1.分析用戶行為數據?：?

收集用戶的活躍時間、點擊行為、瀏覽歷史等數據。?分析用戶的活躍模式，確定用戶最活躍的時間段。?kafka + flink +數據庫 分析用戶行為并存儲

2. 預生成推薦內容?：?

在用戶活躍時間之前，預先生成推薦內容并存儲到Redis緩存中。?生成的推薦內容可以包括多個頁面，以應對用戶可能的分頁請求。(模型支持歷史推薦去重)

定時掃描，或定時觸發生成推薦內容

?3. 使用Redis緩存?：?

將預生成的推薦內容存儲到Redis中，設置合理的過期時間。?在用戶請求時，優先從Redis緩存中獲取推薦內容。?

4. 動態更新推薦內容?：?

根據用戶的實時行為，動態調整推薦內容。?定期重新生成推薦內容，并更新Redis緩存。?

5. 分頁查詢?：

?根據用戶的請求，從Redis緩存中提取當前頁面的內容。?(對于已消費的內容，進行Redis刪除)。給Redis推薦池設置一個閾值，查詢時發現如果Redis緩存中沒有足夠的內容，就向推薦系統發起消費，推薦系統收到從消費請求，就進行生成推薦內容并更新Redis緩存。?