我正在实施 Mahout 基于用户的推荐引擎，其中将通过在 Tomcat 中运行的 RecommenderServlet 提供推荐。
到目前为止，它看起来像是一个基本设置，但它有一些额外的属性：
将根据用户的上下文从 100 种不同的数据模型中提供建议。每个数据模型约为 2 Mb。
在给定时间可能有 1000 多个并发用户查询推荐。
我考虑的一个选项是为每个数据模型设置一个RecommenderServlet。所以会有 100 个分布在多个 Tomcat 实例之间。
Mahout 专家的主要问题：
您会建议为每个数据模型设置一个RecommenderServlet，还是有更好的替代方案？
【问题讨论】：
标签： tomcat servlets mahout collaborative-filtering
我不认为这种选择真的会对您提到的性能问题产生影响。
更重要的是什么对你来说更合乎逻辑。 servlet 通常提供一种逻辑服务并回答一种“类型”的请求——针对页面或方法。理论上，您可以让一个 servlet 为您网站上的所有内容提供服务，但从设计角度来看，它会很丑陋。
我的经验法则是对不同的 URL 路径使用不同的 servlet。
但它不会改变内存要求或性能。无论哪种方式，您都是从内存中的数据处理这些请求。
现在，您实际上可以将整个 Tomcat 实例专用于只为这 100 个模型中的一部分提供服务。但是你真的在不同的服务器上运行不同的网络应用程序。这不再是 1 或 100 个 servlet 的问题，而是拆分架构的更大选择。
【讨论】：
RecommenderServlet，那么是的，它可以处理一个Recommender。但这对于快速演示或原型来说更方便，也是一个示例。对于您的用例，我将编写您自己的自定义 servlet。那些可以做任何你想做的事情。尽管我最终可能仍然会为每个逻辑服务使用一个 servlet，并且我想您每个逻辑服务都有一个模型/推荐器。