Press "Enter" to skip to content

推荐工程系统架构演进

本站内容均来自兴趣收集,如不慎侵害的您的相关权益,请留言告知,我们将尽快删除.谢谢.

1. 前言

 

2. 到家推荐工程框架- V.1.0

 

2.1. 框架雏型

 

2.2. 存在问题

 

3. 到家推荐工程框架- V.2.0

 

4. 到家推荐工程框架- V.3.0

 

4.1. 配置服务端与客户端

 

4.2. ab判断能力

 

4.3. 召回服务

 

4.4. 预测服务

 

5. 展望

 

1、 前言

 

推荐现在已经成为电商最核心的竞争力,也是电商平台的重要流量入口之一。近年来推荐场景逐渐的多样化,覆盖到各流量入口,几乎所有页面都可以进行商品推荐:首页、详情页、购物车页面、下单成功页、错误页等等。而不同的页面,推荐的侧重点也会不尽相同。

 

推荐系统的价值,对于用户来说,能大幅提升使用体验,使用户感到满足。轻松购买到自己的想要的商品。但对于企业来说,推荐系统不仅能解决长尾效应和马太效应,同时能够提升产品用户体验,增强用户黏性,更好的创造产品价值,进一步扩大产品盈利。

 

到家推荐系统随着业务的增长和算法能力的提升,目前经历了三个架构版本的演进:

 

V.1.0采用了一种简单的策略+工厂的设计思路,在推荐项目启动之初,满足了业务的快速迭代上线;

 

V.2.0按照业务场景做了垂直拆分,按照推荐流程的固有阶段对系统进行水平分成,使系统更贴切业务,框架更为合理清晰

 

V.3.0按照到家业务对每个推荐阶段抽象整合,将推荐系统平台化,提高系统的扩散性、伸缩性、稳定性

 

2、 到家推荐工程架构 –  V.1.0

 

2.1 、框架雏型

 

到家商品系统创建之初,为了把推荐算法的能力通过api的方法提供给到家各个业务方使用,设计并且上线了推荐工程1.0系统。

 

 

2.2 、存在问题

 

在这个设计中,可对外快速输出推荐的服务,但也存在较大的风险:

 

1、 一个推荐服务支持所有上游的业务,导致系统故障隔离性差。多业务逻辑在一个 JVM中,系统资源分配困难。线程资源枯竭,异步化逻辑相互影响 。系统的可伸缩性差,无法针对某个业务进行扩容,只能对整个应用扩容;

 

2、 随着业务迅速发展,增加了系统的复杂性。如果继续使用简单的策略 + 工厂模式,将成为开发效率提升的阻碍,亟待解决。在经历了大量迭代,发现推荐存在鲜明的阶段性逻辑,按照推荐阶段进行抽象模块化,可以提升开发效率。

 

3、 召回的瓶颈,召回采用直连 的方式 ,在有限的时间内,单点从 Redis获取数据是有限的 ,已经成为增加召回数据、提高性能的瓶颈。到家召回主要是基于商品,存在很高的相似度,是可以进一步抽象合并的,但通过直连 Redis的方式 ,很难做到抽象合并。

 

4、 推荐系统所有数据储存在一个 Redis集群里 ,如果某一业务持续高并发请求,会导致其他业务受影响。虽然可以通过横向扩容分片来解决燃眉之急,但是随着数据量级的不断增长, Redis单集群的风险也越来越大。

 

3、 到家推荐工程架构 –  V.2.0

 

推荐接入的业务场景与日俱增,系统维护渐渐显露了框架 1.0 中的几大风险,首先做的第一个拆分方式,就是按业务做了垂直拆分逻辑,将应用 1分为N,存储1分为N,做业务隔离。

 

按照业务场景 , 把聚合的服务拆分成 N个推荐场景 。 基于不同的推荐场景对系统进行垂直拆分 , 使系统故障可以有效的隔离 , 避免一个接口的异常错影响到整个服务性能 , 甚至瘫痪 。 拆分后的应用服务可按需分配资源 , 资源利用最大化 。

 

Redis是推荐系统的一个重要基石 , 会重度使用 Redis存放核心的数据 , 保障 redis高可用、高扩展、高性能是至关重要的 。 本次重构将一个大的 Reids集群拆分成N个小集群 , 将不同的数据源均匀的分配到各个集群里 , 均摊了 Redis集群宕机的风险 , 面对突发情况小集群更容易扩容 。

 

第二个拆分是对工程框架 , 降低系统的复杂性 , 更好的面向推荐业务开发 。 拆分后的系统在代码上存在非常高的冗余,因推荐有阶段性先后逻辑。在解决这个问题上,我们采用了一种 P ipeline 流程调度的方案;将业务进行模块化分解,细化各阶段逻辑,比如:召回、过滤、粗排、合并、精排、干预、打散等 。 模块化后 , 针对某一个推荐模块 , 业务迭代会更加明确 , 代码耦合度更低 。 根据业务将不同的推荐模块配置到配置文件里 , pipeline调度器通过配置文件 , 执行推荐流程 , 形成了 2 . 0 配置化推荐框架 。

 

具体系统拆分后到架构设计,如图:

 

 

Pipeline流程调度设计,如图:

 

 

2.0版本的迭代,很好的解决了推荐在开发效率、系统稳定及系统性能瓶颈的问题。但是在推荐精细化运营中,慢慢也体现出了这套设计的不足,不能很好的做到业务精细化。实验的变更、局部特征值调整、或者想动态增加召回通路,都会有较大的产研测的投入,不适合推荐这样小步迭代,快速试错的场景。如何 在 推荐流程 的 关键阶段 、 容易变更节点, 可 根据业务 诉求 或算法 迭代 进行动态调整,减少开发成本和上线周期,成为我们下一个版本的演变萌芽 。

 

4、 到家推荐工程架构 –  V.3.0

 

在这个版本的研发中,主要演进方向是 pipeline流程动态配置化,将推荐A、B、C业务场景中共性的部分独立,并能独立设置相关属性,做到业务之间代码共享且属性设置隔离。 据此我们 演变出了一个配置服务,该服务的主要职责是管理业务应用程序里的 pipeline执行流程中的细节和实验信息。 同时将 计算密集型 的模型预测 、 IO密集型的召回从应用程序里拆分出来 , 独立成两个服务 , 使应用程序中的资源集中在业务处理上 。

 

3.0采用配置服务端与客户端 , 动态配置集中管理的方式 , 来实现配置化 pipeline推荐流程。配置服务端可以动态修改推荐流程和执行属性。配置客户端部署在推荐应用服务器上,与服务端保持心跳,更新配置服务端的流程配置。当推荐应用服务器接收到用户请求,会交给配置客户端,客户端根据入参找到需要执行的推荐流程,动态生成执行过程,并且在执行过程中使用执行属性,依赖拆解出来的召回服务、预测服务,完成推荐业务流程。面对多样化的推荐场景 , 这个版本都会表现得游刃有余。

 

3 . 0 整体框架设计 , 如图

 

 

下面将从配置服务的四个主要方面阐述 3 . 0 的动态配置化推荐系统 :

 

1、 配置服务端与客户端

 

2、 配置系统具备 ab判断的能力

 

3、 构建全量商品召回池

 

4、 模型预测服务化

 

4 . 1 、 配置服务端与客户端

 

总体设计

 

推荐配置系统主要含两个端 :服务端、客户端 。 服务端主要功能是配置推荐流程的各个节点 。 客户端主要功能是拉取服务端配置 , 在用户请求过程中生成推荐执行流程 。 具体交互方式见图

 

 

客户端定时轮询请求服务端上传心跳信息 ,并请求服务端APP应用的版本,服务端接收到请求之后,对比客户端请求合法性,返回相关版本数据。

 

客户端根据返回的版本信息对比本地的配置版本 , 相同等待下次心跳 ,不同发起拉取配置请求。

 

当服务端接收到客户端的配置请求时 , 查询当前服务的所有有效配置 , 组合相应的数据结构 , 返回给客户端 。客户端根据返回的配置更新本地配置 , 等待用户请求服务 , 生成业务请求链条 。

 

流程 设计 , 如图

 

 

服务端

 

服务端基础架构如图主要含两大块 : 对外服务接口和配置管理 。

 

设计 , 如图

 

 

1 、 对外服务 :

 

RPC 对外服务接口的主要职责是 : 响应各应用机器的心跳信息及下发应用下的所有满足要求的配置 : 主要含心跳响应接口、应用流程查询接口 。

 

2、 配置管理 :

 

统一管理到家所有推荐场景的配置 , 通过在线修改配置可以实时改变推荐策略 。 比如 feed应用系统 , 包含了多个场景的 feed流 , 每个 feed流可配置属于自己的多版本推荐流程 , 根据业务可以动态切换 。 每个推荐流程又可以自由组合召回 、 粗排 、 精排 、 打散 、 干预等推荐模块 。 结合不同类型的推荐模块和到家业务特点 , 为模块提供固化的专属配置 , 方便在线进行业务调整和功能迭代 。

 

客户端

 

客户端的设计思想源于对推荐实际业务流程的规范化,推荐的业务流程是固化的且是有规律的。客户端的流程会按推荐业务的规律化信息,从服务端 拉取相关配置后存储在本地。等待用户请求相关业务后,会根据用户的常规属性( 手机型号、经纬度等等 )、基础属性、上下文特征、业务方需要的实验信息等,动态的组合一组 handler 执行单元,然后执行该组单元,完成业务的请求,返回相关业务数据。

 

客户端通过与服务端保持心跳 , 同步服务端最新的配置变更 , 并验证变更配置是否正确 。 如果正确在下一次用户请求时会被执行 , 如果错误则忽略这次变更 。

 

客户端主要含有七大模块,其中底层模块两个:核心基础模块、基础扩展模块;业务模块 5个:启动模块、服务配置模块、业务解析模块、单元组合模块、执行器模块。

 

设计 , 如图

 

 

1 、 核心 层

 

我们推荐的业务执行是一个阶段到下一个阶段的过程。比如:从召回 – > 粗排 – > 精排 – > 打散 – > 干预 – > 打包 , 这个过程是很少会改变的,而且几乎每个业务流程都是如此。

 

核心基础模块是一个与业务无关的抽象,根据上面描述的特点。将整个执行逻辑形势抽象成了一个链表,将推荐的各个阶段抽象成了链表上的一个节点( Handler) 。

 

2 、 基础 层

 

因为核心基础模块是不支持在节点中执行多个业务的。但是我们的实际业务是需要这样的功能。比如召回节点,它是需要多路召回的,所以需要对节点进行这方面的扩展。

 

3 、 业务执行层

 

解析配置里的内容 , 将其组装成可执行的业务链 , 执行按照业务链顺序执行返回推荐结果 。

 

4. 2 、 ab 判断能力

 

 

ab 实验是推荐系统流量的分流核心 , 推荐迭代必备的度量衡 , 在推荐系统里的每个阶段使用 , 并且会不定时做出调整 。 在本次重构设计中 , 把 ab 属性的能力添加到推荐执行最小单的 handler 上 。 配置服务端可在 handler 上配置 ab 实验及策略 , 客户端执行中会根据 handler 所配置的 ab 策略选择是否执行业务代码 。 这样可以带来以下收益 :

 

1、 handler 进一步和业务解藕 , 只需要关注单一业务点 ;

 

2、 减少因为 ab 实验调整 , 带来的代码变动和上线次数 , 可以根据业务和策略实时做出调整 。

 

4. 3 、召回服务

 

召回作为到家推荐重要的一环,除了召回商品也可以给其他推荐环节提供基础特征。是每次业务需求重点关注的环节 。 构建一套全量的商品召回池 , 可以避免面向业务点对点的开发 。 将原来分散存储在 Redis 里的商品数据进行整理和扩展 , 集中存储在 ES 数据库里 。 在召回阶段通过配置对商品进行召回 。。

 

数据集中管理后 , 同时也解决了商品实时状态信息 ( 如价格 、 售罄 、 下架等 ) 不能及时更新问题 。 使用 MQ 队列 与 商品系统对接 , 商品系统发出变更消息 , 根据变更对 ES 里的商品进行修改 , 更新后 会 对全部召回通路生效 。

 

4. 4 、预测服务

 

将模型预测服务化 , 可以使预测服务具备在线支持多种模型 , 多版本的能力 。 在预测阶段通过配置选择多种排序方式 , 根据业务需求可以随时进行调整 。 预测服务化后 , 还提高了系统性能和伸缩性 , 通过扩容机器提高服务的吞吐量 , 使用更复杂的模型预测 。

 

5、 展望

 

推荐系统框架从 1 . 0 的服务可用 , 到 2 . 0 的系统框架重构 , 再到 3 . 0 的精细化运营业务 , 未来要满足不同的消费偏好 。 贴合每一个用户实际的需求为其推荐 , 让每一个流量得到更加充分的利用,最大限度的提高流量效率。 做到千人千面的个性推荐 , 首先要对每人每面的推荐能够做出合理的解释 。 为此要搭建推荐的解释平台 , 可以 帮助我们深入了解推荐系统的现状 , 更快更准的对系统进行迭代 。 在后续工作,我们可能在推荐信息解释及线上实时特征两部分完善现有的推荐工程框架,知己 ( 了解自己的推荐系统 ) , 知彼 ( 满足不同的消费偏好 ) , 才能做好推荐系统 。

 

Be First to Comment

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。