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每日英文

Anywhere, it is a good in the past, recall the number of times many, all would be light.

任何地方，再好的過(guò)去，回憶的次數(shù)多了，一切也就淡了。

每日掏心話

挖掘自己的潛力，樹(shù)立自己的信心，開(kāi)拓自己的事業(yè)，揚(yáng)長(zhǎng)避短，循序漸進(jìn)。

來(lái)自：鐘鎮(zhèn)剛 | 責(zé)編：樂(lè)樂(lè)

鏈接：blog.csdn.net/mucaoyx/article/details/84498468

程序員小樂(lè)(ID:study_tech)第 754 次推文 圖片來(lái)自 Pexels

往日回顧：如何更規(guī)范化編寫(xiě) Java 代碼

正文

今日頭條創(chuàng)立于2012年3月，到目前僅幾年時(shí)間。從十幾個(gè)工程師開(kāi)始研發(fā)，到上百人，再到200余人。產(chǎn)品線由內(nèi)涵段子，到今日頭條，今日特賣(mài)，今日電影等產(chǎn)品線。一、產(chǎn)品背景

今日頭條是為用戶提供個(gè)性化資訊客戶端。下面就和大家分享一下當(dāng)前今日頭條的數(shù)據(jù)（據(jù)內(nèi)部與公開(kāi)數(shù)據(jù)綜合）：

5億注冊(cè)用戶

2014年5月1.5億，2015年5月3億，2016年5月份為5億。幾乎為成倍增長(zhǎng)。

日活4800萬(wàn)用戶

2014年為1000萬(wàn)日活，2015年為3000萬(wàn)日活。

日均5億PV

5億文章瀏覽，視頻為1億。頁(yè)面請(qǐng)求量超過(guò)30億次。

用戶停留時(shí)長(zhǎng)超過(guò)65分鐘以上

1、文章抓取與分析

我們?nèi)粘．a(chǎn)生原創(chuàng)新聞在1萬(wàn)篇左右，包括各大新聞網(wǎng)站和地方站，另外還有一些小說(shuō)，博客等文章。這些對(duì)于工程師來(lái)講，寫(xiě)個(gè)Crawler并非困難的事。

接下來(lái)，今日頭條會(huì)用人工方式對(duì)敏感文章進(jìn)行審核過(guò)濾。此外，今日頭條頭條號(hào)目前也有為數(shù)不少的原創(chuàng)文章加入到了內(nèi)容遴選隊(duì)列中。

接下來(lái)我們會(huì)對(duì)文章進(jìn)行文本分析，比如分類，標(biāo)簽、主題抽取，按文章或新聞所在地區(qū)，熱度，權(quán)重等計(jì)算。

2、用戶建模

當(dāng)用戶開(kāi)始使用今日頭條后，對(duì)用戶動(dòng)作的日志進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。使用的工具如下：

- Scribe

- Flume

- Kafka

我們對(duì)用戶的興趣進(jìn)行挖掘，會(huì)對(duì)用戶的每個(gè)動(dòng)作進(jìn)行學(xué)習(xí)。主要使用：

- Hadoop

- Storm

產(chǎn)生的用戶模型數(shù)據(jù)和大部分架構(gòu)一樣，保存在MySQL/MongoDB（讀寫(xiě)分離）以及Memcache/Redis中。

隨著用戶量的不斷擴(kuò)展大，用戶模型處理的機(jī)器集群數(shù)量較大。2015年前為7000臺(tái)左右。其中，用戶推薦模型包括以下維度：

1 用戶訂閱

2 標(biāo)簽

3 部分文章打散推送

此時(shí)，需要每時(shí)每刻做推薦。

3、新用戶的“冷啟動(dòng)”

今日頭條會(huì)通過(guò)用戶使用的手機(jī)，操作系統(tǒng)，版本等“識(shí)別”。另外，比如用戶通過(guò)社交帳號(hào)登錄，如新浪微博，頭條會(huì)對(duì)其好友，粉絲，微博內(nèi)容及轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論等維度進(jìn)行對(duì)用戶做初步“畫(huà)像”。

分析用戶的主要參數(shù)如下：

- 關(guān)注、粉絲關(guān)系

- 關(guān)系

- 用戶標(biāo)簽

除了手機(jī)硬件，今日頭條還會(huì)對(duì)用戶安裝的APP進(jìn)行分析。例如機(jī)型和APP結(jié)合分析，用小米，用三星的和用蘋(píng)果的不同，另外還有用戶瀏覽器的書(shū)簽。頭條會(huì)實(shí)時(shí)捕捉用戶對(duì)APP頻道的動(dòng)作。另外還包括用戶訂閱的頻道，比如電影，段子，商品等。

4、推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)，也稱推薦引擎。它是今日頭條技術(shù)架構(gòu)的核心部分。包括自動(dòng)推薦與半自動(dòng)推薦系統(tǒng)兩種類型：

1 自動(dòng)推薦系統(tǒng)

- 自動(dòng)候選

- 自動(dòng)匹配用戶，如用戶地址定位，抽取用戶信息

- 自動(dòng)生成推送任務(wù)

這時(shí)需要高效率，大并發(fā)的推送系統(tǒng)，上億的用戶都要收到。

2 半自動(dòng)推薦系統(tǒng)

- 自動(dòng)選擇候選文章

- 根據(jù)用戶站內(nèi)外動(dòng)作

頭條的頻道，在技術(shù)側(cè)劃分的包括分類頻道、興趣標(biāo)簽頻道、關(guān)鍵詞頻道、文本分析等，這些都分成相對(duì)獨(dú)立的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)。目前已經(jīng)有300+個(gè)分類器，仍在不斷增加新的用戶模型，原來(lái)的用戶模型不用撤消，仍然發(fā)揮作用。

在還沒(méi)有推出頭條號(hào)時(shí)，內(nèi)容主要是抓取其它平臺(tái)的文章，然后去重，一年幾百萬(wàn)級(jí)，并不太大。主要是用戶動(dòng)作日志收集，興趣收集，用戶模型收集。

資訊App的技術(shù)指標(biāo)，比如屏幕滑動(dòng)，用戶是不是對(duì)一篇都看完，停留時(shí)間等都需要我們特別關(guān)注

5、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

今日頭條使用MySQL或Mongo持久化存儲(chǔ)+Memched（Redis），分了很多庫(kù)（一個(gè)大內(nèi)存庫(kù)），亦嘗試使用了SSD的產(chǎn)品。今日頭條的圖片存儲(chǔ)，直接放在數(shù)據(jù)庫(kù)中，分布式保存文件，讀取的時(shí)候采用CDN。

6、消息推送

消息推送，對(duì)于用戶: 及時(shí)獲取信息。對(duì)運(yùn)營(yíng)來(lái)講，能夠 提??用戶活躍度。比如在今日頭條推送后能夠提升20%左右的DAU，如果沒(méi)有推送，會(huì)影響10%左右 DAU（2015年數(shù)據(jù)）。推送后要關(guān)注的ROI：點(diǎn)擊率，點(diǎn)擊量。能夠監(jiān)測(cè)到App卸載和推送禁用數(shù)量。今日頭條推送的主要內(nèi)容包括突發(fā)與熱點(diǎn)咨訊，有人評(píng)論回復(fù)，站外好友注冊(cè)加入。在頭條，推送也是個(gè)性化：- 頻率個(gè)性化- 內(nèi)容個(gè)性化- 地域- 興趣比如：按照城市：遼寧朝陽(yáng)發(fā)生的某個(gè)新聞事件，發(fā)給朝陽(yáng)本地的用戶。按照興趣：比如京東收購(gòu)一號(hào)店，發(fā)給互聯(lián)網(wǎng)興趣的用戶。推送平臺(tái)的工具和選擇，需要具備如下的標(biāo)準(zhǔn)：- 通道，首先速度要快，但是要可控，可靠，并且節(jié)省資源- 推送的速度要快，有不同維度的策略支持，可跟蹤，開(kāi)發(fā)接口要友好- 推送運(yùn)營(yíng)的后臺(tái)，反饋也要快，包括時(shí)效性，熱度，工具操作方便- 對(duì)于運(yùn)營(yíng)側(cè)，清晰是否確定推薦，包括推送的文案處理因此，推送后臺(tái)應(yīng)該提供日?qǐng)?bào)，完整的數(shù)據(jù)后臺(tái)，提供A/B Test方案支持。推送系統(tǒng)一部分使用自有IDC，在發(fā)送量特別大，消耗帶寬較嚴(yán)重。可以使用類似阿里云的服務(wù)，可有效節(jié)省成本。

二、今日頭條系統(tǒng)架構(gòu)

三、頭條微服務(wù)架構(gòu)今日頭條通過(guò)拆分子系統(tǒng)，大的應(yīng)用拆成小應(yīng)用，抽象通用層做代碼復(fù)用。

系統(tǒng)的分層比較典型。重點(diǎn)在基礎(chǔ)設(shè)施，希望通過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施提高快速迭代、容災(zāi)和一系列的工作，希望各個(gè)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)能更快做業(yè)務(wù)上的迭代以及架構(gòu)上的調(diào)整。

四、今日頭條的虛擬化PaaS平臺(tái)規(guī)劃

通過(guò)三層實(shí)現(xiàn)，通過(guò) PaaS 平臺(tái)統(tǒng)一管理。提供通用 SaaS 服務(wù)，同時(shí)提供通用的 App 執(zhí)行引擎。最底層是 IaaS 層。

IaaS 管理所有的機(jī)器，把公有云整合起來(lái)，頭條有一些熱點(diǎn)事件會(huì)全國(guó)推廣推送，對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬比較高，我們借助公有云，需要哪一種類型計(jì)算資源，統(tǒng)一抽象起來(lái)。基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合服務(wù)化的思路，比如日志，監(jiān)控等等功能，業(yè)務(wù)不需要關(guān)注細(xì)節(jié)就可以享受到基礎(chǔ)設(shè)施提供的能力。五、總結(jié)

今日頭條重要的部分在于：

• 數(shù)據(jù)生成與采集

• 數(shù)據(jù)傳輸。Kafka做消息總線連接在線和離線系統(tǒng)。

• 數(shù)據(jù)入庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、ETL（抽取轉(zhuǎn)換加載）

• 數(shù)據(jù)計(jì)算。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)表如何能被高效的查詢很關(guān)鍵，因?yàn)檫@會(huì)直接關(guān)系到數(shù)據(jù)分析的效率。常見(jiàn)的查詢引擎可以歸到三個(gè)模式中，Batch 類、MPP 類、Cube 類，頭條在 3 種模式上都有所應(yīng)用。

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