今日头条推荐系统架构：亿级用户与海量数据的实战设计

《藏经阁-今日头条-推荐系统架构设计实践》是一本深入探讨互联网时代内容分发变革的专业论文，由金敬亭撰写，主要聚焦于今日头条这款强大的智能推荐引擎的内部架构设计。截至2016年底，今日头条已展现出显著的成绩，如DAU达到7800万，MAU高达1.75亿，单用户日平均使用时长达到76分钟，高峰期消息处理能力超过150万条每秒，且每天处理的训练数据量惊人，达到了300TB以上（经过压缩）。整个推荐系统的架构包括模型更新、用户和群组的profile管理、统计与实验指标等多个核心模块。 用户行为数据涵盖PGC（专业生产内容）、UGC（用户生成内容）和爬虫抓取的数据，文章和用户profile的构建是基础，文章属性也被纳入考虑。为了高效处理这些数据，系统采用了cache集群、倒排索引以及服务化设计，如预估、召回、Feed等。实时性非常重要，因此选择了Kafka作为消息队列，通过Storm进行流式计算，实现了Python框架，使得编写和维护StreamingJob更为便捷，同时支持将BatchMR算法迁移到流式计算中。 系统面临的挑战主要包括快速反馈需求（10分钟内），面对大量的特征（200+），以及海量存量用户和日志数据带来的存储压力。在线存储系统使用Rocksdb，提供全量和增量复制策略，同时内置强一致的LRU缓存，以及基于桶的分片和迁移功能，通过compactionfilter实现延迟过期。这个存储系统单副本处理的数据量达85TB，具有高读写吞吐量和较低的延时。 推荐召回部分，采用了Stormpython框架，通过兴趣标签拉取相关文章并对结果进行排名。系统还关注了多个典型策略，如针对不同主题如德甲、英超、互联网金融、电商和搞笑的内容召回。此外，为了优化性能，系统还在离线层面进行了更深入的分析和优化。 该论文提供了今日头条推荐系统的设计细节，展示了如何在大数据环境下构建一个高效的、能够应对复杂场景的智能推荐系统，包括实时处理、数据存储和召回策略等多个关键环节。这对于理解和实践互联网内容分发领域的技术有很高的参考价值。