Tinder如何知道曾见过谁？ （后端）

Question

我有模型的动力源。 现在，我通过ElasticSearch查询它们，以便进行地理搜索。

将30公里范围内的所有型号都给我。

现在，用户拥有一个Tinder系统。因此可以擦拭。我如何知道不再需要检索哪些模型？做这个的最好方式是什么？

一张已经看过地图的桌子？ 然后我从ElasticSearch中减去，得到一个包含100张卡片的数组并进行比较？如果他已经看过全部100个，则再次询问ElasticSearch？ 那没有什么意义。用户看到的越多，请求进行的时间就越长。你怎么做到的？

Answer 1

这是一个基于观点的问题，因此是我基于观点的答案。

执行此操作的一种方法是预热，必须向用户显示。

解决方案：

每隔x个小时运行一次后台作业，该作业使用带有给定参数（例如年龄，性别，兴趣，位置等）的搜索查询从Elastic Search中获取所有可能的结果。有关用户已经看到的内容的信息可以存储在{{ 3}}。所有尚未看到的记录都可以存储在缓存中，并且当用户提取下一条记录时，将返回缓存的实体。每当用户看到一个人时，该人就会被添加到bloom筛选器中，以便不再显示该人。

但是，这是非常静态的方法，将需要一些额外的思考

1. 结合了超级明星功能

   每当A将B标记为超级喜欢时，无论将A添加到B的要显示列表中的任何内容。

2. 每当查询弹性搜索时批处理作业将运行，则前几个结果很可能与前一个相同

   这是一个棘手的问题，我们可以添加某种随机化或参数（例如上次更新，或保留一个指针，该指针指示我们在上一份工作中已经遍历了多少个用户，这次是从+1开始）计数器）。这样可以确保每当我们查询弹性搜索结果时，搜索结果几乎都是随机的，而前几个搜索结果并不总是相同。

3. 可以在需要时触发批处理作业。

   比方说，用户更改了自己的偏好/位置，我们应该能够使缓存无效并以新的结果重新武装缓存。