35岁，搞过超高并发架构，依然没看懂字节的推荐系统！
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。
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。
但是，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，用开发工程师的思维进行理解，确实会比较困难。
淘宝、抖音、美团头条推荐系统的基础架构
况且，各个大厂都有自家的技术沉淀，所构建的系统和实现逻辑也截然不同，比如：
同样是搜索引擎，Google 和 Baidu 的实现方式有什么区别？
今日头条、抖音，和淘宝、天猫的推荐系统，差异在哪？
作为一名开发工程师，需要掌握哪些必备算法知识？
其实，有关推荐系统、广告系统和搜索系统的探讨，都是这两年才开始热起来的。这类较新的复杂系统，恕我直言，仅仅靠网上的学习资料很难真正理解。有句话叫万事开头难，如果你也想提升这一块的技术能力，与其冒着树立错误认知的风险，还不如找个靠谱的大咖带领学习。
市面上分析推荐系统的人很多，真比较起课程深度与质量，那我还是推荐这门神秘超一线大厂 P9 专家主讲的《深入算法帝国三架马车》在线大专栏，不到 1 块钱的价格换来 15 讲丰富干货，个人觉得没啥好犹豫的，哪怕只是了解下也会有帮助。
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