技术篇:微博推荐引擎体系结构简述

任何不拿出干货的技术文档都是耍流氓,首先上体系结构图,如图所示,在整体体系结构上,微博推荐可以被划分为4层:前端展现层、应用层、计算层以及数据层,其中我们把数据日志、统计、监控以及评估也都分在数据层。接下来我会逐一介绍他们的目的,作用、技术与发展。更为细致的描述应该会在以后的博客中体现。RFront主要目的是展现以及渲染微博内容,由于当前微博推荐在web以及客户端都有相对应的产品,展现差异较大,但数据和方法却是通用的。那么,需要有这么易于维护、拥抱变化的一层高效地响应产品需求。当然在微博推荐实际业务中,由于产品形态的多样以及策略的负责性,RFront做了不少工作以及相关的应用技术很多,在接下来