SpringBoot和Apache Doris實現(xiàn)實時廣告推薦系統(tǒng)
本專題旨在向讀者深度解讀Apache Doris技術，探討其與SpringBoot框架結合在各類實際應用場景中的角色與作用。本專題包括十篇文章，每篇文章都概述了一個特定應用領域，如大數(shù)據(jù)分析、實時報告系統(tǒng)、電商數(shù)據(jù)分析等，并通過對需求的解析、解決方案的設計、實際應用示例的展示以及可能遇到問題的探討，以期深化讀者對Apache Doris技術的全面理解。
在當下科技高速發(fā)展的時代背景下，廣告推薦系統(tǒng)的重要性越來越凸顯，尤其是實時廣告推薦系統(tǒng)。為了迎接這個挑戰(zhàn)，我們選擇SpringBoot和Apache Doris作為我們的武器，來設計并實現(xiàn)一個強大的廣告推薦系統(tǒng)。
闡述實時廣告推薦系統(tǒng)的關鍵需求及挑戰(zhàn)
實時廣告推薦系統(tǒng)的關鍵需求包括實時性、準確性和穩(wěn)定性。實時性要求廣告推薦系統(tǒng)能即時響應用戶的行為并作出相應的推薦；準確性要求廣告推薦的精度高，精確推送用戶感興趣的廣告；穩(wěn)定性要求廣告推薦系統(tǒng)在各種異常情況下都可以穩(wěn)定運行。
對于這些需求，我們面臨兩大挑戰(zhàn)。一是如何處理大量的實時數(shù)據(jù)，完成廣告的實時推薦；二是如何保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，在各種異常情況下都能正常工作。
描述SpringBoot和Apache Doris在廣告推薦系統(tǒng)中的解決方案
為了解決這些挑戰(zhàn)，我們選用了SpringBoot和Apache Doris。SpringBoot可以快速創(chuàng)建獨立運行的Spring項目，并內(nèi)置了眾多的插件和工具類，可以大大提高開發(fā)效率。Apache Doris是一款面向在線分析處理(OLAP)的開源數(shù)據(jù)庫，它強大的實時查詢能力和大數(shù)據(jù)處理能力，非常適合用在實時廣告推薦系統(tǒng)中。
// 使用SpringBoot啟動一個Web服務
@SpringBootApplication
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}然后我們可以創(chuàng)建一個接口，處理用戶的請求：
@RestController
public class AdRecommendationController {
@Autowired
private AdRecommendationService adRecommendationService;
@PostMapping("/recommend")
public List<Ad> recommendAd(@RequestBody User user) {
return adRecommendationService.recommendAd(user);
}
}AdRecommendationService類處理廣告推薦的主要邏輯：
@Service
public class AdRecommendationService {
@Autowired
private UserRepository userRepository;
@Autowired
private DorisService dorisService;
public List<Ad> recommendAd(User user) {
UserBehavior userBehavior = userRepository.findByUserId(user.getId());
return dorisService.queryAds(userBehavior);
}
}我們使用Apache Doris的JDBC連接，查詢用戶的歷史行為，推送相應的廣告：
@Service
public class DorisService {
private Connection conn;
public DorisService() {
String dorisUrl = "jdbc:mysql://localhost:9030/yourdb?characterEncoding=utf8&useSSL=true";
String username = "root";
String password = "123456";
conn = DriverManager.getConnection(dorisUrl, username, password);
}
public List<Ad> queryAds(UserBehavior userBehavior) {
String sql = "SELECT * FROM ad WHERE category_id = ? AND user_id = ? ORDER BY click_count DESC LIMIT 10";
PreparedStatement statement = conn.prepareStatement(sql);
statement.setInt(1, userBehavior.getCategoryId());
statement.setLong(2, userBehavior.getUserId());
ResultSet rs = statement.executeQuery();
return convertRsToAdList(rs);
}
}展示真實的實時廣告推薦實例
以一個在線電商系統(tǒng)為例，當用戶點擊一個商品后，我們可以馬上捕獲到該行為，然后通過Doris查詢到該用戶可能感興趣的廣告，最后通過SpringBoot的Web接口，將這些廣告推送給用戶。
// 當用戶點擊一個商品時，我們捕獲到這個行為
@GetMapping("/click")
public String clickAd(@RequestParam("userId") Long userId,
@RequestParam("itemId") Long itemId,
@RequestParam("categoryId") Integer categoryId) {
UserBehavior userBehavior = new UserBehavior(userId, itemId, categoryId, new Date());
// 保存用戶行為
userRepository.save(userBehavior);
// 查詢推薦的廣告
List<Ad> ads = adRecommendationService.recommendAd(new User(userId));
// 返回推薦的廣告
return ads.toString();
}分析設計此類系統(tǒng)可能遇到的問題及改進策略
雖然我們的實時廣告推薦系統(tǒng)能較好地滿足實時性、準確性和穩(wěn)定性的需求，但仍然存在一些問題。首先是流量問題，當用戶規(guī)模迅速擴大時，我們的服務可能無法承受這樣的負載。其次是數(shù)據(jù)問題，我們可能會遇到數(shù)據(jù)量過大，查詢效率低下的問題。
對于流量問題，我們可以考慮使用負載均衡技術，通過多個服務器共同承受大流量的壓力。對于數(shù)據(jù)問題，我們可以使用數(shù)據(jù)分片技術，對海量的數(shù)據(jù)進行分片存儲和查詢，以提高查詢效率。
總的來說，SpringBoot和Apache Doris的結合為我們在實時廣告推薦系統(tǒng)中提供了很好的解決方案，但還需要我們不斷的學習和探索，以應對更為復雜的需求和挑戰(zhàn)。
