在電商平台中，實時推薦系統需要對用户行為數據進行即時分析和策略調整。在多語言微服務架構下，Python、Java、C++、Go 等服務需要共享統一語法解析和規則執行能力，以實現高可用、低延遲和精準推薦。

一、電商推薦系統需求

  1. 實時推薦：毫秒級響應用户行為並調整推薦結果。
  2. 動態策略更新：推薦策略和規則頻繁變化。
  3. 多語言微服務協作：不同語言服務執行統一規則。
  4. 高可用與容錯：保證策略執行在節點異常情況下仍正常運行。

二、核心設計原則

  • 統一 DSL：通過 JSON/Protobuf 或自定義 DSL 定義推薦規則。
  • AST 緩存複用：解析一次生成 AST，多次複用。
  • 跨語言執行接口：保證 Python、Java、C++、Go 服務執行一致性。
  • 分佈式部署與調度：支持高併發用户行為處理和動態擴容。

三、跨語言規則解析示例

Python

def evaluate_rule(ast, user_event):
    if ast['type'] == 'condition':
        return user_event[ast['field']] == ast['value']
    elif ast['type'] == 'and':
        return evaluate_rule(ast['left'], user_event) and evaluate_rule(ast['right'], user_event)
    elif ast['type'] == 'or':
        return evaluate_rule(ast['left'], user_event) or evaluate_rule(ast['right'], user_event)

Java

boolean evaluateRule(RuleNode node, Map<String,Object> event){
    switch(node.type){
        case CONDITION: return event.get(node.field).equals(node.value);
        case AND: return evaluateRule(node.left, event) && evaluateRule(node.right, event);
        case OR: return evaluateRule(node.left, event) || evaluateRule(node.right, event);
    }
    return false;
}

C++

bool evaluateRule(const RuleNode* node, const std::unordered_map<std::string,std::string>& event){
    switch(node->type){
        case CONDITION: return event.at(node->field) == node->value;
        case AND: return evaluateRule(node->left,event) && evaluateRule(node->right,event);
        case OR: return evaluateRule(node->left,event) || evaluateRule(node->right,event);
    }
    return false;
}

Go

func EvaluateRule(node *RuleNode, event map[string]string) bool {
    switch node.Type {
    case "condition": return event[node.Field] == node.Value
    case "and": return EvaluateRule(node.Left, event) && EvaluateRule(node.Right, event)
    case "or": return EvaluateRule(node.Left, event) || EvaluateRule(node.Right, event)
    }
    return false
}

四、分佈式架構實踐

  1. 規則中心：統一管理電商推薦 DSL、AST 和版本控制。
  2. 執行節點：多語言服務節點支持水平擴展。
  3. 消息總線：Kafka/RabbitMQ 分發用户行為事件。
  4. 調度層：動態任務分配與負載均衡。
  5. 監控與追蹤：Prometheus/Grafana/OpenTelemetry 全鏈路監控策略執行和推薦效果。

五、優化與未來趨勢

  1. 批量用户事件處理：提高吞吐量和效率。
  2. AI 輔助策略生成：智能生成和優化推薦規則。
  3. WASM 執行層統一多語言邏輯：降低跨語言複雜度。
  4. 邊緣策略執行：將部分規則下沉到用户接入邊緣，提高響應速度。

多語言語法引擎在電商推薦系統中，將成為實現高性能、智能化和低延遲個性化推薦的核心技術組件。