兼职岗位推荐系统中海量用户和岗位数据读写的缓存方法

摘要

本发明公开了一种兼职岗位推荐系统中海量用户和岗位数据读写的缓存方法，推荐系统链路中存在多种类型数据的特点，对数据在内存中存储的方式进行合理划分，按需加载，依据推荐系统中数据的业务特性和数据量级的大小分别将数据存储在JVM堆内内存、JVM堆外内存、大规模分布式缓存中。推荐系统在读取数据时,每个环节的数据会依据数据特点和数据量级存储在最合理的位置上，一方面保证了海量数据的缓存存储，另一方面上保证了推荐系统的低延时和高吞吐，还在很大程度上保证了各环节数据的实时性，从而为用户提供快速、精准的推荐服务，提高用户的体验。