百分點推薦引擎研究從需求到架構(gòu)

百分點推薦引擎研究從需求到架構(gòu)

導(dǎo)讀：百分點推薦引擎為電子商務(wù)和資訊網(wǎng)站提供SaaS模式的個性化推薦服務(wù)，提高網(wǎng)站的整站轉(zhuǎn)化率和用戶黏度。本文將從電子商務(wù)網(wǎng)站的實際需求出發(fā)，介紹百分點推薦引擎架構(gòu)設(shè)計和搭建。需求當(dāng)下，個性化時代的潮流勢不可擋，業(yè)界普遍意識到了推薦是網(wǎng)站的一項基本服務(wù)。但是，人們對推薦該如何來做，也就是推薦技術(shù)本身，還不甚了解。我們經(jīng)常會遇到這樣的疑問：“購買過該商品的用戶還購買過哪些商品這種推薦，不是一個SQL語句就搞定了嗎?”其實不然，推薦技術(shù)遠遠不是這么簡單。廣義上講，推薦技術(shù)屬于數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)范疇，這也意味著好的推薦服務(wù)依賴于科學(xué)的推薦算法和大量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。對于電子商務(wù)和資訊網(wǎng)站來講，想在推薦技術(shù)領(lǐng)域精耕細作，研發(fā)高端的推薦算法并應(yīng)用到海量數(shù)據(jù)上是非常困難的。正是在這樣的背景下，百分點推薦引擎應(yīng)運而生。在百分點推薦引擎產(chǎn)品的開發(fā)過程中，我們與麥包包、紅孩子、走秀網(wǎng)、耀點100等知名電子商務(wù)網(wǎng)站，以及天極網(wǎng)、億邦動力等知名媒體資訊類網(wǎng)站的技術(shù)部門進行了深入探討，從他們那里得到了很多幫助與啟發(fā)。在與這些行業(yè)先鋒的交流中我們發(fā)現(xiàn)，有一些需求是行業(yè)共有的，比如推薦的實時性、高可用性。另外一些需求是行業(yè)性的，比如嬰幼兒用品的單品重復(fù)購買率比較高，但相同的包包的重復(fù)購買率就不算高。對于一位正在育兒的母親，我們可以給她重復(fù)推薦符合她們偏好的、相同的奶粉和尿片，但對于一位時尚的女孩，我們向她重復(fù)推薦相同的包包可能就不合適了。經(jīng)過廣泛的市場需求和交流，我們要求百分點推薦引擎能夠從方方面面支持客戶的市場營銷策略，概括的講主要包括：l科學(xué)高效的推薦算法，并且根據(jù)網(wǎng)站特點選擇最佳的推薦算法和推薦策略;l根據(jù)用戶的全網(wǎng)行為分析他們的潛在偏好，幫助網(wǎng)站實現(xiàn)站內(nèi)站外精準營銷;l根據(jù)全網(wǎng)的商品和資訊信息分析各種內(nèi)容之間的相關(guān)度，幫助網(wǎng)站優(yōu)化站外流量導(dǎo)入工作。百分點推薦引擎面對的是全網(wǎng)的商品資訊信息以及用戶行為，如何科學(xué)有效的利用這些數(shù)據(jù)為電子商務(wù)和資訊網(wǎng)站提供豐富的推薦服務(wù)，滿足其推廣營銷目標，成為了我們最大的技術(shù)挑戰(zhàn)。為此我們對百分點推薦引擎提出了以下技術(shù)要求：l支持各種推薦算法和科學(xué)衡量指標。研究人員們已經(jīng)提出了數(shù)百種推薦算法以及相應(yīng)的標準數(shù)據(jù)集和推薦效果衡量指標，百分點推薦引擎必須足夠靈活以便能夠支持這些算法。而且我們要明確每種算法在各個數(shù)據(jù)集上的性能指標，以便為具體需求選擇合適的推薦算法。l大數(shù)據(jù)處理。面對全網(wǎng)資源和用戶行為，如何安全可靠的存儲和分析這些數(shù)據(jù)是非常關(guān)鍵的。我們的最低要求是每天能夠處理1億級別的數(shù)據(jù)輸入和推薦請求，并且保證數(shù)據(jù)絕對安全。顯然，分布式和云服務(wù)是我們唯一的選擇。l高可用性和實時性。作為一個WebService提供商，提供穩(wěn)定可靠低延時的服務(wù)是基本要求，我們從用戶體驗角度出發(fā)，要求每個推薦請求都能在2ms內(nèi)處理完成。l可擴展性。這是所有計算機系統(tǒng)的普遍需求，我們要求百分點推薦引擎可以很方便的添加各種新的推薦邏輯，提供新的推薦服務(wù)。并且當(dāng)整個系統(tǒng)需要升級擴容的時候，人力和硬件成本是線性可控的。l便于管理。運維是WebService的重頭戲，我們要求百分點推薦引擎中的各個部件(或邏輯單元)都是獨立可拆卸可替換的，每個部件都要有完善的容災(zāi)備份恢復(fù)機制，這樣整個系統(tǒng)的管理工作逐步細分，有利于分工協(xié)作。架構(gòu)設(shè)計根據(jù)上節(jié)提出的需求，我們將百分點推薦引擎設(shè)計為一組云服務(wù)的有機組合，如上圖，百分點推薦引擎可以分為存儲層，業(yè)務(wù)層，算法層和管理層四大功能組件。每個組件內(nèi)部又可以細分為更小的單元，或者服務(wù)模塊，提供基本的存儲或運算服務(wù)。單元與單元之間盡量解耦和，僅通過API協(xié)議進行協(xié)作，這樣一個單元的升級變動帶來的影響是可控的。每個單元都要做到可靠可用。下面，我們?nèi)娼榻B百分點推薦引擎四大功能組件。存儲層存儲層提供基本的數(shù)據(jù)存取服務(wù)，并做好備份和災(zāi)難恢復(fù)工作，以保證數(shù)據(jù)的安全可靠。根據(jù)不同的應(yīng)用需求，存儲層細分為Redis集群，Membase集群，MySQL集群和Hadoop/HDFS四類。lRedis集群。百分點推薦引擎采用了Redis作為緩存，用于存儲熱門數(shù)據(jù)，包括資源(商品或者咨詢)ID，名稱，鏈接，圖片，分類，品牌等。這些信息數(shù)量不算非常多，但是使用頻率非常高，基本上我們的每次推薦都要用到數(shù)十甚至數(shù)百個商品信息。之所以選用Redis，我們看重的是它的速度，持久化和以及主從機制。目前，我們使用Redis的方式是一個Master帶若干個Slaves以便實現(xiàn)讀寫分離，Master只負責(zé)寫，Slaves只負責(zé)讀，其中兩個Slave有序列化機制，并且必定有兩個Slave在不同的機器上以消除單點故障隱患。lMembase集群。Membase在百分點推薦引擎中扮演了主存的角色，主要用于支持百分點推薦引擎的計算。目前，百分點推薦引擎包含了大大小小十多個在線和離線計算模塊，這些模塊計算過程中需要用到很多數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生以及大量的中間結(jié)果，包括用戶在各個網(wǎng)站的行為歷史，資源之間的關(guān)系等等。這些數(shù)據(jù)的特點是不需要Schema，數(shù)量多，但絕大多的使用頻率很低。之所以選用Membase，主要原因是因為它可以很方便的進行橫向擴展以及有豐富的ClientAPI支持。lMySQL集群。在百分點推薦引擎的最初階段，我們賦予MySQL的主要任務(wù)是存儲所有客戶的原始數(shù)據(jù)(包括用戶行為，推薦請求及推薦結(jié)果等)以作備份之用，并在后期統(tǒng)計推薦效果。但很快我們就發(fā)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)庫變得極其龐大，以至于每周都需要對其進行壓縮備份和切割，運維工作量太大?，F(xiàn)在，我們已經(jīng)將數(shù)據(jù)備份和后期統(tǒng)計工作轉(zhuǎn)移到了Hadoop/HDFS平臺，只在MySQL中存儲最終的統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及其他客戶配置信息等小規(guī)模的數(shù)據(jù)。由于MySQL的任務(wù)量不重，我們僅對其做了雙機熱備以避免單機崩潰造成無法繼續(xù)服務(wù)。lHadoop/HDFS。正如前面所說，目前我們使用Hadoop/HDFS來存儲客戶的原始數(shù)據(jù)，并在其上做一些統(tǒng)計處理。另外，我們也在計劃將一些離線算法和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到Hadoop平臺上以便發(fā)揮Hadoop的潛力。Hadoop的NameNode存在單點故障隱患，為此我們?yōu)榻⒘艘粋€備份的NameNode，并在主服務(wù)器出現(xiàn)問題時將服務(wù)切換至備份服務(wù)器上。算法層這是百分點推薦引擎最核心也是最具挑戰(zhàn)性的部分，我們將這一層設(shè)計為一系列抽象算法的集合。我們深入研究了學(xué)術(shù)界在基于用戶行為的推薦算法，基于內(nèi)容的推薦算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則等多方面的理論知識，在此之上自主研發(fā)了十多種適用于大數(shù)據(jù)處理的在線和離線推薦算法。目前，我們的在線算法包括協(xié)同過濾(UserBased/ItemBasedCF)，基于內(nèi)容的推薦(ContentBased)，熱擴散(HeatDiffusion)，用戶行為模式分析(BehaviorPatternAnalysis)等等。離線算法包括KNN聚類，基于FPTree的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，基于上下文統(tǒng)計的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，序列模式算法，文檔建模算法等等。算法層并不關(guān)心具體的業(yè)務(wù)邏輯，而只負責(zé)數(shù)據(jù)處理和結(jié)果返回。以熱擴散算法為例，一方面它接受(用戶，資源，偏好指數(shù))的三元組作為計算輸入，實時計算用戶與用戶/資源之間的關(guān)系;另外，我們也可以向它請求某個用戶對哪些資源最感興趣，或者某個資源與哪些資源最相關(guān)。將業(yè)務(wù)邏輯和推薦算法本身剝離這樣的設(shè)計方式使得推薦算法具有了最大的通用性，也保證了前端的推薦功能模塊可以根據(jù)邏輯需求綜合多個算法。以百分點推薦引擎的“基于瀏覽歷史的個性化推薦”為例，它就使用到了熱擴散和基于內(nèi)容的推薦兩種算法。得益于存儲和算法的分離，算法層并不需要考慮數(shù)據(jù)的備份容災(zāi)等問題。這樣，如果某個算法模塊由于服務(wù)器故障出現(xiàn)異常，我們可以很快在另外的服務(wù)器上啟動同一個它的一個備份來替換它，而不涉及任何數(shù)據(jù)遷移問題，最大限度滿足了可用性。業(yè)務(wù)層這是百分點推薦引擎中直接面對客戶的部分，也就是我們的HTTPWebService，它主要負責(zé)兩件事：收集客戶提交的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為各個推薦算法需要的輸入數(shù)據(jù)，交由推薦算法計算;根據(jù)客戶提交的推薦請求，向一個或幾個推薦算法請求數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為客戶需要的數(shù)據(jù)格式。可以看出，業(yè)務(wù)層起到了連接具體需求與推薦算法，真實世界與計算機世界之間的作用。以“購買過該商品的用戶還購買過哪些商品”為例，我們來簡介這個推薦功能模塊是如何溝通客戶需求和推薦算法。目前我們主要采用熱擴散算法來實現(xiàn)這個推薦功能模塊。首先，客戶提交購買數(shù)據(jù)時，百分點推薦引擎會根據(jù)一定的業(yè)務(wù)邏輯將這個事件處理為算法可以接受的三元組。例如用戶U購買了商品K，我們可能會向算法發(fā)送一個輸入數(shù)據(jù)(U，K，1.0)。其次，當(dāng)客戶請求買過K的用戶還買過哪些商品時，我們一方面以K作為參數(shù)向算法請求與K最相近的資源;另一方面如果客戶提交了用戶ID，我們還會向算法請求該用戶可能感興趣的商品;最后我們將兩個結(jié)果加權(quán)整合，挑選其中權(quán)重最大同時滿足客戶額外需求(例如過濾用戶的購買歷史，按照商品類別/價格過濾等)的幾個商品作為最終推薦結(jié)果?？梢姡瑯I(yè)務(wù)層完全將推薦算法作為黑盒子來使用，這樣業(yè)務(wù)層就可以集中注意力滿足客戶多種多樣的需求。另外，同算法層一樣，業(yè)務(wù)層也無須關(guān)心數(shù)據(jù)的存儲備份和容災(zāi)。管理層在百分點推薦引擎中，管理層負責(zé)內(nèi)部DNS，配置管理，服務(wù)部署，服務(wù)監(jiān)控和自動應(yīng)急處理。l內(nèi)部DNS是實現(xiàn)高可用性的重要環(huán)節(jié)。百分點推薦引擎的各個組件都是通過內(nèi)部域名訪問其他服務(wù)的，所有服務(wù)器的主次DNS也都設(shè)置成了內(nèi)部DNS。這樣，當(dāng)有關(guān)鍵的服務(wù)器，例如Hadoop的NameNode，出現(xiàn)故障時，我們可以通過修改域名對應(yīng)的IP保證服務(wù)不間斷。l配置管理。這個模塊的主要功能是實現(xiàn)配置的自動化更新和通知。我們曾經(jīng)考慮過用Zookeeper來實現(xiàn)這一功能，但后來覺得Zookeeper太過重型，于是自己根據(jù)自己的需求開發(fā)了一個配置管理服務(wù)。百分點推薦引擎的內(nèi)部服務(wù)可以將自己注冊在配置管理的某個項目下，在改配置項變動時，配置管理模塊會通知該服務(wù)以便其獲得最新的配置信息。l服務(wù)監(jiān)控。這個模塊主要用于監(jiān)控服務(wù)器的健康狀況，各個進程是否能夠正常提供服務(wù)，并在出現(xiàn)異常情況時執(zhí)行短信報警和觸發(fā)自動應(yīng)急處理。我們的方法包括：n通過top，ps，free等一些基本工具來查看系統(tǒng)負載以及各個進程是否存活，CPU，Memroy等資源占用情況。利用redis-cli，memstats等特定工具來查看Redis，Membase的運行狀況。n對于自主開發(fā)的程序，我們都要求提供一個可供測試的調(diào)用，這個調(diào)用可以走完主要的服務(wù)流程，并返回執(zhí)行流程中是否出現(xiàn)異常，例如配置項設(shè)置錯誤，執(zhí)行流程超時等等。n我們會對各個服務(wù)輸出的LOG進行分析，找出異常狀況。例如短期內(nèi)出現(xiàn)大量EXCEPTION或者ERROR，請求處理時間超長，大量推薦請求得不到結(jié)果等等。監(jiān)控模塊一旦檢測到異常情況，會立即短信通知我們的運維人員，并通知自動應(yīng)急處理模塊嘗試修復(fù)異常。l自動應(yīng)急處理。我們在自動應(yīng)急模塊中實現(xiàn)了修改DNS配置，啟動/停止業(yè)務(wù)層服務(wù)程序和推薦算法的功能。舉個例子，當(dāng)MySQL主服務(wù)器宕機時，自動應(yīng)急模塊會收到來自監(jiān)控模塊的通知，而后它會嘗試修改將主從DNS中的MySQL服務(wù)器域名修改為MySQL從服務(wù)器的IP;又或者如果自動應(yīng)急模塊收到監(jiān)控模塊的通知說業(yè)務(wù)層某個服務(wù)進程在連續(xù)的1分鐘內(nèi)一直占用了100%的CPU，應(yīng)急模塊會將它kill掉并重新啟動，因