美团酒旅在线特征系统：数据存取技术应对高并发挑战

在现代互联网产品中，人工智能在线特征系统扮演着至关重要的角色，它支撑着诸如计算广告、搜索、推荐以及特定领域的路径规划、司机派单和物料智能设计等复杂应用的策略决策。这些系统依赖大量的在线特征数据，以便模型算法或人工规则能够对用户请求做出精确响应。美团点评的技术博客系列文章，如《机器学习中的数据清洗与特征处理综述》、《业务赋能利器之外卖特征档案》和《外卖排序系统特征生产框架》，深入探讨了特征生产、数据管理以及在线服务的具体实现。 在线特征系统的核心框架是生产、调度和服务的整合，以应对高并发场景下的挑战。这个框架包括以下几个关键组件： 1. 数据源：作为基础，数据源可能来自分布式文件系统（如Hive）、关系型数据库（如MySQL）或消息队列（如Kafka），根据业务需求提供原始数据。 2. 特征生产：负责从数据源读取数据并执行计算，生成所需的特征。生产框架的设计必须灵活，以适应不同类型的数据源和不同的计算需求，可能包含多种生产框架。 3. 特征导入：确保计算后的特征能够高效、一致地写入线上存储，这涉及到数据导入作业的依赖管理、并发写入性能优化和一致性控制。 4. 特征服务：作为系统的核心，特征服务提供在线查询服务，直接对接策略系统，为用户提供实时的特征数据访问。 特征的生命周期包括读取原始数据、进行计算、写入存储、存放（长期保存）和获取（用户请求时）等环节。在高并发情况下，如何保证数据的访问速度、一致性以及系统的稳定性是在线特征系统面临的关键问题。本文将以美团酒旅在线特征系统为例，详细介绍在实际操作中如何解决这些问题，以构建一个高效、稳定的一体化在线特征存取系统。