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个性化推荐是随着互联网的不断发展而被众多内容运营商引入的一种内容分发方式，而今天我们就通过案例分析来了解一下，个性化推荐服务都有哪些特点。
1、高性能
所谓高性能，是指推荐服务可以在较短的时间内给用户返回相关推荐结果，并且数据是准确可靠的，同时用户会感觉整个交互过程很流畅，不会感到非常慢或者卡顿。
一般用响应时间(用户触发推荐页面到返回推荐结果的时间)来衡量高性能，通常服务需要在200ms之内返回结果，否则用户肉眼就可以直观感受到慢了,好的系统可以做到50ms之内返回结果。这个时间当然是越短越好，相应技术实现成本和难度都会更大。
当然，网络会存在各种偶发情况，即使推荐服务性能很好，我们也没法保证每个用户请求都可以在这个时间内响应,所以一般可以采用百分之多少的请求可以在多少毫秒内返回(比如99%的请求可以在75毫秒内返回)来衡量高性能。
2、高可用
所谓高可用，从字面理解就是用户可以一直使用而不出现问题。
由于软件服务是基于现代芯片及硬件基础上构建的，硬件会产生故障宕机，软件也会由于bug或者偶发情况等出现问题，所以一般故障是几乎无法避免的，特别是对于大规模分布式服务，共同服务于同一服务的计算机集群越大，出现故障的可能性也会越大。
当这些故障出现时，软件系统将无法响应用户请求，导致提供的服务不及时、不稳定、不可靠，甚至不可用。
计算机行业的高可用一般是通过故障出现后的影响时长、等级及故障恢复的快慢来衡量一个软件系统是否高可用。如果故障不频繁、故障影响面不大、在很短的时间就恢复正常了就是高可用的系统，否则就不是高可用的系统。
推荐系统本身就是一项软件服务，对于推荐系统来说，高可用就是推荐服务是否稳定高效的为用户提供服务。
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