有了解今日头条系统

ss : 有了解今日头条系统架构的吗？请问每个用户的推荐列表 是在下拉刷新的时候生成的吗？

2018-04-09(6赞)

评论区：

王一丁 : 这种为了推荐的速度以及质量，大多数都会冗余数据 但不确定

EAsY : 我们做的信息流是实时加离线多种召回排序 ss : 实时算，系统能算的过来吗？

Caoz : 这个话题说来大了，首先用户已经标签化，你是怎样的用户只要一登录你的标签就跟随你的行为，并作为重要参数 跟随你的刷新和下拉操作。 其次是数据的预处理和缓存处理，基于你的标签，对缓存中的数据进行快速查询和拼接，提供 给你资料，但个别情况，你的标签过于冷门，或下拉过深超出缓存范围，可能会去数据库基于标签查询，并有一定机制做 缓存更新。 我不知道他们的方案，但如果我来设计，基本都是这个思路。 查询这块有很多优化的方法 实时查询也没想像 的那么耗费资源，数据都是结构化，预处理的，基于标签加时间逆序快查没那么难处理。

EAsY : 可以的 redis solr MySQL 多种存储结构 再加实时流计算 用户点击下次刷新都能实时反馈 整个架构并不耗时

EAsY : [强][强]和曹大大的思路差不多[呲牙][呲牙]

ss : 最近按这个写了个demo，现在卡在不能精确去重，存在给用户重复推的可能，曹大有思路吗？ EAsY : 去重很简单的事

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Caoz : 卖家必看！亚马逊数据分析工具深度测评 2018-04-09(21赞)

评论区： 微光 : 这个赞

晚自习 : 点击进来怎么是这个？ 晚自习 : 网路被劫持了？

Caoz : 被劫持了？！

晚自习 : 点击退出来回七八次，才看到顾小北 晚自习 : 我是用移动 4g啊，深圳地区啊 [大哭 ]

Caoz : 劫持后获利的公众号发出来，我报给微信，发现一个举报一个，这群王八蛋。 晚自习 : 微信是 qubanf123. 网站是 http://web.meirenzhi.com.cn/web/fx/20180409_1/

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