项目三：跨语言“推荐 / 排序 / 推送引擎” ​

概念 ​

构建一个智能推荐系统，例如内容推荐、商品推荐或动态推送。

Java 负责：

• 用户请求入口、缓存层、服务治理。

Python 负责：

• 模型推理（推荐算法）、特征计算。

技术整合 ​

学习收获 ​

• 多语言微服务协作（Dubbo + Python）；
• 异步事件流（Kafka）；
• 分层架构 + 模式组合；
• 可以在后期接入 AI 模型做扩展。

功能模块拆解 ​

1️⃣ 用户请求入口 ​

• 拉取推荐结果
• 用户画像查询

技术

• Java 服务
• Dubbo Provider

2️⃣ 行为事件采集 ​

• 点击 / 浏览 / 停留

技术

• Kafka Producer

3️⃣ 推荐策略服务（Python） ​

• 规则推荐
• 简单模型推理
• A/B 策略切换

设计模式

• 策略模式
• 装饰器（特征增强）

4️⃣ 推荐结果缓存 ​

• 热推荐
• 个性化缓存

技术

• Redis

5️⃣ 服务治理 ​

• 服务注册
• 灰度发布

技术

• ZK + Dubbo

总结 ​

非常适合你想做「Java + Python 双语言职责分离」的目标，但对算法兴趣不大的话，学习效率略低。

详细功能模块清单 ​

1. 行为事件采集层 (Event Ingestion) ​

• 事件格式 (JSON): { "userId": "u123", "itemId": "p789", "eventType": "view", "timestamp": 1678886400, "properties": { "duration": 30 } }
• Topic 规划 (Kafka):
  • user-behavior-events-topic: 接收所有用户行为日志。

2. 用户请求入口 (Java Service) ​

• RESTful API (Spring Boot):
  • GET /api/v1/recommendations/{userId}?scenario=for-you&count=10: 获取个性化推荐结果。
• 缓存层 (Redis):
  • 推荐结果缓存: KEY: reco:{scenario}:{userId}, VALUE: ["p1","p2","p3"] (JSON Array), TTL: 5 minutes。
  • 热门商品/内容缓存: KEY: hot-items, VALUE: ZSET of items。
• 服务调用:
  • 检查 Redis 缓存，命中则直接返回。
  • 未命中，则通过 Dubbo RPC 调用 Python 推荐服务。
  • 获取结果后，存入 Redis 缓存并返回给用户。

3. 推荐策略服务 (Python Service) ​

• RPC 服务 (Dubbo Provider or gRPC/REST):
  • 接口: get_recommendations(userId, scenario, count)
• 策略模式实现:
  • Strategy 接口: recommend(userId, count)
  • HotItemsStrategy: 返回热门榜单。
  • UserCFStrategy: 基于用户协同过滤的推荐。
  • ItemCFStrategy: 基于物品协同过滤的推荐。
  • 策略工厂根据 scenario 参数选择合适的策略。
• 特征/模型:
  • 用户画像 (User Profile) 存储: Redis Hash profile:{userId}。
  • 物品相似度矩阵: Redis Hash 或其他 KV 存储。

4. 离线/近实时计算 (Offline/Near-real-time Jobs) ​

• Kafka Consumer (Spark Streaming / Flink / Python):
  • 订阅 user-behavior-events-topic。
  • 任务1: 更新用户画像: 聚合用户行为，更新 Redis 中的用户画像 (如偏好的类目)。
  • 任务2: 计算物品相似度: 通过用户行为计算物品与物品之间的相似度得分。
  • 任务3: 更新热门榜单: 实时/准实时更新 hot-items ZSET。

5. 服务治理 (Governance) ​

• ZooKeeper:
  • 作为 Dubbo 的注册中心，管理 Java 和 Python 服务的地址。

分阶段开发计划 (Roadmap) ​

第一阶段：核心推荐逻辑 (Python) ​

• 目标: 在 Python 端实现一个最简单的推荐算法，并提供 API。
• 技术栈: Python, Flask/FastAPI
• 任务:
  1. [Data] 准备一些模拟数据 (用户、物品、行为)。
  2. [Python] 实现一个“热门商品推荐”策略 (HotItemsStrategy)，直接返回最受欢迎的商品列表。
  3. [Python] 使用 FastAPI 创建一个 RESTful API GET /recommend/{userId}，调用上述策略并返回结果。
  4. [测试] 通过 curl 或浏览器访问 API，确保能返回正确的推荐列表。

第二阶段：Java 服务与 RPC 调用 ​

• 目标: 搭建 Java 端入口服务，实现对 Python 服务的调用。
• 技术栈: Java, Spring Boot, RestTemplate/OkHttp
• 任务:
  1. [Java] 创建一个 Spring Boot 项目。
  2. [Java] 实现 GET /api/v1/recommendations/{userId} 接口。
  3. [Java] 在接口内部，通过 HTTP-Client 调用第一阶段搭建的 Python API。
  4. [测试] 调用 Java 接口，验证它能成功代理 Python 服务的返回结果。

第三阶段：引入缓存与事件流 ​

• 目标: 增加缓存以提升性能，并建立用户行为的收集管道。
• 技术栈: Redis, Kafka
• 任务:
  1. [Java] 集成 Redis，在推荐接口中增加缓存逻辑：先查 Redis，没有再调用 Python 服务。
  2. [Java] 集成 Kafka Producer，创建一个新的 API POST /api/v1/events 用于接收模拟的用户行为事件，并将事件发送到 user-behavior-events-topic。
  3. [Python] (可选) 编写一个简单的 Kafka Consumer 脚本，订阅并打印收到的用户行为事件，验证事件流是否通畅。

第四阶段：服务化与多语言 RPC ​

• 目标: 用 Dubbo 替代 HTTP 调用，实现更规范的服务治理。
• 技术栈: Dubbo, ZooKeeper
• 任务:
  1. [Dubbo] 定义 RecommendationService 的 Dubbo 接口 (in a shared api jar)。
  2. [Python] 改造 FastAPI 应用，使用 Python 的 Dubbo 库将其注册为 RecommendationService 的 Provider。
  3. [Java] 改造 Spring Boot 应用，移除 HTTP 调用，改为 Dubbo Consumer，通过 RPC 接口调用 Python 服务。
  4. [ZK] 部署 ZooKeeper 作为 Dubbo 的注册中心。

第五阶段：实现更智能的推荐策略 ​

• 目标: 利用收集到的用户行为数据，实现一个简单的协同过滤推荐。
• 技术栈: Python, Kafka, Redis
• 任务:
  1. [Offline Job] 编写一个 Python 脚本 (或 Spark/Flink 任务)，作为 Kafka Consumer 消费 user-behavior-events-topic 的数据。
  2. [Offline Job] 该脚本负责计算物品之间的相似度，并将结果存入 Redis (e.g., item-sim:{itemId} -> Hash of similar items)。
  3. [Python] 在推荐服务中，新增一个 ItemCFStrategy 策略。
  4. [Python] 该策略根据用户的历史行为，从 Redis 查询物品相似度，生成推荐结果。
  5. [API] 扩展 Java API，允许通过参数选择不同的推荐策略/场景。