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个性化推荐系统实战与效果提升之道

福利达人 2019-12-01 21:19:29 421 浏览量 回答数 0

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个性化推荐系统实战与效果提升之道

福利达人 2019-12-01 21:19:59 468 浏览量 回答数 0

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美柚混合云架构演进与女性个性化推荐系统

福利达人 2019-12-01 21:13:32 441 浏览量 回答数 0

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Re:【直播回顾】21天搭建推荐系统:实现“千人千面”个性化推荐(含视 .. 16号看的直播,卢梭讲的不错。

聚小编 2019-12-02 02:09:52 0 浏览量 回答数 0

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评价推荐引擎有很多指标可以看:1.用户满意度用户作为推荐系统的重要参与者,其满意度是评测推荐系统的最重要指标。但是,用户满意度没有办法离线计算,只能通过用户调查或者在线实验获得。2.预测准确度预测准确度可以用评分预测和TopN表示。评分预测:评分预测的预测准确度一般通过均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)计算。对于测试集中一个用户u 和 物品 i,令 rui 是用户u对i 的实际评分,而^rui 是推荐算法给出的预测评分TopN方法:网站在提供服务时,一般是给用户一个个性化的推荐列表,这种推荐叫做 TopN 推荐。TopN 推荐的预测准确率一般是通过 准确率(precision)/召回率(recall) 度量。3.覆盖率表示为在推荐列表的物品占整体物品集的比例。4.多样性用户的兴趣是广泛的,比如用户既可能喜欢动画片,也喜欢动作片。为了满足用户广泛的兴趣,推荐列表需要能够覆盖用户不同的兴趣领域。5.新颖性用户喜欢周星驰的电影,如果推荐给用户周星驰演过的但是用户自己从来没听过的电影,叫新颖性。6.惊喜性用户喜欢周星驰的电影,但是莫名其妙推荐了跟用户兴趣完全无关的成龙的电影。用户看完后表示很喜欢,这叫惊喜度。7.信任度用户对推荐系统的结果本身的认可感。8.实时性当用户买苹果手机的时候,立即推荐苹果耳机等配件。而不是等到第二天收集了用户购买行为,再离线计算推荐算法,第二天推荐苹果耳机。这就叫实时性。9.健壮性防止攻击的性能。假如我是商户,我可以叫大量人来阅览点击我的商品,那么推荐系统极有可能会增加推荐我的商品的概率。这就是恶意攻击。因为推荐系统本身是通过收集用户行为而推荐的。针对这种情况,除了选择健壮性较高的算法之外,还可以设计推荐系统时尽量使用代价比较高的行为。比如,在购买行为和浏览行为中主要使用购买行为。在使用数据前,进行攻击检测,从而对数据进行清理。

穆轩 2019-12-02 01:48:16 0 浏览量 回答数 0

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钉钉无招 2019-12-02 00:36:59 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档您可以根据业务需要,选择下列任意一种方式部署云服务器 ECS 实例的使用环境: 镜像部署手动部署 下表列出了两种部署方式的特点。一般推荐镜像部署。如果您需要个性化定制部署,建议使用手动部署。 对比项 镜像部署 手动部署 部署所需时间 3-5分钟,快速部署上云 1-2天。选择适合的操作系统、中间件、数据库、各类软件、插件、脚本,再进行安装和配置 专业性 IOPS 由运维过万级用户的优质服务商提供 依赖开发人员的开发水平 个性化 支持主流应用场景 可满足个性化的部署要求 安全性 经过严格安全审核,集成最稳定安全的版本 依赖开发人员的开发水平 售后服务 专业售后工程师团队支持 依赖运维人员的经验,或由外包团队支持 注意: 本文档只介绍通用的操作步骤。一般镜像软件安装包都包含了操作指南,请阅读镜像操作指南进行具体的安装和配置。 阿里云的云市场提供了丰富的镜像资源。镜像集成了操作系统和应用程序。在创建实例时,您可以选择包含了应用环境的镜像,创建后无需再部署环境。 注意:云服务器 ECS 不支持虚拟化软件(如 KVM、Xen、VMware 等)的安装部署。 操作步骤说明:本节介绍的方法适用于已经购买实例、但想使用镜像重新部署环境的用户。您也可以在创建实例的时候就选择镜像,请参考创建实例。 如果您想使用镜像市场的镜像来替换当前实例的操作系统,可以通过本节介绍的更换系统盘的方法来实现。 更换系统盘的时候,数据盘的数据则不会受到影响。因此建议您将系统盘的个人数据备份到数据盘中,或采用其他方式进行备份。 更换系统盘后,IP 地址不会改变。 如果您购买的实例已经开始运行,但是您想使用镜像市场中的镜像重新部署环境,操作步骤如下: 登录云服务器管理控制台 定位到需要重新部署环境的实例。 如果该实例刚刚创建,可以直接停止实例。如果实例已经运行了一段时间,您想保留其中的数据,请在操作前将数据备份到数据盘中。 注意:在更换镜像后,系统盘的数据会全部被清空,服务器的自动备份的快照可能会全部清空(取决于您的设置,请参见 自动快照随磁盘释放)。因此务必做好数据备份工作。 停止实例。 确认停止实例。 实例停止后,单击实例名称,或者右侧的 管理。 在左侧的 配置信息 中,单击 更多 > 更换系统盘。 请认真阅读提示信息。然后单击 确定,更换系统盘。 单击 镜像市场,然后单击 从镜像市场选择(含操作系统)。 镜像市场列表的左侧是镜像的分类。您可以根据分类,选择想使用的镜像。找到需要的镜像后,单击镜像右下方的 同意并使用。注意在左侧最下方,有两个按钮:已购买的镜像和已订阅的镜像。如果您已经购买过镜像,可以直接单击已购买的镜像,选择镜像。下图是选择已经购买的镜像的示例。单击 同意并使用。注意:在此页面,不要单击镜像链接,否则会直接引导您到购买镜像页面,引起误解。 继续选择系统盘,输入登录密码,然后单击 去支付。 您会看到更换操作系统的提示。单击 确定。 您成功使用镜像部署了环境。现在可以启动、并登录实例,开始使用您的环境了。

2019-12-01 22:57:26 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档您可以根据业务需要,选择下列任意一种方式部署云服务器 ECS 实例的使用环境: 镜像部署手动部署 下表列出了两种部署方式的特点。一般推荐镜像部署。如果您需要个性化定制部署,建议使用手动部署。 对比项 镜像部署 手动部署 部署所需时间 3-5分钟,快速部署上云 1-2天。选择适合的操作系统、中间件、数据库、各类软件、插件、脚本,再进行安装和配置 专业性 IOPS 由运维过万级用户的优质服务商提供 依赖开发人员的开发水平 个性化 支持主流应用场景 可满足个性化的部署要求 安全性 经过严格安全审核,集成最稳定安全的版本 依赖开发人员的开发水平 售后服务 专业售后工程师团队支持 依赖运维人员的经验,或由外包团队支持 注意: 本文档只介绍通用的操作步骤。一般镜像软件安装包都包含了操作指南,请阅读镜像操作指南进行具体的安装和配置。 阿里云的云市场提供了丰富的镜像资源。镜像集成了操作系统和应用程序。在创建实例时,您可以选择包含了应用环境的镜像,创建后无需再部署环境。 注意:云服务器 ECS 不支持虚拟化软件(如 KVM、Xen、VMware 等)的安装部署。 操作步骤说明:本节介绍的方法适用于已经购买实例、但想使用镜像重新部署环境的用户。您也可以在创建实例的时候就选择镜像,请参考创建实例。 如果您想使用镜像市场的镜像来替换当前实例的操作系统,可以通过本节介绍的更换系统盘的方法来实现。 更换系统盘的时候,数据盘的数据则不会受到影响。因此建议您将系统盘的个人数据备份到数据盘中,或采用其他方式进行备份。 更换系统盘后,IP 地址不会改变。 如果您购买的实例已经开始运行,但是您想使用镜像市场中的镜像重新部署环境,操作步骤如下: 登录云服务器管理控制台 定位到需要重新部署环境的实例。 如果该实例刚刚创建,可以直接停止实例。如果实例已经运行了一段时间,您想保留其中的数据,请在操作前将数据备份到数据盘中。 注意:在更换镜像后,系统盘的数据会全部被清空,服务器的自动备份的快照可能会全部清空(取决于您的设置,请参见 自动快照随磁盘释放)。因此务必做好数据备份工作。 停止实例。 确认停止实例。 实例停止后,单击实例名称,或者右侧的 管理。 在左侧的 配置信息 中,单击 更多 > 更换系统盘。 请认真阅读提示信息。然后单击 确定,更换系统盘。 单击 镜像市场,然后单击 从镜像市场选择(含操作系统)。 镜像市场列表的左侧是镜像的分类。您可以根据分类,选择想使用的镜像。找到需要的镜像后,单击镜像右下方的 同意并使用。注意在左侧最下方,有两个按钮:已购买的镜像和已订阅的镜像。如果您已经购买过镜像,可以直接单击已购买的镜像,选择镜像。下图是选择已经购买的镜像的示例。单击 同意并使用。注意:在此页面,不要单击镜像链接,否则会直接引导您到购买镜像页面,引起误解。 继续选择系统盘,输入登录密码,然后单击 去支付。 您会看到更换操作系统的提示。单击 确定。 您成功使用镜像部署了环境。现在可以启动、并登录实例,开始使用您的环境了。

2019-12-01 22:57:26 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档您可以根据业务需要,选择下列任意一种方式部署云服务器 ECS 实例的使用环境: 镜像部署手动部署 下表列出了两种部署方式的特点。一般推荐镜像部署。如果您需要个性化定制部署,建议使用手动部署。 对比项 镜像部署 手动部署 部署所需时间 3-5分钟,快速部署上云 1-2天。选择适合的操作系统、中间件、数据库、各类软件、插件、脚本,再进行安装和配置 专业性 IOPS 由运维过万级用户的优质服务商提供 依赖开发人员的开发水平 个性化 支持主流应用场景 可满足个性化的部署要求 安全性 经过严格安全审核,集成最稳定安全的版本 依赖开发人员的开发水平 售后服务 专业售后工程师团队支持 依赖运维人员的经验,或由外包团队支持 注意: 本文档只介绍通用的操作步骤。一般镜像软件安装包都包含了操作指南,请阅读镜像操作指南进行具体的安装和配置。 阿里云的云市场提供了丰富的镜像资源。镜像集成了操作系统和应用程序。在创建实例时,您可以选择包含了应用环境的镜像,创建后无需再部署环境。 注意:云服务器 ECS 不支持虚拟化软件(如 KVM、Xen、VMware 等)的安装部署。 操作步骤说明:本节介绍的方法适用于已经购买实例、但想使用镜像重新部署环境的用户。您也可以在创建实例的时候就选择镜像,请参考创建实例。 如果您想使用镜像市场的镜像来替换当前实例的操作系统,可以通过本节介绍的更换系统盘的方法来实现。 更换系统盘的时候,数据盘的数据则不会受到影响。因此建议您将系统盘的个人数据备份到数据盘中,或采用其他方式进行备份。 更换系统盘后,IP 地址不会改变。 如果您购买的实例已经开始运行,但是您想使用镜像市场中的镜像重新部署环境,操作步骤如下: 登录云服务器管理控制台 定位到需要重新部署环境的实例。 如果该实例刚刚创建,可以直接停止实例。如果实例已经运行了一段时间,您想保留其中的数据,请在操作前将数据备份到数据盘中。 注意:在更换镜像后,系统盘的数据会全部被清空,服务器的自动备份的快照可能会全部清空(取决于您的设置,请参见 自动快照随磁盘释放)。因此务必做好数据备份工作。 停止实例。 确认停止实例。 实例停止后,单击实例名称,或者右侧的 管理。 在左侧的 配置信息 中,单击 更多 > 更换系统盘。 请认真阅读提示信息。然后单击 确定,更换系统盘。 单击 镜像市场,然后单击 从镜像市场选择(含操作系统)。 镜像市场列表的左侧是镜像的分类。您可以根据分类,选择想使用的镜像。找到需要的镜像后,单击镜像右下方的 同意并使用。注意在左侧最下方,有两个按钮:已购买的镜像和已订阅的镜像。如果您已经购买过镜像,可以直接单击已购买的镜像,选择镜像。下图是选择已经购买的镜像的示例。单击 同意并使用。注意:在此页面,不要单击镜像链接,否则会直接引导您到购买镜像页面,引起误解。 继续选择系统盘,输入登录密码,然后单击 去支付。 您会看到更换操作系统的提示。单击 确定。 您成功使用镜像部署了环境。现在可以启动、并登录实例,开始使用您的环境了。

2019-12-01 22:57:26 0 浏览量 回答数 0

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2019-12-01 22:57:32 0 浏览量 回答数 0

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数据表结构相关问题

asuo 2019-12-01 20:00:28 781 浏览量 回答数 1

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MaxCompute产品简介:与其它阿里云服务的集成使用

行者武松 2019-12-01 22:01:13 1482 浏览量 回答数 0

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【直播回顾】21天搭建推荐系统:实现“千人千面”个性化推荐(含视频)

小柒2012 2019-12-01 21:21:27 7489 浏览量 回答数 1

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看看招聘算法工程师的要求大概能知道一些情况: 华为:无线RTT(无线传输技术)算法工程师 主要工作职责 1.根据各无线产品(包括WCDMA(含HSPA)/CDMA2000/Wimax/GSM(EDGE)需求,分析和设计基带算法及其性能。 2.参与无线产品系统测试,外场测试,定位并分析问题。 3.参与LTE(S3G)/AIE/E-HSPA/GERAN标准演进的物理层技术提案工作。 4.与各无线产品RRM算法人员,网规人员合作,共同完成跨领域的算法分析研究和系统性能分析工作。 职位要求:(一)通信知识 1.硕士及以上学历,通信、信号处理或相关专业毕业(很优秀或有丰富算法分析经验可以放宽到本科)。 2.掌握信号处理技术,随机系统理论和信号检测理论,通信原理等技术。 3.熟悉无线通信系统原理,特别是蜂窝无线通信系统。 4.了解无线资源管理的基本知识,如切换,功控等。 5.了解无线网络规划的技术,特别是容量,覆盖相关的知识。 (二)个人素质 1.对算法研究有浓厚兴趣和求知欲望,有意在这里长期发展。 2.有良好的领悟能力,对工作精益求精的精神,强烈的责任心。 3.有良好的团队意识和合作精神。 (三)其他要求和说明 1.有在国内外公司相关核心部门工作经历和成功经验的人优先考虑。 某搜索网站:职位名称:资深搜索算法工程师 职位描述:1. 针对公司搜索业务,开发搜索相关性算法、排序算法。 2. 对公司海量用户行为数据和用户意图,设计数据挖掘算法 。 3. 进行关联推荐、个性化搜索技术的研发。公司简介:公司成立于2003年,拥有注册会员1.7亿;2009年全年交易额达到2083亿人民币,是亚洲最大的网络零售商圈。网站占据国内电子商务80%以上的市场份额。公司子平台作为一站式购物搜索引擎,自上线以来,已经成为这个领域内的领军力量,它最终将会为消费者提供从商品搜索、购物比价甚至在线支付的全流程购物服务。公司采用行业领先的搜索技术,网罗最受欢迎的C2C、B2C以及团购网站的所有线上商品,同时将各类导购资讯一网打尽,为用户提供便捷的一站式购物体验;货比N家,。公司有着千万台服务器24x7的积累和计算海量的用户购物行为以及商品销售数据,为消费者提供可持续提升体验的个性化商品推荐;创新的手机应用让购物随时随地。 欢迎对网络购物体验,搜索技术,大数据量并行处理,分布式存储与计算,大规模集群通讯,自然语言处理, 机器学习,商品推荐算法, Android/iOS移动应用开发等感兴趣的朋友加入。岗位职责:1、3年以上相关工作经验。 2、熟练掌握C/C++或java语言。 5、深入理解机器学习理论,了解自然语言处理技术者优先考虑

沉默术士 2019-12-02 01:21:16 0 浏览量 回答数 0

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阿里云大数据(数加)将阿里巴巴十年沉淀的大数据技术能力全面开放,从计算平台到分析型数据库,从 BI 到数据可视化大屏,从机器学习平台到语音、图像服务,从个性化推荐到精准营销,您所使用的数加产品,皆与阿里同款!数加产品具有以下特性:极高的性价比:墨迹天气通过使用 MaxCompute,数据存储和计算成本下降 70%,同时获得计算性能的大幅提升。MaxCompute 已成为日志分析、数据仓库、BI、数据挖掘和机器学习的首选平台;开发效率指数级提升:DataV 帮您在一天甚至一小之内设计出与天猫双十一同款的炫酷大屏,QuickBI 更是将数据分析的技术门槛降到零,推荐引擎相比传统方案提升了 30 倍开发效率,而营销引擎将自建DSP 系统的开发时间缩短到 2 天半;与云平台无缝打通:无论是存放在 ECS 里面的日志,还是 RDS 里面的业务数据,或者 OSS 存储的文本、图像、视频,都可以通过数加对云上的各种数据直接进行分析和处理。

隐林 2019-12-01 23:52:47 0 浏览量 回答数 0

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看看招聘算法工程师的要求大概能知道一些情况: 华为:无线RTT(无线传输技术)算法工程师 主要工作职责 1.根据各无线产品(包括WCDMA(含HSPA)/CDMA2000/Wimax/GSM(EDGE)需求,分析和设计基带算法及其性能。 2.参与无线产品系统测试,外场测试,定位并分析问题。 3.参与LTE(S3G)/AIE/E-HSPA/GERAN标准演进的物理层技术提案工作。 4.与各无线产品RRM算法人员,网规人员合作,共同完成跨领域的算法分析研究和系统性能分析工作。 职位要求:(一)通信知识 1.硕士及以上学历,通信、信号处理或相关专业毕业(很优秀或有丰富算法分析经验可以放宽到本科)。 2.掌握信号处理技术,随机系统理论和信号检测理论,通信原理等技术。 3.熟悉无线通信系统原理,特别是蜂窝无线通信系统。 4.了解无线资源管理的基本知识,如切换,功控等。 5.了解无线网络规划的技术,特别是容量,覆盖相关的知识。 (二)个人素质 1.对算法研究有浓厚兴趣和求知欲望,有意在这里长期发展。 2.有良好的领悟能力,对工作精益求精的精神,强烈的责任心。 3.有良好的团队意识和合作精神。 (三)其他要求和说明 1.有在国内外公司相关核心部门工作经历和成功经验的人优先考虑。 某搜索网站:职位名称:资深搜索算法工程师 职位描述:1. 针对公司搜索业务,开发搜索相关性算法、排序算法。 2. 对公司海量用户行为数据和用户意图,设计数据挖掘算法 。 3. 进行关联推荐、个性化搜索技术的研发。公司简介:公司成立于2003年,拥有注册会员1.7亿;2009年全年交易额达到2083亿人民币,是亚洲最大的网络零售商圈。网站占据国内电子商务80%以上的市场份额。公司子平台作为一站式购物搜索引擎,自上线以来,已经成为这个领域内的领军力量,它最终将会为消费者提供从商品搜索、购物比价甚至在线支付的全流程购物服务。公司采用行业领先的搜索技术,网罗最受欢迎的C2C、B2C以及团购网站的所有线上商品,同时将各类导购资讯一网打尽,为用户提供便捷的一站式购物体验;货比N家,。公司有着千万台服务器24x7的积累和计算海量的用户购物行为以及商品销售数据,为消费者提供可持续提升体验的个性化商品推荐;创新的手机应用让购物随时随地。 欢迎对网络购物体验,搜索技术,大数据量并行处理,分布式存储与计算,大规模集群通讯,自然语言处理, 机器学习,商品推荐算法, Android/iOS移动应用开发等感兴趣的朋友加入。岗位职责:1、3年以上相关工作经验。 2、熟练掌握C/C++或java语言。 3、了解Unix/Linux环境下开发环境、熟练应用Perl和Unix Shell等其中一种语言; 4、熟悉信息检索理论,了解常用的数据挖掘技术。 5、深入理解机器学习理论,了解自然语言处理技术者优先考虑

聚小编 2019-12-02 01:21:14 0 浏览量 回答数 0

问题

镜像部署 Linux 环境

chenchuan 2019-12-01 21:34:34 731 浏览量 回答数 0

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ECS镜像如何部署Windows环境

boxti 2019-12-01 21:44:23 1108 浏览量 回答数 0

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boxti 2019-12-01 21:43:31 1216 浏览量 回答数 0

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云市场镜像

boxti 2019-12-01 21:42:04 1024 浏览量 回答数 0

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"袋鼠云和阿里云一起合作的新华书店的案例可以参考。这个案例是阿里云、袋鼠云在和一家叫中金易云的公司一起合作的,中金易云是中金数据系统有限公司和浙江省新华书店集团有限公司共同出资成立的合资公司,他们是图书出版行业两家最大的做ERP的服务商。他们在全国有20多个发行集团在用他们的ERP软件,积累了大量图书行业的数据。新华书店从1999年开始在做书目数据的搜集和整理,因为这些数据对整个行业的上下游都很有价值。图书产业的参与者,都会需要这些数据。中金易云的数据相当于做了一个面对整个图书行业的“生意参谋”(阿里巴巴的数据产品之一),让他们了解自己的行业情报,包括我情、敌情、行情。我们现在和中金易云一起做的产品也是类似“生意参谋”的,基于图书行业的一个生意参谋。根据书的销量预期对选题进行调整,对门店进行推荐。袋鼠云对数据进行采集,进行建模,对图书销量进行预测,做个性化的书目推荐,给各个出版社领导提供经营分析数据。这个原来只是存在各个省ERP数据库里的数据,没有发挥应有的价值,但是汇总之后,就对整个行业有非常准确的数据判断。出版社、发行商、书店都对这些数据有需求,这个数据就能影响行业的上下游。这只是第一个方面。第二个方面,这些数据也可以和图书馆进行合作,包括学校的图书馆。全民阅读也是未来中国文化领域的一个重要内容,数据中台定制服务对全民阅读也有很大价值。"

1603144775638512 2019-12-02 01:56:29 0 浏览量 回答数 0

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【PDF下载】金融技术峰会之大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用

云栖技术 2019-12-01 21:01:28 3556 浏览量 回答数 1

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建站教程汇总

chenchuan 2019-12-01 21:34:33 719 浏览量 回答数 0

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阿里官方Java代码规范标准《阿里巴巴Java开发手册》下载

管理贝贝 2019-12-01 21:04:40 60557 浏览量 回答数 37

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在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

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