，方便按条件过滤和做 AB 实验。推荐服务读取这些结果后，再和离线模型结果合并排序输出。
3.2 存储层选型：Redis、ES还是ClickHouse
| 存储 | 角色 | 推荐系统里承担的任务 | 选型注意 |
|---|---|---|---|
| Redis | KV 存储 | 用户实时偏好、TopN 候选、特征缓存 | 设置合理 TTL，防 key 无限增长 |
| ES | 文档存储 | 最终推荐结果、商品索引、结果查询 | 批量写入，避免逐条写入打满节点 |
| ClickHouse | 列式分析 | 行为明细归档、离线验证、特征回填 | 适合 OLAP 查询，不适合高频点查 |
我一般把 Redis 当第一道查询缓存，推荐服务先用 userId 查候选列表。没命中再去 ES 查。如果用户量巨大，可以再在前面加一层本地缓存，但要容忍几秒钟的数据延迟。
3.3 三种推荐任务在Flink里的拆分方式
实时特征、实时召回、实时排序不建议写进同一个作业里。一个作业承担太多逻辑，任何人都得小心维护。常见做法是拆三个作业：
| 作业 | 技术选型 | 输出 | 典型窗口 |
|---|---|---|---|
| 实时特征作业 | Flink SQL | 用户特征明细 | 5 分钟滚动窗口 |
| 实时召回作业 | DataStream API | 商品相似度、候选列表 | 7 天滑动窗口 |
| 实时过滤作业 | Flink SQL + CDC 维表 | 过滤下架、已购商品 | 无窗口，逐条过滤 |
实时特征作业消耗资源小，可以用 Flink SQL 快速迭代；实时召回作业状态大，用 DataStream API 精细控制状态和触发时机；实时过滤作业要感知商品上下架状态，配合 CDC 维表实现。拆开后每个作业独立重启、独立扩容，模型迭代不会互相拖累。
3.4 工程化的Flink代码目录与启动骨架
刚接触 Flink 的开发者常把所有逻辑写进一个 main 方法。这样也能跑，但维护三个作业时会非常痛苦。一个相对工程化的目录结构长这样：
realtime-rec ├── src/main/java/com/example/rec │ ├── Main.java │ ├── connector │ │ ├── KafkaSinkProvider.java │ │ ├── RedisSinkProvider.java │ │ └── EsSinkProvider.java │ ├── function │ │ ├── RecentItemsFunction.java │ │ ├── CoOccurrenceEmitter.java │ │ └── SimilarityAccumulator.java │ ├── job │ │ ├── FeatureJob.java │ │ └── RecallJob.java │ └── config │ └── ParamInitializer.java ├── sql │ ├── feature_job.sql │ └── recall_filter.sql └── deploy └── submit_job.shjob包里的每个类对应一个可提交的作业入口，connector包统一管理 sink 创建逻辑，sql目录存可执行的 Flink SQL 脚本。这样做的直接好处是，新同学接手时看目录就能明白作业边界在哪。
Main 方法的骨架一般长这样：
public static void main(String[] args) { ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args); StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.enableCheckpointing(params.getInt("checkpoint.interval", 60_000)); env.setStateBackend(new HashMapStateBackend()); String kafkaBrokers = params.getRequired("kafka.brokers"); String redisHost = params.getRequired("redis.host"); // 所有连接参数从命令行传入，不硬编码 ... }ParameterTool.fromArgs可以从启动参数读取配置，checkpoint.interval默认 60 秒，生产环境一般设置在 60 到 120 秒之间。连接信息必须参数化，不同环境（测试、预发、生产）直接换启动脚本，而不是改代码重新打包。硬编码连接串是生产事故的高发源头。
4. 用Flink消费Kafka、算相似度并写入目标端
链路设计和选型只能算纸上谈兵，这章把核心代码跑起来：从 Kafka 接入行为流，实时算商品相似度，再算用户特征，最后写入 Redis 和 ES。
4.1 Flink消费Kafka的最小可运行配置
Flink SQL 里接入 Kafka 行为流，一张 DDL 就能搞定：
CREATE TABLE kafka_behaviors ( userId BIGINT, skuId BIGINT, behaviorType STRING, scene STRING, ts TIMESTAMP(3), WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'user-behavior', 'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-1:9092,kafka-2:9092', 'properties.group.id' = 'realtime-rec', 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 'format' = 'json', 'json.timestamp-format.standard' = 'ISO-8601' );WATERMARK FOR ts AS ts - INTERVAL '5' SECOND表示允许 5 秒乱序延迟，和上一章的 10 秒策略相互呼应。scan.startup.mode支持earliest-offset和latest-offset：离线补数测试用前者，线上接入用后者更常见。properties.group.id决定 Kafka 消费位点的管理粒度，变更 group id 会从头或从最新位点重新消费，生产环境要谨慎修改。
4.2 实时商品相似度计算的DataStream实现
实时 ItemCF 的基本逻辑是：同一用户的行为序列里，两件商品出现得越近，相似度越高。核心算子链如下：
DataStream<ItemPair> pairs = behaviors .keyBy(b -> b.userId) .process(new RecentItemsFunction()) .flatMap(new CoOccurrenceEmitter()); pairs.keyBy(pair -> pair.itemA + "_" + pair.itemB) .process(new SimilarityAccumulator()) .addSink(redisSink);RecentItemsFunction维护每个用户最近购买的 30 个商品，CoOccurrenceEmitter把当前商品和序列里的历史商品两两组成一对。SimilarityAccumulator对共现次数增量累加，周期输出到 Redis。
其中SimilarityAccumulator的实现是：
public static class SimilarityAccumulator extends KeyedProcessFunction<String, ItemPair, SimilarityResult> { private ValueState<Long> countState; @Override public void open(Configuration parameters) { countState = getRuntimeContext().getState(new ValueStateDescriptor<>("pair-count", Long.class)); } @Override public void processElement(ItemPair pair, Context ctx, Collector<SimilarityResult> out) throws Exception { Long count = countState.value(); count = count == null ? 1L : count + 1L; countState.update(count); ctx.timerService().registerProcessingTimeTimer( ctx.timerService().currentProcessingTime() + 60_000); } @Override public void onTimer(long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<SimilarityResult> out) throws Exception { out.collect(new SimilarityResult(currentKey(), countState.value())); countState.clear(); } }这段代码用ValueState保存每对商品的共现次数，数据在算子本地维护，不产生外部 IO。定时器每隔 60 秒触发一次，输出当前累计值后清零。生产环境建议把处理时间定时器换成事件时间窗口加自定义 Trigger，能更好对齐业务时间语义。
4.3 用Flink SQL计算用户短期行为特征
用户特征用 SQL 表达更清晰。下面这段计算每个用户最近 5 分钟的点击量和点击商品数：
INSERT INTO user_clicks_5m SELECT userId, COUNT(*) AS click_cnt, COUNT(DISTINCT skuId) AS distinct_skus, TUMBLE_START(ts, INTERVAL '5' MINUTE) AS win_start FROM kafka_behaviors WHERE behaviorType = 'click' GROUP BY userId, TUMBLE(ts, INTERVAL '5' MINUTE);TUMBLE(ts, INTERVAL '5' MINUTE)是滚动窗口，每 5 分钟输出一次结果。TUMBLE_START取出窗口起始时间，用于下游关联时标记特征更新时间。窗口时长是这里的关键参数：点击类特征用 5 分钟，加购和下单类信号稀疏，建议用 1 小时窗口，否则大部分窗口是空值。
真实推荐链路里还会关联商品维表补全类目和价格信息：
SELECT b.userId, b.skuId, d.categoryId FROM kafka_behaviors b JOIN dim_sku FOR SYSTEM_TIME AS OF b.ts AS d ON b.skuId = d.skuId;FOR SYSTEM_TIME AS OF b.ts是维表关联的固定写法，系统会按事件时间取出当时的维表快照。关联操作用来过滤已经下架的商品，也可以给行为数据补上商品类目，用于算类目级别的用户偏好。
4.4 推荐结果写入ES的SQL实现
结果写入 ES，用 SQL 指定 connector 即可：
CREATE TABLE sink_recall ( userId BIGINT, skuList STRING, updateTime TIMESTAMP(3), PRIMARY KEY (userId) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'elasticsearch-7', 'index' = 'recall_result', 'sink.bulk-flush.max-actions' = '500', 'sink.bulk-flush.max-size' = '10mb', 'sink.bulk-flush.interval' = '5000', 'format' = 'json' );sink.bulk-flush.max-actions控制攒够 500 条批量写入一次，sink.bulk-flush.max-size是 10MB 触发一次，sink.bulk-flush.interval兜底每 5 秒强制刷一次。这三个参数必须调，直接用默认值会在低流量时一条一条写，高流量时把 ES 打满。PRIMARY KEY (userId) NOT ENFORCED不是给数据库建主键，而是让 ES sink 用userId做文档 id，实现 upsert 语义。
Redis 一般用 DataStream 自定义 sink 写入，结构是rec:user:{userId}存最近购买商品 ID 列表，TTL 设置 24 小时即可。注意 Redis 缓存和 ES 的最终一致性问题：先写 ES 再更新 Redis，推荐服务短暂读到旧数据可以接受，但反过来 Redis 先更新、ES 失败，会导致明细不一致，排查时更费时间。
4.5 推荐线路的幂等与一致性设计
实时链路里 sink 重试是常态，幂等不是可选项。ES 主键天然幂等，Redis 的 set 操作幂等，MySQL 写入必须指定主键并做 upsert。Kafka 开启 checkpoint 之后，作业重启会重复消费部分消息，下游必须能接受重复写入。这里的原则是，不要依赖“只写一次”，要保证“重复写结果一致”。
5. Flink实时推荐的参数调优与连接器异常排查
参数调优和异常排查在实时推荐系统里占的工时比重很大。数据源、窗口、连接器，每一层都有各自的坑。
5.1 watermark不推进时SQL任务的表现和排查
现象是结果表很久不出数据，作业没有反压，日志里也看不到异常。这种问题十有八九出在事件时间上。
在 SQL Client 里跑一条窗口查询，看窗口能不能按时触发：
SELECT TUMBLE_ROWTIME(ts, INTERVAL '5' MINUTE) AS win_end, COUNT(*) AS total_cnt FROM kafka_behaviors WHERE behaviorType = 'click' GROUP BY TUMBLE(ts, INTERVAL '5' MINUTE);如果这个查询 5 分钟不产出结果，说明 watermark 没有推进。Kafka 多分区场景下，watermark 取所有分区的最小值。某个分区没有新消息，整个 watermark 就卡住。DataStream API 里可以用空闲分区机制解决：
WatermarkStrategy .<UserBehavior>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(10)) .withIdleness(Duration.ofMinutes(2))withIdleness(Duration.ofMinutes(2))表示分区 2 分钟没有新数据时，把该分区标记为空闲，不再参与最小水位计算。但 Flink SQL 的 Kafka connector 没有直接暴露这个参数，生产上我一般靠监控 topic 各分区 LAG 和在上游写入心跳消息来解决，后者实践效果更稳定。
5.2 Flink JDBC连接器异常的常见症状
“Flink的JDBC连接器异常”这个关键词，铺开来就是一张问题排查表：
| 报错信息 | 常见根因 | 处置方向 |
|---|---|---|
| Connection is not available, request timed out | 连接池被打满 | 开启 lookup.cache，增加最大连接数 |
| Communications link failure | MySQL 主动断开空闲连接 | 调大 wait_timeout，启用连接校验 |
| Connection reset by peer | 大量异常重启导致连接残留 | 检查作业重启频率，设置重试上限 |
最常见的是维表 join 不设缓存，每条行为数据都到 MySQL 查一次维表，高峰期瞬间把连接池打满。JDBC 维表 DDL 里必须配置缓存：
CREATE TABLE dim_sku ( skuId BIGINT, skuName STRING, categoryId BIGINT, PRIMARY KEY (skuId) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://mysql-host:3306/rec', 'table-name' = 'sku_dim', 'lookup.cache.max-rows' = '10000', 'lookup.cache.ttl' = '30min', 'lookup.max-retries' = '3' );lookup.cache.max-rows设 10000 行，lookup.cache.ttl设 30 分钟。缓存是为了削峰：热门商品的维表数据在 TM 内存里直接命中，只有冷门商品才穿透到 MySQL。代价是数据更新最多延迟 30 分钟，商品改名、类目调整这类低频变更可以接受。
5.3 Flink CDC同步商品状态作为实时过滤维表
推荐结果不能推荐已下架商品。商品上下架状态存在业务 MySQL 里，用 Flink CDC 同步成实时维表是标准方案：
CREATE TABLE dim_sku_cdc ( skuId BIGINT PRIMARY KEY NOT ENFORCED, skuName STRING, categoryId BIGINT, status INT, updateTime TIMESTAMP(3) ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'mysql-host', 'port' = '3306', 'username' = 'rec', 'password' = '***', 'scan.startup.mode' = 'initial', 'server-id' = '5400-5404' );scan.startup.mode = initial表示启动时先做一次全量快照，再增量消费 binlog。server-id的范围设置很重要：每个并行度需要独立的 server-id，如果并行度是 5，这里至少配 5 个连续 ID。配少了会出现 binlog 连接冲突。
CDC 任务的核心价值是让推荐过滤逻辑跟着业务变化走：商品下架几秒后，推荐链路就能把它从候选里剔除，而不是等离线任务第二天刷新。
5.4 状态后端、checkpoint与standalone部署调优
实时相似度作业的状态会持续增长，状态后端选择直接影响稳定性。
| 状态后端 | 适用场景 | 生产注意 |
|---|---|---|
| HashMapStateBackend | 状态小于 1GB | 内存不足，大状态 OOM 风险高 |
| RocksDBStateBackend | 大状态，超过可用内存 | 磁盘 IO 有开销，启用增量 checkpoint |
| RocksDB + 增量快照 | 超大状态生产环境 | 每个 TM 管理内存上限 |
execution.checkpointing.interval=60000是生产常用间隔。RocksDB 模式下建议开启state.backend.rocksdb.memory.managed=true，让 Flink 自动管理 RocksDB 使用的堆外内存，避免和 JVM 堆内存互相争抢。standalone 部署模式下，配置taskmanager.memory.process.size时要为系统进程预留 2GB 左右，别把物理内存全分给 Flink，否则 Flink 一压测，节点直接 OOM。
5.5 反压定位的三步操作
实时推荐任务出问题，一个典型场景是用户流量突然上涨。定位步骤基本固定：
- 打开 Flink Web UI 的 BackPressure 页签，找到 High 状态的算子。
- 反压在 source 和下游算子之间，多半是读取速度超过处理速度，检查下游 sink 的批量参数。
- 反压在 keyBy 和 window 附近，大概率是状态太大或数据倾斜，查看大 key 分布，必要时对 key 加盐二次聚合。
线上任务最好把反压监控接入告警平台，连续 5 分钟处于 HIGH 就通知值班人员。推荐链路实时性要求高，等到用户反馈“推荐不更新”再排查，损失已经产生。
6. 用Flink SQL Gateway做实时推荐的旁路验证
最后一个环节说验证。实时推荐任务上线后，不要直接信任 sink 里的数据，要能随时从旁路确认链路是通的。
6.1 在SQL Client或SQL Gateway里做旁路查询
线上作业出问题，优先在 SQL Gateway 里起一个临时查询，复用线上的 connector 配置，查同一张 Kafka 表。这样做的好处是不影响线上作业，又能直接看到当前流里的数据长什么样：
SELECT userId, skuId, behaviorType, CURRENT_TIMESTAMP AS query_time FROM kafka_behaviors WHERE ts >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '5' MINUTE LIMIT 10;如果能查到数据，说明 Kafka 接入和 schema 解析正常。如果查不到，优先检查scan.startup.mode是不是被改过、group id 是否换过，以及 watermark 是否卡住。用这条 SQL 能把问题范围快速缩小到“链路”还是“计算逻辑”。
6.2 注入测试行为验证端到端链路延迟
旁路查询只能证明数据进来了，端到端延迟得靠注入一条测试行为来验证。用 Kafka 自带的生产者工具发送一条测试消息：
echo '{"userId": 999001, "skuId": 777701, "behaviorType": "click", "scene": "home_feed", "ts": "2025-01-12T14:23:11Z"}' | \ kafka-console-producer.sh --broker-list kafka-1:9092 --topic user-behavior然后立刻查看 Redis 里对应的用户特征缓存是否更新：
redis-cli GET rec:user:999001窗口类特征有固定计算周期，5 分钟窗口的任务最多等 5 分钟零几秒，如果超过 8 分钟还没更新，基本可以断定窗口触发或 sink 写入选型有问题。这个方法对新手特别友好：不打断线上任务，不依赖复杂监控，手动操作一遍就能确认主链路健康。
6.3 为特征表补一份轻量血缘记录
数据血缘在实时链路里常被忽略，等排错时才想起来要查“这个字段哪来的”。Flink SQL 的EXPLAIN能看到算子的输入输出关系，但不会自动沉淀成跨任务的血缘文档。我一般会在 sql 目录里给每张结果表维护一段注释：
-- table: user_clicks_5m -- source: kafka_behaviors -- filter: behaviorType = 'click' -- window: tumble 5 minute -- sink: es recall_result index注释写清楚来源表、过滤条件、窗口类型和下游消费方，排错时先看注释再翻代码，效率高一截。真正的全局血缘需要前端采集 catalog 信息和 SQL 解析结果，那是平台团队的事，但在小团队里，一份维护良好的 SQL 注释已经能解决八成追溯需求。Flink SQL Gateway 配合 DDL 注释，基本能满足实时推荐链路日常运维的数据发现需求。
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