美团酒旅在线特征系统：数据存取技术实践

"本文主要探讨了人工智能在线特征系统中的数据存取技术，特别是在高并发环境下的解决方案。在线特征系统是支持策略系统的关键组件，涉及数据的读取、计算、存储和查询。文中以美团酒旅在线特征系统为例，介绍了生产、调度、服务一体化的系统框架，并着重讲解了特征的生命周期和核心的‘存’、‘取’环节。" 在现代互联网产品中，人工智能技术已经广泛应用于计算广告、搜索、推荐等多个领域。为了支持这些策略系统，构建高效的在线特征系统至关重要。特征系统负责处理离线数据清洗、挖掘以及特征的在线查询。例如，《机器学习中的数据清洗与特征处理综述》讨论了离线数据处理，《业务赋能利器之外卖特征档案》关注不同存储引擎的选择，《外卖排序系统特征生产框架》则讲解了特征生产流程。 一个完整的在线特征系统包括数据源、特征生产、特征导入、特征服务等部分。数据源通常来自Hive、MySQL、Kafka等不同类型的存储。特征生产阶段涉及数据读取和计算，需要根据数据源和计算需求设计合适的框架。特征导入要考虑作业依赖、并发写入速度和一致性。特征服务作为核心，提供在线查询服务，直接服务于策略系统。 特征的生命周期包括五个步骤：读取原始数据、计算特征、写入存储、保存特征以及在线获取特征。在高并发环境下，特征服务的“存”和“取”成为关键挑战。存取技术需要确保快速响应和数据一致性。为了应对高并发，可能采用缓存技术、分布式存储系统以及优化的数据访问策略。 例如，使用内存缓存可以提高特征获取速度，但需要管理缓存更新和过期策略；分布式存储系统如HBase或Cassandra可以支持大规模并发读写，但需要考虑数据分区和副本策略以保证可用性和一致性。此外，可能还需要利用数据预热、批量加载和负载均衡等手段来提升性能。 总结来说，人工智能在线特征系统中的数据存取技术是支撑策略系统高效运行的关键，涉及数据源管理、特征计算、存储优化和高并发下的服务设计。通过合理的技术选型和优化，可以实现快速、稳定、可靠的特征服务，从而更好地支持复杂业务场景下的决策需求。