我在一家做跨境電商的小公司當(dāng)程序員移层，最近有個個性化推薦的需求需要我完成仍翰，前面都還好，快要完成了遇到點事兒观话，跟產(chǎn)品經(jīng)理有點講不通的地方予借，在此吐個槽。具體的個性化推薦筆記我會在完成該需求后花點時間整理一下频蛔，畢竟學(xué)到了挺多東西的灵迫。
我們的業(yè)務(wù)員會給商品做一個打分，這個分?jǐn)?shù)是他們希望曝光率更高的商品晦溪。這是第一點瀑粥。
第二點是根據(jù)我們后臺收集的用戶行為數(shù)據(jù)，每個用戶會對相關(guān)商品有一個打分三圆，這個打分就是用戶對商品的個性化推薦得分狞换。
然后我現(xiàn)在要做的是將這兩個打分給統(tǒng)一起來，加權(quán)求和后的總分就是給用戶的一個推薦順序舟肉。
實現(xiàn)這個需求比較簡單修噪，商品數(shù)據(jù)以及用戶對每件商品的個性化得分都存儲在elasticsearch中。用戶搜索時路媚，先將用戶對商品的個性化推薦得分篩選出來黄琼，弄成一個 id-score 形式的哈希表，再通過elasticsearch的sortScript整慎，進(jìn)行腳本排序脏款，在腳本中完成兩個得分的加權(quán)求和，最后再根據(jù)結(jié)果倒序排列院领，完成對用戶的推薦。
在搜索時同時需要注意用戶的體驗感够吩，整個請求時間得控制在200ms以內(nèi)比然，而排除了其他必要已經(jīng)存在的業(yè)務(wù)耗時以后，留給個性化推薦的時間也就100ms左右周循，因此問題就出現(xiàn)了强法。
elasticsearch作為一個搜索引擎万俗，本身在獲取大量數(shù)據(jù)時性能就不太好，現(xiàn)在又加了個更耗性能的腳本饮怯。這下好了闰歪，接口耗時在1s以上，就算ES有熱數(shù)據(jù)蓖墅，整體耗時也在400ms以上库倘。
為了減少響應(yīng)時間，最直觀的方法就是減少數(shù)據(jù)量论矾，一頁也才展示幾十個商品教翩，那我只需要處理前1000個個性化商品，這樣既能給用戶推薦他可能感興趣的商品贪壳，又不至于過于影響性能饱亿。我將想法同產(chǎn)品經(jīng)理說出來，準(zhǔn)備討論一下修改方案闰靴，結(jié)果被一口回絕彪笼，必須將所有產(chǎn)品都列入推薦當(dāng)中！而且接口響應(yīng)時間也得控制在200ms左右蚂且！
既要快配猫，又要好，公司還不愿加機(jī)器膘掰，搭建ES集群……真就既要馬兒跑的快章姓，還不讓馬兒吃得貴。
啥事兒沒有，吐個槽
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