SR方式挖掘豆瓣热点

 

郑昀@玩聚SR 20090430

无意中看到M Jia在《豆瓣好友热点 v0.2.3》中提及:

以前很喜欢看Techmeme/Digg这样的聚合/社区工具,现在超级喜欢Hacker News和Reddit Programming,简洁又超级有活力(虽然我不太能参乎进去,呵呵),如果能够使用玩聚SR的方式来作豆瓣上的“物”并加上豆瓣原来就有的社区,可以非常简洁并有活力,我会非常喜欢,不过我代表不了广大用户。”

顺着他的这个思路,那么如何一步一步做呢:

case:豆瓣热点
  • 步骤
    • 找到豆瓣上的核心用户,给予一定权重
    • 根据douban-python-API获取这些核心用户的所有朋友
    • 判断这些用户的最新活动时间,如果最近一星期内有更新,则加入到监测
    • 为之分门别类建立Group,以便按照兴趣打包订阅
    • 获取所有监测用户的广播,这是公开的
    • 汇总所有监测用户的推荐,一个推荐或提及就代表投了一票
      • site
      • recommendation
        • 看过
        • 想看
    • 设定一个投票上榜的最低阈值
    • 参考玩聚SR 的SRRank公式(SRRank=log10Z+ts/45000),设定自己排序规则
    • 为每一个Group都生成对应的热点榜单
    • 如果热点是电影或音乐,到VeryCD搜索获取对应的下载项
  • mashup
  • 缺点
    • 豆瓣的数据很零散,长尾太长,难以发现与时俱进的、有效的What's Hot
    • 顶多也就是被人回应比较多的Item
    • 甚至未见得最终挖掘效果比得过豆瓣电影首页的效果
    • 多数人都是想读想看看过之类的信息,用到“推荐”功能的不多
    • 豆瓣API有访问频次限制,小心别被block
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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