推荐系统 实时 同时量级很高

针对推荐系统实时性和高并发量级的问题，可以考虑以下几个方面的优化：

1. 使用分布式架构：将推荐系统拆分成多个子系统，例如数据存储、数据处理、推荐计算、推荐展示等，使用分布式架构和负载均衡技术，提高系统的并发处理能力和响应速度。

2. 使用缓存技术：对于经常被访问的数据，可以使用缓存技术将其缓存到内存中，减少数据库的读取次数，提高系统的响应速度。

3. 使用流处理技术：对于实时推荐场景，可以使用流处理技术将用户行为数据以流的形式进行处理和推荐计算，实现实时推荐。

4. 使用机器学习算法：针对高并发量级问题，可以使用机器学习算法对用户行为数据进行分析和预测，从而提高推荐准确性和系统性能。

5. 使用分布式数据库：对于海量数据存储和查询场景，可以使用分布式数据库技术，例如HBase、Cassandra等，提高数据的存储和查询效率。