刷短视频停不下来？购物网站总能猜中你的心思？这些背后其实都藏着推荐算法和大数据的配合。在服务器维护的日常里，这两者几乎天天打交道，谁也离不开谁。
大数据是推荐算法的“粮食”
没有数据，再聪明的算法也是空转。推荐系统要判断你喜欢什么，就得看你过去点了啥、买了啥、看了多久。这些行为被服务器一条条记录下来，形成用户画像。比如你在晚上常看美食视频，周末爱搜户外装备，系统就记住了你的偏好。
这些数据量大得惊人。一个中等电商平台每天可能产生上亿条用户行为日志。服务器不仅要存下这些数据，还得让算法能快速读取。这就要求数据库设计合理，缓存机制到位，不然一查数据就卡，推荐结果半天出不来，用户体验直接崩掉。
推荐算法靠数据训练出“直觉”
常见的协同过滤、深度学习模型，比如YouTube用的DNN推荐模型，都需要大量历史数据做训练。拿电影推荐来说，系统会找和你口味相似的一群人，看看他们喜欢但你还没看的片子，然后推给你。
model = Recommender(n_factors=50, epochs=10)
model.fit(user_id_list, item_id_list, ratings)这段代码看似简单，但训练过程要跑在服务器集群上，吃的是实实在在的CPU和内存。数据越大，模型越准，但对服务器的压力也越大。运维人员得盯着资源使用率，防止某次训练把整个服务拖慢。
实时推荐更考验服务器稳定性
现在用户不只想看“可能喜欢”的内容，还希望“刚搜完立刻就推”。比如你刚搜了登山鞋，下一秒首页就冒出帐篷和背包，这种实时推荐依赖流式数据处理。
服务器要用Kafka接收用户行为，用Flink实时计算特征，再喂给模型打分。整个链路延迟要控制在几百毫秒内。一旦某个环节堆积，比如Kafka消费者挂了，推荐立马变“迟钝”，用户感知明显。
数据质量决定推荐下限
垃圾数据进，垃圾推荐出。如果服务器日志丢了点击事件，或者埋点上报有延迟，算法学到的就是错的。比如你以为用户没点某商品，其实是接口超时没上报。长期下去，模型会误判用户兴趣。
运维不仅要保服务不宕机，还得配合数据团队查数据一致性。定期核对日志量、检查ETL任务是否失败，成了常规动作。一个健康的推荐系统，背后是干净、完整、及时的数据流。
资源调度是一场持续平衡
白天流量高，推荐请求多，服务器得撑住高并发；半夜可以腾出资源跑离线训练任务。运维通过Kubernetes调度，把批处理任务安排在低峰期，既不影响线上服务，又能让模型每天更新。
有时候业务方突然要加个新推荐位，数据量翻倍，服务器压力跟着涨。这时候得快速扩容，调整JVM参数，甚至优化HDFS读取策略。推荐算法跑得顺不顺，一半看代码，一半看服务器稳不稳。