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实时推荐实时实验分桶与AB测试系统

📚 共计 30 章节

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什么是AB测试、AB测试的价值与局限、AB测试与多臂老虎机对比。

实验分桶原理

哈希分桶、一致性哈希、分桶策略与流量分配。

实时实验系统架构

实时数据流、事件驱动架构、实验平台核心组件。

实验指标设计

核心指标、代理指标、统计显著性、最小样本量计算。

实验生命周期管理

实验创建、流量分配、灰度发布、实验终止与决策。

分桶算法实现

Java/Python实现一致性哈希、分桶冲突解决。

实时数据管道

Kafka/Flink实时流处理、实验事件采集。

数据流处理

实验配置中心

配置存储、动态下发、版本管理。

实验数据存储

ClickHouse/Druid OLAP存储、查询优化。

T检验、Z检验、贝叶斯方法、多重比较校正。

实验报告生成

自动化报告、可视化看板、异常检测。

可视化报告

实验平台API设计

RESTful API、SDK设计、鉴权与限流。

多臂老虎机算法

Epsilon-Greedy、UCB、Thompson Sampling。

MAB与AB测试融合

动态分配、探索利用平衡。

实验干扰控制

网络效应、交互效应、时间效应。

实验样本量计算

功效分析、效应量、显著性水平。

实验运行时长预估

最小可检测效应、流量预估。

实验监控与告警

实时监控、异常检测、自动熔断。

实验数据质量

埋点校验、数据清洗、异常值处理。

实验平台高可用

多活部署、容灾、降级策略。

高可用架构

实验平台性能优化

缓存策略、预计算、异步处理。

实验平台安全

权限控制、数据脱敏、审计日志。

实验平台扩展性

插件化、多租户、国际化。

实验平台测试

单元测试、集成测试、压力测试。

实验平台部署

容器化、CI/CD、蓝绿部署。

实验平台运维

日志收集、监控大盘、故障排查。

运维可观测

实验平台最佳实践

常见坑、避坑指南、案例复盘。

实验平台未来趋势

AI驱动实验、因果推断、个性化实验。

实验平台实战项目

从0到1搭建小型实验平台。

实验平台面试指南

常见面试题、系统设计题、算法题。