淘宝、抖音、美团头条推荐系统的基础架构

如果说阿里技术架构最亮眼的部分是中台，那字节全系产品的最强竞争力，毫无疑问，一定是推荐系统。

刚打开抖音，喜欢的内容已经在播放了；刚打开淘宝，想买的商品都展示在眼前了。字节、阿里的推荐系统，本质上和谷歌、百度的搜索引擎“师出同门”，所涉及的层面非常多，更重要的是，其架构设计思想很值得研究。

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说白了，Google、Baidu 赖以生存的搜索引擎，抖音、头条引以为傲的推荐系统，广点通等平台主流的“印钞机器”广告引擎，这背后的架构思想、开发理念、算法逻辑，才是最值得开发工程师深入研究的风口。

这些和大厂核心业务挂钩的主流系统，通常都非常复杂。

就拿字节跳动的推荐系统来说，架构层面包含数据排序层、融合过滤层、召回层、数据存储层、计算平台层、数据源等。这其中，不仅涉及多种算法逻辑，还关系到数据处理相关作业。

下图是淘宝、抖音、美团头条推荐系统的基础架构

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