在構(gòu)建現(xiàn)代線(xiàn)上服務(wù),尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)或推薦系統(tǒng)時(shí),特征數(shù)據(jù)的高效存取是系統(tǒng)性能的核心。特征數(shù)據(jù)通常指用于模型預(yù)測(cè)或業(yè)務(wù)邏輯的各種屬性值,如用戶(hù)畫(huà)像、商品標(biāo)簽、實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)等。這些數(shù)據(jù)具有讀取頻繁、更新快、結(jié)構(gòu)靈活且對(duì)延遲敏感的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在此場(chǎng)景下往往力不從心,而Redis作為一種高性能的內(nèi)存鍵值存儲(chǔ),憑借其豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、極致的速度和原子操作,成為存儲(chǔ)線(xiàn)上服務(wù)特征的理想選擇。
一個(gè)完整的特征存儲(chǔ)支持服務(wù)通常包含以下層次:
feature:user:{user<em>id} 表示用戶(hù)特征,feature:item:{item</em>id} 表示商品特征。這便于管理和查找。HSET feature:user:1001 age 25 city "北京" last_login 1672531200。適合字段多且需要單獨(dú)更新的場(chǎng)景。MSET、HMGET或管道(Pipeline)技術(shù)批量讀寫(xiě)特征,可以大幅減少網(wǎng)絡(luò)往返次數(shù),提升吞吐量。假設(shè)我們需要維護(hù)用戶(hù)的“實(shí)時(shí)點(diǎn)擊次數(shù)”和“最后點(diǎn)擊商品”兩個(gè)特征。
更新流程(數(shù)據(jù)處理服務(wù)):
1. 用戶(hù)發(fā)生點(diǎn)擊事件,日志發(fā)送至Kafka。
2. Flink流作業(yè)消費(fèi)該事件,進(jìn)行計(jì)數(shù)和最新商品ID的更新計(jì)算。
3. 計(jì)算后,F(xiàn)link作業(yè)通過(guò)Redis客戶(hù)端執(zhí)行命令:
`bash
# 使用哈希,原子性地增加計(jì)數(shù)并更新最后商品
HSET feature:user:123 clickcount <新值> lastitem_id 456
# 同時(shí)為該鍵設(shè)置1小時(shí)過(guò)期,防止長(zhǎng)期不活躍用戶(hù)數(shù)據(jù)堆積
EXPIRE feature:user:123 3600
`
查詢(xún)流程(線(xiàn)上推薦服務(wù)):
1. 要為用戶(hù)123生成推薦,服務(wù)需要獲取其特征。
2. 通過(guò)Redis客戶(hù)端執(zhí)行:HGETALL feature:user:123。
3. 將獲取到的特征字典輸入推薦模型,得到推薦結(jié)果。
利用Redis存儲(chǔ)特征,構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)支持服務(wù),是提升線(xiàn)上服務(wù)響應(yīng)能力和用戶(hù)體驗(yàn)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。成功的實(shí)踐離不開(kāi)合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)選型、清晰的鍵名規(guī)劃、針對(duì)性能的優(yōu)化以及對(duì)高可用和可觀(guān)測(cè)性的重視。隨著業(yè)務(wù)增長(zhǎng),特征數(shù)據(jù)的管理會(huì)愈加復(fù)雜,未來(lái)可考慮引入特征平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一的生命周期管理,使特征成為企業(yè)更易用、更可靠的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。
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更新時(shí)間:2026-02-20 05:20:46