Spring Cloud 复刻抖音推荐架构！！

最新推荐文章于 2025-10-16 14:09:27 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-16 14:09:27 发布 · 1.1k 阅读

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#spring cloud #架构 #spring

一、引子

抖音的推荐系统是其成功的关键之一，而背后是一套复杂的微服务架构支撑着高并发和庞大的用户数据处理。每当用户刷到新的视频时，背后都有一个复杂的推荐算法在实时运行。而在这样的场景下，构建一个高效、可扩展的微服务架构是至关重要的。

本文将通过 Spring Cloud 构建一个简化版的抖音推荐系统，探讨微服务架构的设计与实践。

二、业务梳理

在正式的开发前，我们需要先对这个简化版的推荐系统所需要的功能做下梳理：

用户行为数据

推荐系统的核心在于个性化推荐，而个性化推荐的前提是对用户行为的全面了解。用户的每一次操作（如观看、点赞、转发、评论等）都会影响推荐结果。因此，系统需要具备以下功能：

记录用户行为数据： 记录用户在平台上与视频的交互行为（比如用户观看了哪些视频、点赞了哪些视频等）。
管理用户画像： 基于用户的历史行为，生成用户的兴趣画像，用于推荐计算。

视频资源管理

抖音作为一个短视频平台，需要管理大量的视频资源。每个视频都有不同的标签（如类型、话题、风格等），这些标签是推荐算法的重要依据。因此，系统需要：

存储视频基本信息： 包括视频的ID、标题、标签、上传时间等。
提供视频分类： 根据视频的标签信息，将视频分类以便后续推荐。

个性化推荐

推荐系统的核心功能就是根据用户的兴趣和视频内容的标签，生成个性化推荐列表。为了实现这一功能，系统需要：

获取用户画像和视频标签： 结合用户的兴趣画像与视频的标签，匹配用户可能感兴趣的视频。
生成推荐列表： 根据算法计算，生成个性化推荐的视频列表并返回给用户。

用户行为数据的实时处理

用户在平台上的行为是实时发生的，因此推荐系统需要能够实时处理这些行为数据，并根据最新的行为更新用户画像。为此，系统需要：

实时处理用户行为： 当用户进行某个操作时（如点赞或观看某个视频），系统能够实时接收这些事件，并更新用户画像。
异步处理： 为了不影响用户的使用体验，行为数据的处理应尽量异步化，通过消息队列等手段解耦实时数据处理与推荐服务。

通过上述的业务需求梳理，我们最终可以总结出一个简化版的推荐系统需要具备的核心功能：

用户行为管理： 记录用户的观看、点赞等行为。
视频资源管理： 存储视频的基本信息和标签。
个性化推荐： 结合用户画像和视频标签，生成推荐列表。
实时数据处理： 处理用户行为数据，实时更新用户画像。

三、架构设计

完成了需求梳理后，我们总结了四大核心功能，进而可以抽象出四个服务来分别完成上述功能，因此，我们可以简单地绘制下业务架构图，如下：

图片

这里我做了一些简化：比如省略了API网关，客户端直接请求到推荐服务上获取响应。因为我们决定使用SpringCloud来搭建这个项目，所以我们的服务都注册到Eureka上，服务之间的调用则采用Feign实现。

另外，分别使用Redis和Kafka来缓存用户画像和传递用户行为数据。

四、具体实现

通过需求梳理、技术选型、架构设计，我们已经完成了项目开发前的准备工作，现在就可以正式进行开发了。首先需要我们根据业务架构图完成项目的基础搭建。

项目搭建

使用IDEA通过maven-archetype-quickstart进行快速创建，如下：

图片

接下来通过同样的方式分别创建四大业务模块和Eureka服务模块，项目结构如下：

图片

此时，在父模块的pom.xml文件中就可以看到子模块都已经被管理起来，我们再引入SpringBoot和 SpringCloud的依赖（Ps：版本可根据喜好自行选择，我这里演示也无所谓了，就不用SpringBoot3了），如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.itasass</groupId>
    <artifactId>recommendation-system</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <packaging>pom</packaging>

    <modules>
        <module>eureka-server</module>
        <module>user-service</module>
        <module>video-service</module>
        <module>recommendation-service</module>
        <module>data-processing-service</module>
    </modules>

    <properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <spring.boot.version>2.6.4</spring.boot.version>
        <spring.cloud.version>2021.0.1</spring.cloud.version>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        
        <dependencies>
            
            <!-- Spring Boot Dependencies-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>
                <version>${spring.boot.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            
            <!-- Spring Cloud Dependencies-->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
                <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
                <version>${spring.cloud.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            
        </dependencies>
        
    </dependencyManagement>

</project>

此时，我们就完成了项目的基础搭建，接下来开始编写各个服务的代码。

创建 Eureka 服务

各个服务都有自己的依赖需要导入，Eureka服务所需依赖如下：

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>com.itasass</groupId>
        <artifactId>recommendation-system</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>

    <artifactId>eureka-server</artifactId>
    <packaging>jar</packaging>


    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        
        <!-- Spring Boot Web Starter -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <!-- Eureka Server -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
        </dependency>
        
    </dependencies>
    
</project>

导入相关依赖后，可以创建 eureka-server 模块中的主类 EurekaServerApplication，如下：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;

@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class EurekaServerApplication
{
    public static void main( String[] args ) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}

然后我们需要对eureka服务进行配置，在 src/main/resources 目录下创建 application.yml如下：