推薦系統是現代互聯網應用中不可或缺的核心組件，通過個性化內容分發提升用戶體驗和業務價值。在將推薦系統部署為Web服務時，主要有兩種架構方式：在線實時推薦和近線批次推薦。

一、在線實時推薦服務
在線實時推薦采用請求-響應模式，在用戶發起請求時即時生成推薦結果。其架構通常包括以下組件：

1. 特征工程模塊：實時收集用戶行為、上下文特征
2. 模型推理服務：加載訓練好的推薦模型進行實時預測
3. 結果融合模塊：結合業務規則進行結果篩選和排序
4. API網關：提供統一的RESTful或gRPC接口

技術實現上，可以使用Flask、FastAPI等輕量級Web框架構建服務，配合Redis緩存用戶特征，通過Docker容器化部署，使用Kubernetes進行服務編排和擴縮容。

二、近線批次推薦服務
近線批次推薦采用預計算模式，定期批量生成推薦結果并存儲，服務端直接查詢預存結果。其典型架構包含：

1. 數據管道：定時抽取用戶和物品特征
2. 批量推理：使用Spark、Flink等大數據框架進行分布式計算
3. 結果存儲：將推薦結果存入Redis、Cassandra等高性能數據庫
4. 查詢服務：提供簡單的查詢接口返回預計算結果

開發實踐中，通常會設置定時任務（如Airflow）調度批量作業，使用Protobuf定義數據格式，通過消息隊列（如Kafka）解耦數據處理環節。

兩種方式的對比與選型建議：
在線服務響應快、個性化程度高，但對系統性能要求嚴格，適合電商、內容平臺等對實時性要求高的場景；批次推薦服務吞吐量大、系統穩定性好，但實時性較差，適合新聞資訊、郵件營銷等對時效性要求不極致的場景。

在實際項目中，推薦采用混合架構：核心業務使用在線推薦保證實時性，輔助場景使用批次推薦降低成本，通過AB測試持續優化服務效果。軟件開發團隊需要根據業務需求、數據規模和技術基礎合理選擇實施方案，建立完善的監控體系和容錯機制，確保推薦服務的穩定可靠。