腾讯推荐系统中的TRecall分布式索引平台

“分布式索引系统架构实践.pdf”是关于推荐系统技术分享的文档，主要介绍了腾讯推荐系统的专场分享，由欧阳金华讲述。该系统聚焦于处理海量数据的分布式引擎架构，特别是TRecall这一高性能、低成本、高时效性的分布式索引平台。 TRecall平台在推荐系统中的作用在于提供统一的倒排召回服务，适用于推荐和类推荐场景。它具备以下关键特性： 1. 高性能：在处理百亿级别的文档和千万级别的QPS（Queries Per Second，每秒查询率）时，平均响应时间控制在10毫秒以内，确保快速的召回效率。 2. 高可用性：在高并发大流量的环境下，系统具备强大的故障切换能力，接口的可用性SLI（Service Level Indicator，服务级别指标）不低于99.99%，保证服务稳定性。 3. 高扩展性：面对业务数据和请求的频繁变化，系统支持动态扩缩容，以最大限度地节约成本。 4. 高实时性：支持doc级别和字段级别的增量索引，更新可在秒级生效，全量索引则支持天、半天或小时多层级构建。此外，系统还支持插件池的离线索引构建和在线召回，便于快速开发与迭代。 5. 算子库：提供易于理解的类SQL召回语法，包含丰富的内嵌算子和可扩展算子集合，方便进行召回策略的定制。 6. AB实验：支持低成本的索引AB、正排AB、文档AB实验，以及插件AB能力，促进快速迭代和优化。 7. 运营能力：提供一站式运营系统，包括配套工具箱、自助文档、视频教程和示例Demo，实现全托管服务，包括集群运维、版本升级、监控报警和故障响应。 8. 应用场景广泛：覆盖了多种推荐场景，如评论、帖子、弹幕、频道筛选、关注收藏等，服务于数十家业务场景，日调用量达百亿级别，推荐场景的P99耗时低于10ms，万次检索成本低，单集群文档量级超过100亿。 9. 接口多样性：支持推荐类、全链计数类、流式接口，并可以选择fbs或pb协议，满足不同需求。 整体架构上，TRecall基于lambda架构，实现了读写分离，即离线写入和在线读取，结合流式和批量更新，定期进行全量构建和离线增量更新，确保数据的实时性和一致性。 通过这样的分布式索引系统架构，TRecall不仅提升了推荐系统的效率和稳定性，还降低了运营成本，成为推荐系统中不可或缺的关键组件。