第 16 章阅读地图：推荐系统离线服务

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把日志转成时间语义正确的样本、特征、内容向量和索引，再可靠地训练、评估和交付模型；重点是事件时间、幂等、版本和回滚。

节	PDF 页	细粒度主题	核心不变量
16.1 样本流	1–20	预处理、Label 更新、等待窗口、重复投递、级联/Session/非实时样本	特征对标签时刻可见；重复消费不改变结果。
16.2 RL 样本流	21–40	Redis 拼接、自适应窗口、状态转移、Flink、Event Time、Watermark、长序列	状态—动作—奖励边界可复现。
16.3 日志解析	41–45	短期与长期兴趣序列	顺序、去重、截断和跨端身份一致。
16.4 统计特征	46–51	用户/物品计数、索引触发更新	窗口口径和更新顺序明确。
16.5 内容理解	52–58	内容向量、多模态推理 RPC	模型版本、超时与失败重试可观测。
16.6 索引特征	59–64	Runner、正排/倒排批量与实时更新	全量与增量最终收敛，版本可回滚。
16.7 图存储	65–68	构建、选型、在线封装	更新、查询延迟和一致性符合用途。
16.8 训练任务	69–75	Kafka、分布式训练、参数服务器、流式保存、混合精度、异常回滚	数据、代码、模型、评估版本形成原子发布。
16.9 小结	76	全链路复盘	用数据血缘复现任一样本和模型。

本书依据：第十六章 PDF 第 1–76 页。