7.丁海峰--今日头条User Profile系统架构实践
今日头条公司组织架构及部门职责
今日头条公司组织架构及
部门职责
王题page 4 of 33
XX公司组织架构及部门职责（草案）Rev. O
第1章总则
第1条（目的）
为贯彻落实“保健食品生产质量管理规范”要求，明确公司生产组织机构，保证药品生产经营管理正常有
序进行。
第2条（范围）
本文件适用于本公司。
第3条（相关/支持性文件）
无
第4条（术语的定义）
无
第2章组织
第5条（组织架构及职责与权限）
1.行政管理体系
财务部质管部企划部II技术总营销总部制造总部褒
裁
考核部
检
生
产
工
程
材
料
部部部部结
构
部
网
络
部
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软
件
部
一
硬
件
部
一
主题page 11 of 33 XX公司组织架构及部门职责（草案）Rev. O
买善处理与国家质量管理部门及国内外质量认证机
部分对外关系良好，能为我所用构的关系。
部门生产部主管单位制造总部。
基于三层架构的考核管理系统设计
基于三层架构的考核管理系统设计一、引言随着社会的发展和企业管理的日益复杂，对员工的考核管理变得尤为重要。
为了更科学、高效地管理和评价员工的工作绩效，开发一套基于三层架构的考核管理系统势在必行。
本文将从系统需求分析、系统架构设计和系统实现三个方面，对基于三层架构的考核管理系统进行设计。
二、系统需求分析1. 系统功能需求（1）员工信息管理：包括员工的个人基本信息、考核成绩、考核时间等信息的管理。
（2）考核计划管理：包括制定、审核、发布考核计划的功能。
（3）考核结果管理：包括考核评分、考核结果统计、考核报告生成等功能。
（4）权限管理：包括系统角色的设置、访问权限的管理等。
（1）系统要求可靠、稳定，能够持续运行。
（2）系统要求响应速度快，能够高效处理大量数据。
（3）系统要求具有较高的安全性，能够保障数据的保密性和完整性。
（1）采用三层架构，实现界面层、业务逻辑层和数据访问层的分离。
（2）采用MVC架构，降低耦合性，提高系统的可维护性和可扩展性。
三、系统架构设计考核管理系统采用三层架构，分为表现层、业务逻辑层和数据访问层。
表现层负责与用户交互，业务逻辑层负责处理业务逻辑，数据访问层负责与数据库交互。
2. 表现层设计表现层采用Web界面，用户可以通过浏览器进行操作。
采用HTML、CSS、JavaScript等技术进行界面设计，保证界面美观、友好。
3. 业务逻辑层设计业务逻辑层负责对用户的请求进行处理，包括验证用户的权限、执行相应的业务逻辑以及返回处理结果。
采用JAVA、C#等编程语言进行开发，采用MVC设计模式，将业务逻辑和表现分离。
4. 数据访问层设计数据访问层负责与数据库进行交互，包括数据的增删改查操作。
采用ORM框架进行数据库操作，确保数据库操作的高效性和安全性。
四、系统实现1. 技术选型表现层采用HTML、CSS、JavaScript进行开发，业务逻辑层采用JAVA进行开发，数据访问层采用Hibernate框架进行开发。
21.今日头条算法构架师：3亿用户每天的头条各不一样,靠数据是怎么做到的？【笔记】
今日头条算法构架师：3亿用户每天的头条各不一样，靠数据是怎么做到的？【笔记】混沌研习社服务号 2016-08-29阅读：6039 17推荐时会兼顾用户、环境和文章本身特征相比微信公众号，头条是更好的自媒体平台今日头条是国内领先的新闻客户端，最大的特点是个性化推荐，真正的千人千面。
我们现在有3亿的积累用户，日活用户超过三千万。
我们不靠编辑人工推荐，而是技术算法。
大家有兴趣，头条是怎么推荐内容的？举个简单的例子，头条在给用户找一篇你可能喜欢的新闻的时候，他会考虑三方面的因素：1第一，用户特征，比如兴趣，职业，年龄，短期的点击行为。
2第二，环境的特征。
推荐是一个情景化的事。
比如我自己早上，会看一看科技新闻。
周末晚上会看搞笑视频。
还有网络环境，你要有wifi的话，给你多推视频。
3另外就是文章自身的特征，它有哪些主题词，命中了哪些标签，还有它的热度，是不是很多家媒体都转载了。
包括文章时效性和相似文章推荐。
接下来五到十年的一个愿景，成为最懂你的信息平台，连接人与信息，促进创作和交流。
在开始一两年，我们对创作这块重视不够，也是资源不够，没有形成自己的壁垒。
但是从14年版权风波之后，我们在这块投入的非常大的资源和精力。
今日头条的自媒体平台已经是国内互联网第二大的自媒体平台。
它的增长速度要快于微信公众平台。
为什么呢？大家可能都有微信公众号，可能有这种体会，你在微信上做一个公众号，微信是不会帮你推广的。
你要靠自己的资源，靠自己的人脉进行推广。
比如我专注于写历史故事的，我没有那个资源，我没有那个商业能力，他可能还在三线城市，怎么去推广？头条希望最好的内容到达最适合的受众，我们有个系统帮你自动推荐，点击量多了我们还会给你钱。
没有听说微信公众号还会给自媒体钱的。
归纳总结、A/B测试、双盲交叉验证数据思维的三大工具灵活交叉运用介绍完头条，下面介绍一些案例，我先介绍数据思维几个比较重要的工具：第一个工具是归纳总结，按照特定的维度进行排序，分析对象特性。
以今日头条为例：如何通过用户分层,实现用户快速增长？
以今日头条为例：如何通过用户分层，实现用户快速增长？本文是以用户新增作为出发点，通过对已有用户进行消费行为数据分析和潜客信息挖掘，建立自有品牌产品的用户模型，通过此模型找到有效用户增长拉新渠道，并匹配高效率的用户拉新略，实现用户快速新增。
在营销行业，有个经典的案例——如何将一批木梳卖给寺庙里的僧人。
传统的销售公司给出比较标准的答案是：将寺庙作为分销渠道，把和尚发展为销售代理人，将梳子卖给寺庙进香供佛的善男信女们，并配以“梳掉万千愁思”的销售卖点。
这种错位营销思维，或者说是行销思维，一直被保险公司和销售公司奉为经典，常用于线下培训会的案例材料中。
为什么说这不是一个好的案例呢？实际上和尚并不是梳子的直接用户，如果按照互联网的用户运营思维来说，应该讲究精准的渠道和高效拉新策略，这个渠道的定位一开始就是错的，放在当下来讲，纯属瞎扯。
这个案例在马云的一次公开采访中作为一个反面销售案例也有提到。
说到用户分层，不得不说说今日头条这家公司，头条系的产品是以用户分层增长进行拓展，庞大的产品矩阵清晰的对应特定的用户群体。
尤其是后来推出的懂车帝、激萌两款产品，直接以垂直人群作为产品定位，这套打法很值得借鉴和学习。
头条系产品矩阵用户人群画像：多维度数据化构建用户立体画像很多公司在做用户研究的时候，用户画像这一部分，都会流于形式。
单纯从用户年龄、性别、地域进行比较肤浅的分析是不够的，分析太浅没有实际意义。
笔者认为更为深刻的用户画像不应该单纯由市场部或者外部咨询机构输出，基于用户问卷调研和用户访谈得出画像不足以说明问题，也很难精准定位到目标潜客。
只有数据不会说假话，最真实可靠的用户画像，应该是通过数据运营分析，并结合外部的行业资料综合得出。
一个用户画像是立体的，有深度的。
我每次在做新产品的用户画像时，我会将这个过程想像成做壁画，不同原石材质的油墨一层一层往上面叠加，最终形成的画像是有不同的指标（色差），不同的角度（几何比例），不同的指导性（视觉）。
微博架构方案
-提供微博内容全文搜索，优化用户体验；
-实现实时搜索，提高搜索效率。
四、网络安全与数据保护
1.网络安全
-部署防火墙、入侵检测系统，防止恶意攻击；
-使用安全协议，如HTTPS，保障数据传输安全；
-实施严格的权限管理，防止内部数据泄露。
2.数据保护
-对用户敏感数据进行加密存储和传输；
-分析监控数据，优化系统性能。
六、实施与验收
1.实施计划
-制定详细的项目实施计划，明确时间节点、责任人和验收标准；
-按照实施计划，分阶段推进项目实施；
-组织技术培训，确保项目团队具备实施能力。
2.验收标准
-系统稳定性：确保99.99%的在线时间；
-性能指标：满足业务需求，响应时间不超过500ms；
-数据安全：无数据泄露事件发生；
微博架构方案
第1篇
微博架构方案
一、项目背景
随着互联网的快速发展，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的部分。微博作为国内领先的社交媒体平台，为广大用户提供了一个实时信息分享、互动交流的场所。为了满足日益增长的用户需求，保障平台稳定、高效运行，现需对微博平台架构进行优化升级。
二、方案目标
1.提高系统稳定性：确保平台在高并发、高负载情况下，仍能稳定运行，降低故障率。
（2）采用分布式设计，提高系统性能，确保高并发场景下的稳定运行。
（3）引入负载均衡技术，合理分配请求，提高资源利用率。
2.数据库设计
（1）采用关系型数据库存储用户数据，如MySQL、Oracle等。
（2）采用NoSQL数据库存储非结构化数据，如MongoDB、Redis等。
（3）建立合理的索引策略，提高数据查询速度。
《亿级流量网站架构核心技术 跟开涛学搭建高可用高并发系统(博文》读书笔记模板
《亿级流量站架构核心技术》一书总结并梳理了亿级流量站高可用和高并发原则，通过实例详细介绍了 如何落地这些原则。本书分为四部分：概述、高可用原则、高并发原则、案例实战。从负载均衡、限流、降级、 隔离、超时与重试、回滚机制、压测与预案、缓存、池化、异步化、扩容、队列等多方面详细介绍了亿级流量站 的架构核心技术，让读者看后能快速运用到实践项目中。 不管是软件开发人员，还是运维人员，通过阅读 《亿级流量站架构核心技术》都能系统地学习实现亿级流量站的架构核心技术，并收获解决系统问题的思路和方 法。
10.1简介 10.2 HTTP缓存 10.3 HttpClient客户端缓存 10.4 Nginx HTTP缓存设置 10.5 Nginx代理层缓存 10.6一些经验 参考资料
11.1多级缓存介绍 11.2如何缓存数据 11.3分布式缓存与应用负载均衡 11.4热点数据与更新缓存 11.5更新缓存与原子性 11.6缓存崩溃与快速修复
17.1为什么需要统一服务 17.2整体架构 17.3一些架构思路和总结 17.4引入Nginx接入层 17.5前端业务逻辑后置 17.6前端接口服务器端聚合 17.7服务隔离
18.1 OpenResty简介 18.2基于OpenResty的常用架构模式 18.3如何使用OpenResty开发Web应用 18.4基于OpenResty的常用功能总结 18.5一些问题
读书笔记
试读的部分看完了，高并发高可用有些技术之前了解过，就是连贯不起来，这本书把各种要点都囊括了，读 到精彩处戛然而止，买了实体书。
目录分析
第1部分概述
1.1高并发原则 1.2高可用原则 1.3业务设计原则 1.4总结
3隔离术
2负载均衡与反向 代理
4限流详解
系统架构设计师一本通-精华知识点
系统架构设计师一本通-精华知识点一、系统架构基础概念。
1. 架构定义与目标。
- 系统架构是对系统的组成结构、元素间关系、系统与环境间关系等的高层次描述。
其目标包括满足功能需求、非功能需求（如性能、可靠性等），并为系统的演进提供框架。
- 例如，企业级信息系统架构需要考虑不同业务模块间的数据交互、用户访问权限管理等多方面因素。
2. 架构视图。
- 逻辑视图：描述系统的功能组件及其关系，关注系统的功能需求。
如电商系统中用户管理、商品管理、订单处理等功能模块的逻辑关系。
- 物理视图：涉及系统的硬件、软件在物理环境中的部署。
例如，服务器的分布、网络设备的连接等。
- 开发视图：着眼于软件开发过程中的模块划分、代码结构等。
对于大型软件项目，合理的开发视图有助于提高代码的可维护性和开发效率。
- 进程视图：主要针对系统运行时的进程、线程等的交互与调度。
在多用户并发访问的系统中，进程视图能帮助优化资源分配和提高响应速度。
3. 架构风格。
- 分层架构：将系统按照功能层次进行划分，如常见的三层架构（表示层、业务逻辑层、数据访问层）。
每层有明确的职责，层与层之间通过接口进行通信。
这种风格提高了系统的可维护性和可扩展性。
- 微服务架构：将系统拆分为多个小型、独立的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展。
例如，在电商系统中，用户服务、商品服务、支付服务等微服务可以根据业务需求灵活组合和演进。
- 事件驱动架构：基于事件的产生和处理构建系统。
在物联网系统中，传感器产生的事件可以触发相应的处理逻辑，如温度传感器检测到异常温度后触发报警机制。
二、需求工程。
1. 需求获取。
- 与用户、利益相关者进行沟通，采用的方法包括访谈、问卷调查、观察等。
例如，开发医疗信息系统时，通过与医生、护士、患者等不同角色的访谈，获取他们对系统功能和操作流程的需求。
- 收集业务流程、规则等信息。
对于金融系统，需要深入了解各种金融业务的交易规则、风险控制流程等需求。
高并发架构实战：从需求分析到系统设计
负载均衡则是保证系统在高并发下的稳定运行的关键技术。通过合理地分配 请求到多个服务器上，可以避免某个服务器过载，保证了整体系统的稳定性。
而异步处理则适用于那些处理时间较长的任务。将这些任务放到后台异步处 理，可以避免对前端请求的阻塞，提高系统的并发处理能力。
这本书还强调了监控和日志的重要性。一个好的监控系统可以帮助我们实时 了解系统的运行状况，及时发现并解决问题。而详细的日志记录则为我们提供了 问题排查的依据，有助于我们快速定位和解决故障。
在当今这个信息爆炸的时代，互联网应用面临着前所未有的并发压力。不论 是社交应用、电商平台还是在线视频会议，都需要在数百万甚至亿级别的用户并 发访问下保持流畅的用户体验。这不仅需要强大的服务器硬件支持，更需要优秀 的系统架构设计。
这本书从需求分析开始，引导读者逐步进行系统设计。它强调了如何识别并 定义系统的关键性能指标，例如响应时间、吞吐量、并发用户数等。然后，书中 详细介绍了如何运用分布式架构、缓存机制、负载均衡和异步处理等手段来优化 系统。
作者简介
这是《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》的读书笔记，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》是一本非常值得一读的书。它 不仅为我们提供了一个全面的高并发架构实战指南，还通过丰富的案例和实用的 技巧帮助我们快速掌握这一领域的知识。无论大家是技术新手还是资深工程师， 都能从这本书中受益匪浅。
阅读感受
《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》读后感
《高并发架构实战：从需求分析到系统设计》是一本深入浅出地讲解高并发 架构设计和实践的书籍。通过对这本书的学习，我深刻地理解了高并发系统架构 的重要性以及如何构建一个高效、稳定、可扩展的系统。
精彩摘录
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https:///facebook/rocksdb/issues/210
Performance
• • • •
数据量：压缩后 12TB 数据 x 2副本 QPS：read 140K，write 55K (cache 后) 时延：avg 500us, pct99 5ms 机器：16台机器，SSD，存储瓶颈
需要怎样的用用户特征
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人人口口学：性别、年龄、地域，etc. 内容特征：category, topic, keyword, entity, etc.
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喜欢 & 不喜欢 短期 & ⻓长期
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协同特征：相似用用户 其它：e.g. 逼格
My Profile
算法
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点击加权 & 未点击惩罚 热⻔门点击降权 时间衰减 噪声过滤：spam，标题党等 其它精细的调优
Lessons we learned
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Batch + Streaming 是一一种常用用的模式
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合适的基础设施和业务抽象，减少重复
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深入入理解 workload，选择合适的存储系统
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Rocksdb on SSD rocks!
Thanks for listening. Joint work with many others.
问题
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CPU 密集，大大量重复计算 高高写入入吞吐，MySQL 瓶颈 更新不及时，用用户动作反馈到 user profile 可能会 ⻓长达两天
Streaming Approach
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A Storm Topology mini-batch processing
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固定 10 min 时间窗口口 获取用用户上一一次 profile 状态作为 base 做时间衰减 使用用新增的展示示和动作更新 profile
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Data pipeline
算法接口口抽象
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Storm & Mapreduce 计算模型有差异，但核心心算 法一一致 抽象核心心算法接口口，算法实现保持一一致，避免维 护两份不同的 Code
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update_profile(base_profile, impressions, actions) => new_profile
Q&A Time
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Profile Server
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feature 数量：200+ 容量：单副本 12TB 请求次数：1.2M qps
Batch Approach
• •
Batch 计算，MySQL 存储 Daily Mapreduce Workflow
•
对每日日活跃用用户，抽取该用用户过去两个月月的展 示示和动作，从0开始重建该用用户的 user profile
Pros.
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用用户动作反馈周期大大大大缩短：2天 -> 10分钟 减少重复计算，节省大大量计算资源
Cons.
•ห้องสมุดไป่ตู้
统计类特征会有延迟，即时值 不等于 最终值
• •
点击延迟：用用户可能在展示示之后一一段时间才会点击 热点文文章点击降权：热点文文章，在文文章发布初期点击的用用户被 错误的认为点击了冷⻔门文文章 文文本特征延迟：spam 标题党等特征判定会有延迟
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ProfileStore
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需求
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读请求稳定低延迟：serve 在线访问请求 高高写入入吞吐：batch/流式更新 数据多副本 数据量巨大大，需要可水水平扩展
Springdb
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twemproxy + rocksdb 主从同步 双副本 twemproxy reload 配置实现主从切换 重写 compaction 策略，降低写放大大系数 latency ⻓长尾调优，减少超时
LSM-Tree Compaction
/2015/02/14/log-structured-merge-trees/
Fight with Write-Amp
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rocksdb: LSM-Tree, compaction, 写放大大10x~, SSD 寿命 Our Solution:
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Re-thinking: Spark & Spark Streaming
UserActionStore
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基于 HBase 实现的，实时、可随机读写、可扩展 的用用户行行为存储 以 (hash, user_id, timestamp) 为 RowKey 访问接口口
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• •
UAStore.get_impressions(uid, start_time, end_time) UAStore.get_actions(uid, start_time, end_time)
今日日头条 User Profile 系统架构实践
丁海峰
推荐系统是怎样工工作的
•
高高质量的用用户特征是做好推荐的关键之一一
什么是好的推荐效果
• •
点击率，但不仅是点击率 内容高高质量，丰富多样，有惊喜感，能够帮助用用 户探索兴趣，快速反馈又又不能过度灵敏，etc. ⻓长期⺫目目标
• •
•
用用户：有兴趣，有收获，愿意⻓长期使用用 生生态：鼓鼓励良币，驱逐劣币
• •
限制只使用用 L0~L1，减少 compaction 层次 Customized Level Style Compaction
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L0 小小文文件 compaction => L0 L0 大大文文件 full compaction => L1
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写放大大 10x~ => 2~3x，读放大大、空间放大大可接受
System Overview
Our Challenges
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存量用用户量大大，用用户行行为数据量巨大大 期望快速反馈 Online serving storage: 读写吞吐高高，时延低且可 预期
一一些数字
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用用户行行为数据
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历史存量：500TB+ （压缩后） 每日日新增：1TB+ （压缩后） 高高峰时段：400K msg/s （Overall）
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算法上线可能会有异常，需要回滚 user profile
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batch 更容易，覆盖新数据即可 streaming 计算需要 replay ⻓长时间的历史数据，开销反而而更大大
Hybrid Approach
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在 Streaming 更新的基础上，引入入周级的 Batch 校准 以上一一次 Batch 计算产出的 user profile 快照作为 base，replay 其后产生生的用用户展示示、动作并更新 user profile