分布式推荐系统架构实战 · 课程目录

01推荐系统概述

定义、价值与核心挑战，协同过滤与基于内容的推荐原理

02离线架构基石

Lambda架构与Kappa架构对比，数据湖与数据仓库选择

03特征工程平台

实时/离线特征统一管理，Feast/Tecton架构设计

04模型训练平台

分布式训练框架(TensorFlow/PyTorch)，参数服务器与AllReduce

05模型推理服务

模型热加载、版本管理、A/B测试与流量路由，TensorFlow Serving实践

06召回层架构

多路召回策略(协同过滤、向量检索、热度召回)，Faiss与Milvus选型

07排序层架构

粗排、精排与重排流水线设计，实时特征拼接与模型打分

08实时计算引擎

Flink/Kafka Streams在推荐中的应用，实时特征聚合与窗口计算

09数据管道与ETL

离线批处理(Spark)与实时流处理(Flink)整合，数据质量监控

10向量检索技术

近似最近邻搜索(ANN)，HNSW、IVF算法原理，分布式索引构建

11模型生命周期管理

MLflow/Kubeflow实践，模型版本控制与回滚策略

12实验平台与A/B测试

分流策略(用户ID/Hash)，实验指标计算与统计显著性检验

多级缓存(Redis/Local Cache)，缓存穿透、击穿与雪崩应对

14消息队列选型

Kafka vs Pulsar vs RabbitMQ，解耦与削峰作用

15服务治理与RPC

gRPC/Thrift在推荐服务中的应用，服务发现与负载均衡

16监控与告警

Prometheus + Grafana搭建推荐系统监控，业务与技术指标

17全链路追踪

OpenTelemetry在推荐系统中的实践，调用链分析与性能瓶颈

18冷启动问题

用户/物品/系统冷启动解决方案，探索与利用(EE)策略

19实时特征计算

基于Flink的实时特征工程，滑动窗口与计数器实现

20模型在线学习

在线学习框架(FTRL、Online Learning)，模型实时更新策略

21多目标优化

多任务学习(MMOE/PLE)，多目标融合与帕累托最优

22图神经网络推荐

GCN/GAT在推荐中的应用，大规模图采样与训练

23强化学习推荐

DQN/Policy Gradient在推荐中的应用，模拟环境构建

用户行为迁移与知识蒸馏，多场景统一模型

25联邦学习推荐

隐私保护下的分布式推荐，FedAvg与安全聚合

26大规模系统设计

微服务拆分原则，容器化与Kubernetes部署

模型量化、剪枝与蒸馏，GPU推理优化与TensorRT

28数据一致性

最终一致性、因果一致性在推荐中的应用，分布式事务取舍

29灾难恢复与高可用

多活架构、数据备份与快速恢复策略

大模型在推荐中的应用，多模态推荐与因果推断

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