详解 Kubernetes StatefulSet 实现原理

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在 Kubernetes 的世界中，ReplicaSet 和 Deployment 主要用于处理无状态的服务，无状态服务的需求往往非常简单并且轻量，每一个无状态节点存储的数据在重启之后就会被删除，虽然这种服务虽然常见，但是我们仍然需要有状态的服务来实现一些特殊的需求，StatefulSet 就是 Kubernetes 为了运行有状态服务引入的资源，例如 Zookeeper、Kafka 等。

这篇文章会介绍 Kubernetes 如何在集群中运行有状态服务，同时会分析这些有状态服务 StatefulSet 的同步过程以及实现原理。

概述

StatefulSet 是用于管理有状态应用的工作负载对象，与 ReplicaSet 和 Deployment 这两个对象不同，StatefulSet 不仅能管理 Pod 的对象，还它能够保证这些 Pod 的顺序性和唯一性。

与 Deployment 一样，StatefulSet 也使用规格中声明的 template 模板来创建 Pod 资源，但是这些 Pod 相互之间是不能替换的；除此之外 StatefulSet 会为每个 Pod 设置一个单独的持久标识符，这些用于标识序列的标识符在发生调度时也不会丢失。

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: web
spec:
  serviceName: "nginx"
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: k8s.gcr.io/nginx-slim:0.8
        volumeMounts:
        - name: www
          mountPath: /usr/share/nginx/html
  volumeClaimTemplates:
  - metadata:
      name: www
    spec:
      accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
      resources:
        requests:
          storage: 1Gi

如果我们在 Kubernetes 集群中创建如上所示的 StatefulSet 对象，会得到以下结果，Kubernetes 不仅会创建 StatefulSet 对象，还会自动创建两个 Pod 副本：

$ kubectl get statefulsets.apps
kNAME   READY   AGE
web    2/2     2m27s

$ kubectl get pods
NAME    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
web-0   1/1     Running   0          2m31s
web-1   1/1     Running   0          105s

$ kubectl get persistentvolumes
NAME                                       CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM               STORAGECLASS       REASON   AGE
pvc-19ef374f-39d1-11e9-b870-9efb418608da   1Gi        RWO            Delete           Bound    default/www-web-1   do-block-storage            21m
pvc-fe53d5f7-39d0-11e9-b870-9efb418608da   1Gi        RWO            Delete           Bound    default/www-web-0   do-block-storage            21m

$ kubectl get persistentvolumeclaims
NAME        STATUS   VOLUME                                     CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS       AGE
www-web-0   Bound    pvc-fe53d5f7-39d0-11e9-b870-9efb418608da   1Gi        RWO            do-block-storage   21m
www-web-1   Bound    pvc-19ef374f-39d1-11e9-b870-9efb418608da   1Gi        RWO            do-block-storage   21m

除此之外，上述 YAML 文件中的 volumeClaimTemplates 配置还会创建持久卷PersistentVolume 和用于绑定持久卷和 Pod 的 PersistentVolumeClaim 资源；两个 Pod 对象名中包含了它们的序列号，该序列号会在 StatefulSet 存在的时间内保持不变，哪怕 Pod 被重启或者重新调度，也不会出现任何的改变。

graph TD
  SS[StatefulSet]-.->Pod1
  SS[StatefulSet]-.->Pod2
  Pod1-.-PersistentVolumeClaim1
  Pod2-.-PersistentVolumeClaim2
  PersistentVolumeClaim1-.->PersistentVolume1
  PersistentVolumeClaim2-.->PersistentVolume2

StatefulSet 的拓扑结构和其他用于部署的资源其实比较类似，比较大的区别在于 StatefulSet 引入了 PV 和 PVC 对象来持久存储服务产生的状态，这样所有的服务虽然可以被杀掉或者重启，但是其中的数据由于 PV 的原因不会丢失。

这里不会展开介绍 PV 和 PVC，感兴趣的读者可以阅读 详解 Kubernetes Volume 的实现原理 了解 Kubernetes 存储系统的实现原理。

实现原理

与 ReplicaSet 和 Deployment 资源一样，StatefulSet 也使用控制器的方式实现，它主要由 StatefulSetController、StatefulSetControl 和 StatefulPodControl 三个组件协作来完成 StatefulSet 的管理，StatefulSetController 会同时从 PodInformer 和 ReplicaSetInformer 中接受增删改事件并将事件推送到队列中：

graph TD
    PI[PodInformer]-. Add/Update/Delete .->SSC[StatefulSetController]
    RSI[ReplicaSetInformer]-. Add/Update/Delete .->SSC
    SSC-->worker1
    SSC-. Add StatefulSet .->queue
    worker1-. Loop .->worker1
    queue-. Get StatefulSet .->worker1
    SSC-->worker2
    worker2-. Loop .->worker2
    queue-. Get StatefulSet .->worker2
    style worker1 fill:#fffede,stroke:#ebebb7
    style worker2 fill:#fffede,stroke:#ebebb7

控制器 StatefulSetController 会在 Run 方法中启动多个 Goroutine 协程，这些协程会从队列中获取待处理的 StatefulSet 资源进行同步，接下来我们会先介绍 Kubernetes 同步 StatefulSet 的过程。

同步

StatefulSetController 使用 sync 方法同步 StatefulSet 资源，这是同步该资源的唯一入口，下面是这个方法的具体实现：

func (ssc *StatefulSetController) sync(key string) error {
	namespace, name, _ := cache.SplitMetaNamespaceKey(key)
	set, _ := ssc.setLister.StatefulSets(namespace).Get(name)

	ssc.adoptOrphanRevisions(set)

	selector, _ := metav1.LabelSelectorAsSelector(set.Spec.Selector)
	pods, _ := ssc.getPodsForStatefulSet(set, selector)

	return ssc.syncStatefulSet(set, pods)
}

func (ssc *StatefulSetController) syncStatefulSet(set *apps.StatefulSet, pods []*v1.Pod) error {
	ssc.control.UpdateStatefulSet(set.DeepCopy(), pods); err != nil
	return nil
}
  1. 先重新获取 StatefulSet 对象；
  2. 收养集群中与 StatefulSet 有关的孤立控制器版本；
  3. 获取当前 StatefulSet 对应的全部 Pod 副本；
  4. 调用 syncStatefulSet 方法同步资源；

syncStatefulSet 方法只是将方法的调用转发到了一个 StatefulSetControlInterface 的实现 defaultStatefulSetControl 上，StatefulSetControlInterface 定义了用与控制 StatefulSet 和 Pod 副本的接口，这里调用的 UpdateStatefulSet 函数执行了一个 StatefulSet 的核心逻辑，它会负责获取 StatefulSet 版本、更新 StatefulSet 以及它的状态和历史：

func (ssc *defaultStatefulSetControl) UpdateStatefulSet(set *apps.StatefulSet, pods []*v1.Pod) error {
	revisions, err := ssc.ListRevisions(set)
	history.SortControllerRevisions(revisions)

	currentRevision, updateRevision, collisionCount, err := ssc.getStatefulSetRevisions(set, revisions)

	status, err := ssc.updateStatefulSet(set, currentRevision, updateRevision, collisionCount, pods)

	ssc.updateStatefulSetStatus(set, status)

	return ssc.truncateHistory(set, pods, revisions, currentRevision, updateRevision)
}

它会使用默认的单调递增策略，按照升序依次创建副本并按照降序删除副本，当出现 Pod 处于不健康的状态时，那么新的 Pod 就不会被创建，StatefulSetController 会等待 Pod 恢复后继续执行下面的逻辑。

上述代码会在获取 StatefulSet 的历史版本之后调用 updateStatefulSet 方法开始更新 StatefulSet，这个将近 300 行的代码会按照执行以下的执行：

  1. 将当前 StatefulSet 持有的 Pod 副本按照序列号进行分组，超出数量的副本将被分入 condemned 中等待后续的删除操作，这次同步中需要保留的副本将进入 replicas 分组；
  2. 对当前的 StatefulSet 进行扩容，让集群达到目标的副本数；
  3. 获取副本数组中第一个不健康的 Pod；
  4. 根据副本的序列号检查各个副本的状态；
    • 如果发现了失败的副本就会进行重启；
    • 如果当前副本没有正常运行就会退出循环，直到当前副本达到正常运行的状态；
  5. 按照降序依次删除 condemned 数组中的副本；
  6. 按照降序依次更新 replicas 数组中的副本；
func (ssc *defaultStatefulSetControl) updateStatefulSet(set *apps.StatefulSet, currentRevision *apps.ControllerRevision, updateRevision *apps.ControllerRevision, collisionCount int32, pods []*v1.Pod) (*apps.StatefulSetStatus, error) {
	currentSet, _ := ApplyRevision(set, currentRevision)
	updateSet, _ := ApplyRevision(set, updateRevision)

	status := apps.StatefulSetStatus{}
	// ...

	replicaCount := int(*set.Spec.Replicas)
	replicas := make([]*v1.Pod, replicaCount)
	condemned := make([]*v1.Pod, 0, len(pods))
	unhealthy := 0
	var firstUnhealthyPod *v1.Pod

	for i := range pods {
		if ord := getOrdinal(pods[i]); 0 <= ord && ord < replicaCount {
			replicas[ord] = pods[i]
		} else if ord >= replicaCount {
			condemned = append(condemned, pods[i])
		}
	}

	sort.Sort(ascendingOrdinal(condemned))

	for ord := 0; ord < replicaCount; ord++ {
		if replicas[ord] == nil {
			replicas[ord] = newVersionedStatefulSetPod(currentSet, updateSet, currentRevision.Name, updateRevision.Name, ord)
		}
	}

这里通过 StatefulSet 应该持有的副本数对当前的副本进行分组，一部分是需要保证存活的 replicas，另一部分是需要被终止的副本 condemned，如果分组后的 replicas 数量不足，就会通过 newVersionedStatefulSetPod 函数创建新的 Pod，不过这里的 Pod 也只是待创建的模板。

kubernetes-statefulset-parititon

拿到线上应该存在的 replicas 数组时，我们就可以进行通过 CreateStatefulPod 进行扩容了，每个 Pod 的更新和创建都会等待前面所有 Pod 正常运行，它会调用 isFailed、isCreated、isTerminating 等方法保证每一个 Pod 都正常运行时才会继续处理下一个 Pod，如果使用滚动更新策略，那么会在完成扩容之后才会对当前的 Pod 进行更新：

	for i := range replicas {
		if isFailed(replicas[i]) {
			ssc.podControl.DeleteStatefulPod(set, replicas[i])
			replicas[i] = newVersionedStatefulSetPod(i)
		}
		if !isCreated(replicas[i]) {
			ssc.podControl.CreateStatefulPod(set, replicas[i])
			return &status, nil
		}
		if isTerminating(replicas[i]) || !isRunningAndReady(replicas[i]) {
			return &status, nil
		}
		if identityMatches(set, replicas[i]) && storageMatches(set, replicas[i]) {
			continue
		}
		replica := replicas[i].DeepCopy()
		ssc.podControl.UpdateStatefulPod(updateSet, replica)
	}

当 StatefulSetController 处理完副本的创建和更新任务之后，就开始删除需要抛弃的节点了，节点的删除也需要确定按照降序依次进行：

	for target := len(condemned) - 1; target >= 0; target-- {
		if isTerminating(condemned[target]) {
			return &status, nil
		}
		if !isRunningAndReady(condemned[target]) && condemned[target] != firstUnhealthyPod {
			return &status, nil
		}

		ssc.podControl.DeleteStatefulPod(set, condemned[target])
		return &status, nil
	}

	updateMin := 0
	if set.Spec.UpdateStrategy.RollingUpdate != nil {
		updateMin = int(*set.Spec.UpdateStrategy.RollingUpdate.Partition)
	}
	for target := len(replicas) - 1; target >= updateMin; target-- {
		if getPodRevision(replicas[target]) != updateRevision.Name && !isTerminating(replicas[target]) {
			ssc.podControl.DeleteStatefulPod(set, replicas[target])
			return &status, err
		}

		if !isHealthy(replicas[target]) {
			return &status, nil
		}
	}
	return &status, nil
}

我们首先会删除待抛弃列表中的副本，其次根据滚动更新 RollingUpdate 的配置从高到低依次删除所有 Pod 版本已经过时的节点，所有删除节点的方式都会通过 DeleteStatefulPod 方法进行，该方法会通过客户端的接口直接根据 Pod 名称删除对应的资源。

序列号

Pod 的序列号（Ordinal）是其唯一性和顺序性的保证，在创建和删除 StatefulSet 的副本时，我们都需要按照 Pod 的序列号对它们按照顺序操作，副本的创建会按照序列号升序处理，副本的更新和删除会按照序列号降序处理。

kubernetes-statefulset-ordina

创建 StatefulSet 中的副本时，就会在 newStatefulSetPod 函数中传入当前 Pod 的 ordinal 信息，该方法会调用 GetPodFromTemplate 获取 StatefulSet 中的 Pod 模板并且初始化 Pod 的 metadata 和引用等配置：

func newStatefulSetPod(set *apps.StatefulSet, ordinal int) *v1.Pod {
	pod, _ := controller.GetPodFromTemplate(&set.Spec.Template, set, metav1.NewControllerRef(set, controllerKind))
	pod.Name = getPodName(set, ordinal)
	initIdentity(set, pod)
	updateStorage(set, pod)
	return pod
}

func getPodName(set *apps.StatefulSet, ordinal int) string {
	return fmt.Sprintf("%s-%d", set.Name, ordinal)
}

getPodName 函数的实现非常简单，它将 StatefulSet 的名字和传入的序列号通过破折号连接起来组成我们经常见到的 web-0、web-1 等形式的副本名；initIdentity 会更新 Pod 的主机名、资源名、命名空间标签，而 updateStorage 会为待创建的副本设置卷：

func updateStorage(set *apps.StatefulSet, pod *v1.Pod) {
	currentVolumes := pod.Spec.Volumes
	claims := getPersistentVolumeClaims(set, pod)
	newVolumes := make([]v1.Volume, 0, len(claims))
	for name, claim := range claims {
		newVolumes = append(newVolumes, v1.Volume{
			Name: name,
			VolumeSource: v1.VolumeSource{
				PersistentVolumeClaim: &v1.PersistentVolumeClaimVolumeSource{
					ClaimName: claim.Name,
					ReadOnly: false,
				},
			},
		})
	}
	for i := range currentVolumes {
		if _, ok := claims[currentVolumes[i].Name]; !ok {
			newVolumes = append(newVolumes, currentVolumes[i])
		}
	}
	pod.Spec.Volumes = newVolumes
}

设置卷的配置主要来自于 StatefulSet 规格中的 volumeClaimTemplates 模板，所有卷相关的配置信息都会通过该方法传递过来。

Pod 通过当前名字存储自己对应的序列号，在 StatefulSetController 同步时就会从 Pod 的名字中取出序列号并进行排序，随后的各种循环就可以选择使用正序或者倒序的方式依次处理各个节点了。

删除

当我们删除一个 Kubernetes 中的 StatefulSet 资源时，它对应的全部 Pod 副本都会被 垃圾收集器 自动删除，该收集器在检查到当前 Pod 的 metadata.ownerReferences 已经不再存在时就会删除 Pod 资源，读者可以阅读 垃圾收集器 了解具体的执行过程和实现原理。

$ kubectl delete statefulsets.apps web
statefulset.apps "web" deleted

$ kubectl get pods --watch
NAME    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
web-2   1/1   Terminating   0     14h
web-1   1/1   Terminating   0     14h
web-0   1/1   Terminating   0     14h

我们会发现除了 StatefulSet 和 Pod 之外的任何其他资源都没有被删除，之前创建的 PersistentVolume 和 PersistentVolumeClaim 对象都没有发生任何的变化，这也是 StatefulSet 的行为，它会在服务被删除之后仍然保留其中的状态，也就是数据，这些数据就都存储在 PersistentVolume 中。

如果我们重新创建相同的 StatefulSet，它还会使用之前的 PV 和 PVC 对象，不过也可以选择手动删除所有的 PV 和 PVC 来生成新的存储，这两个对象都属于 Kubernetes 的存储系统，感兴趣的读者可以通过 存储系统 了解 Kubernetes 中 Volume 的设计和实现。

总结

StatefulSet 是 Kubernetes 为了处理有状态服务引入的概念，在有状态服务中，它为无序和短暂的 Pod 引入了顺序性和唯一性，使得 Pod 的创建和删除更容易被掌控和预测，同时加入 PV 和 PVC 对象来存储这些 Pod 的状态，我们可以使用 StatefulSet 实现一些偏存储的有状态系统，例如 Zookeeper、Kafka、MongoDB 等，这些系统大多数都需要持久化的存储数据，防止在服务宕机时发生数据丢失。

来源：https://draveness.me/kubernetes-statefulset/

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Cloudflare免费版设置说明

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一：域名接入 Cloudflare 这一步其实能说的不是很多，因为我已经添加过域名了，也不好意思随便加别人的域名来测试，所以就只跟大家简单的说说吧。 注册账号之后先把自己想接入 CDN 的域名添加好，然后应该会有 Cloudflare 的提示，告诉你要把域名的 NS 记录改成 Cloudflare 的： NS 记录的修改需要到你的域名注册商那边改，这个根据各商家面板的不同可能设置上稍有差异，请自行查找。域名注册商那边改好之后，应该在 Cloudflare 这边刷新一下就能看到已经帮你添加好的各种记录了，默认支持 CDN 的也已经帮你开启了 CDN 功能，如果没有，就自己按照原来的记录重新添加一份，然后最重要的把 A AAAA 记录这种开启 CDN 功能。 此处提一下，不知道大家知不知道 NS 记录的用途？当我们改成 Cloudflare 的 NS 之后，其实以后我们就不需要到域名注册商那边去添加各种 A AAAA 记录了，全部都在 Cloudflare 这边完成，因为已经被接管了。 另外请注意，域名接入的说明是针对免费版 Cloudflare 来说的，用的合作伙伴那种接入方法的我这里就不说了，一般人家面板上会告诉你怎么操作（其实也就是绑定下域名到域名注册商那边改一下 A AAAA 记录之类的）。 二：后台概览页面介绍 在正式给大家说明各类设置项之前，我们先来看看 Cloudflare 的概览界面： 上面那一排排的按钮就是各种设置项了，第一项就是概览。 概览页面可以看到一些常规的 CDN 缓存数据大小还有命中率什么的，页面左边是一些功能的快捷开关，方便我们平时有需要时随时开随时关，翻译已给大家奉上。 概览按钮后面接的是 Analytics 功能，主要是用来展示一些详细的统计数据之类的，因为基本不含设置项，而且与本文标题不太相关，所以就不多介绍直接跳过了。 三：DNS 设置 防止有些人还找不到我说的是什么设置项，我就直接上图说了： 标的框框这里是让你快速添加各种主机记录用的，后面的图标亮着代表开启 CDN 功能，不想开就手动点一下关闭就是了。 关于 DNS 的设置部分，因为主要就是各种记录的添加，所以没什么好说的，只需要注意给你要开启 CDN 的域名添加正确的记录就是了，记录的设置和在原来域...
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N1 PT下载小钢炮固件下载及安装说明

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Nano Disk Manager (NanoDM) 公测版由于功能尚未最终稳定。因此，更新会比较频繁。 强烈建议使用0411之后的版本, 不要再去下载0909版本了... 0909版本的任何问题或bug都不予处理. FAQ 缓存问题 (此问题仅存在于0909及之前的老固件): 如果你进某个页面总是跳回登录页面,或者直接没有显示任何东西 ，浏览器返回的是该页无法显示。 chrome浏览器缓存问题。 ctrl + shift + i , 然后右击浏览器顶部地址栏的刷新按钮， 选择第三项：“清空缓存并硬性重新加载”， 即可。 更多FAQ见： https://gitee.com/8ox86/phicomm-n1-issue 下载地址： https://rom.nanodm.net/N1/ ==================================================================================== 从n1原版android系统刷机操作步骤 1.有一个N1,准备个U盘. 不要太大，U盘大于512M即可. usb 2.0的最佳。 闪迪（SanDisk）酷豆（CZ33）16GB 或 8GB的测试通过，表现良好。lexar 8GB USB2.0 U盘表现更佳。 经测试，上次撸的台电（Teclast）锋芒 U盘 64G USB3.0很大概率上识别会有问题。 下载 phicomm-n1-s905-linux-hacklog-20190327-0136.img.7z , 用 7z 或 winrar 解压后,再校验img文件的md5. 注意校验md5 phicomm-n1-s905-linux-hacklog-20190327-0136.md5sum.txt 将镜像文件 phicomm-n1-s905-linux-hacklog-20190327-0136.img 通过工具写入U盘 (windows下可用 USB Image Tool 或etcher[ https://etcher.io]， linux gnome3环境下可直接用Disks工具写入) 关于img写入 推荐使用 usb-image-tool 写入 其它工具没有测试过.不保证其工作正常. 如果你下载的是一个.xz的...
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分析redis key大小的几种方法

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当redis被用作缓存时，有时我们希望了解key的大小分布，或者想知道哪些key占的空间比较大。本文提供了几种方法。 一. bigKeys 这是redis-cli自带的一个命令。对整个redis进行扫描，寻找较大的key。例： redis-cli -h b.redis -p 1959 --bigkeys 输出： # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec # per 100 SCAN commands (not usually needed). [00.00%] Biggest hash found so far 's_9329222' with 3 fields [00.00%] Biggest string found so far 'url_http://mini.eastday.com/mobile/170722090206890.html?qid=sgllq&ch=east_sogou_push&pushid=13' with 8 bytes [00.00%] Biggest string found so far 'foo' with 40 bytes [00.00%] Biggest hash found so far 's_9329084' with 4 fields [00.23%] Biggest zset found so far 'region_hot_菏泽地' with 625 members [00.23%] Biggest zset found so far 'region_hot_葫芦岛' with 914 members [00.47%] Biggest string found so far 'top_notice_list' with 135193 bytes [00.73%] ...
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Windows7系统目录迁移:Users,Program Files,ProgramData

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微软设计了比如：我的文档、我的OOXX，之类的东西，在WIN7下面更连游戏、下载等等目录都设计好了，我也很乖巧的把各种文件都分门别类的放进去了。 同时也很厉害的设计在了“%HOMEDRIVE%”里面，各种的资料，这种软件的配置就全给放进去了 在XP的时候对于C盘的要求还不是那么大，但是在win7下就显的捉襟见肘了 再格式化，重装系统就全没了，囧，就也是必须移动出来的第二个理由 以前只是自己挪挪地儿，小改一下注册表，今天无意中参考了几篇文章，那搞的才是个全面啊，在膜拜只后就全给做笔记了，忽忽，先上牛人原文的 传送门 首先，不管你要怎么挪，请记住挪坏了我不会负责。其次，确定系统是刚刚安装好的，这样比较不会出现意外，也更有效优化，确定是用Administrator 登录。 移动Program Files目录到非系统盘 第一步，复制 Program Files 目录 不能直接用 资源管理器 复制，我们需要保留此目录的所有权限设置，（以前我就是直接在资源管理器面弄到，现在严重怀疑，我的机器时不时的抽风是不是和这个有关）假设要从C 盘移动到 D 盘： xcopy "C:\Program Files" "D:\Program Files\" /E /H /K /X /Y/C 第二步，修改注册表 Windows Registry Editor Version 5.00 [ HKEY_LOCAL_MACHINE \SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion ] "ProgramFilesDir" = "D:\\ProgramFiles" "CommonFilesDir" = "D:\\ProgramFiles\\Common Files" 第三步，重启 注意不是注销，因为 Program Files 里有很多文件是被系统服务使用的，注销并不能重启服务。 第四步，关闭 iphlpsvc 服务 因为它...
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个性化推荐从入门到精通

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今天的分享将为大家解答以下几个问题：你的公司是否适合采用个性化推荐？如果需要个性化推荐，该如何做好？产品运营在参与到一个推荐系统的构建当中，有哪些常见的坑？有哪些可以避开这些坑的一些简单方法？以及如何修炼成一个优秀的推荐产品经理？ 一、“四个关键”为你揭开推荐系统的神秘面纱 个人认为，推荐系统是根据用户以及不同的场景差异，对信息进行合理的排序、过滤，解决信息过载问题的一套机制。这个定义中包含四个关键点，如下： 1.“根据用户以及不同的场景差异” 对于很多刚开始做推荐的人可能会忽略这一点，大部分人在思考推荐时想的更多的可能是基于用户来做，但其实我从众多实践中发现，很多时候推荐产生价值不仅仅只是说以用户进行区分，相关场景的差异会对于最后推荐效果产生巨大的影响。 2.“推荐的本质是对信息进行合理的排序、过滤” 很多人认为推荐是一个魔盒，非常神奇，其实究其本质是企业有成千上万甚至上亿的 item，不管这些 item 是文章、视频，还是电商里面的商品，然后现在有某个人在一个具体的场景里面，企业需要把这些 item 给他看，那应该把哪个放在第一个？这就是推荐系统背后的运作原理。 3. “推荐系统要解决信息过载的问题” 举个例子，如果你的企业只做爆款商品，整个公司只卖两个商品，这样用户一看就明白了，显然也不需要推荐，所以做推荐的一个前提条件是你公司本身提供的业务里面的信息太多了，对于一个正常的自然人来说，他处理不了那么多信息的时候，企业才需要去帮助用户解决信息过载的问题，从而为用户设计这样一套机制。 4.“一套机制” 这点很好理解，推荐系统是由不同的算法、规则等构成的一套机制。这四点是我从产品视角为你解读了什么是推荐系统，以及他的一些简单作用。 二、推荐系统、广告系统、搜索系统三者有何不同？ 事实上，解决我在前面提到的一系列问题，推荐系统并不是唯一的方法。 比如，前面所提到的排序、过滤，做技术的同学应该很容易联想到，搜索和广告系统也涉及排序、过滤，且搜索也一定程度上解决了信息过载。那么，这三个系统，它到底有什么区别呢？ 我从 5 个方面对其进行了对比，下面将一一讲述： 1. 用户获取信息的方式。 广告与推荐系统，用户都是被动的，但搜索不一样，用户是主动搜索的，他需要输入一些关键词，会加入一些自己的意见和重点。 2. 点击率要求。 这三个系统...
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