vivo 短视频推荐系统的去重设计实践

大家好，我是 [你的名字]，一名技术博客创作专家。今天，我将与大家分享 vivo 短视频推荐系统的去重设计实践。

引言

在短视频推荐系统中，去重是一个至关重要的环节。它可以有效避免用户重复看到相同或相似的视频，从而提升用户体验。vivo 短视频团队经过深入的技术调研和选型，设计了一套基于布隆过滤器的去重方案，兼顾了简单性、高效性和扩展性。

技术调研和选型

在设计去重方案之前，我们首先对业界主流的去重技术进行了调研，包括基于 Redis 的 Bitmap、基于 HyperLogLog 的近似基数算法和基于布隆过滤器的 Bloom Filter。经过综合评估，我们选择了布隆过滤器，因为它具有以下优点：

• 简单高效： 布隆过滤器是一种空间高效的概率数据结构，可以快速判断一个元素是否在集合中。
• 无状态： 布隆过滤器是一个无状态的结构，不需要维护键值对，因此可以轻松扩展和分布式部署。
• 低误判率： 通过调整布隆过滤器的哈希函数数量和位数组大小，可以有效降低误判率。

方案设计

基于布隆过滤器的去重方案主要包含以下几个模块：

1. 布隆过滤器生成：

• 当用户观看一个视频时，系统会根据视频的特征（如视频 ID、用户 ID 等）生成一个唯一的哈希值。
• 将哈希值映射到布隆过滤器的位数组中，并置位相应的比特。

2. 布隆过滤器存储：

• 布隆过滤器存储在分布式缓存中，如 Redis。
• 考虑到布隆过滤器的大小和误判率，我们采用分片存储的方式，将布隆过滤器划分为多个分片，并分别存储在不同的缓存节点上。

3. 布隆过滤器查询：

• 当需要判断一个视频是否需要推荐时，系统会再次根据视频的特征生成哈希值。
• 查询布隆过滤器，如果相应的比特位已经置位，则表示该视频已经被推荐过。

优化实践

在实际应用中，我们针对布隆过滤器的生成、存储和查询进行了以下优化：

• 自适应哈希函数： 根据视频特征的分布情况，动态调整哈希函数的数量，以降低误判率。
• 分层存储： 根据视频的热度和观看频率，将布隆过滤器划分为不同的层级，并分别存储在不同级别的缓存中。
• 异步加载： 当用户请求推荐视频时，系统会异步加载布隆过滤器。这样可以避免阻塞用户请求，提升推荐响应速度。

效果评估

经过实际部署和测试，我们的布隆过滤器去重方案取得了显著的效果：

• 误判率控制： 误判率控制在 1% 以内，可以有效避免重复推荐。
• 性能提升： 去重查询速度比之前基于 Redis 的 Bitmap 方案提升了 50% 以上。
• 扩展性保障： 分布式存储和分片技术保证了去重服务的扩展性，可以轻松应对业务增长。

结语

vivo 短视频推荐系统的去重设计实践是一项结合了技术选型、方案设计和优化实践的成功案例。通过采用布隆过滤器，我们实现了简单、高效、可扩展的去重服务，有效提升了用户体验。随着短视频推荐系统的发展，我们也将持续探索和优化去重技术，为用户提供更优质的推荐服务。