基于SpringBoot和Apache Doris要实现一个实时广告推荐系统，主要涉及到如下的一些实现步骤，我们可以根据实际需求对系统实现操作进行调整，例如系统能够根据用户行为和其他特征实时推荐广告。下面我们就来详细介绍一下如何实现该系统。

关键组件

该系统实现主要可以依赖如下的几个技术组件。

Spring Boot：作为后端实现的主要技术框架，用来处理用户请求并且与后端Doris进行交互。
Apache Doris：作为一个OLAP的数据库，用来存储和提供实时查询大规模的数据处理
消息队列（如Kafka）：消息队列的主要作用就是用来处理实时消息数据流。
前端（可选）：主要是用户数据内容展示界面。

环境介绍

要想实现一个实时的广告推荐系统，就必须要有环境的支持，例如需要安装Apache Doris集群，当然这里我们对环境的构建不做详细的介绍，在后续的演示代码中默认是Apache Doris集群已经搭建好了并且已经创建好相应的表结构了。

接下来就是构建一个SpringBoot的项目用来实现实时广告推送。

配置数据库连接

创建好项目之后，接下来就是在项目的配置文件中添加Doris的连接配置信息，并且配置JDBC数据操作依赖如下所示。

spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.1.10:3307/ad_database
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123123123
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

定义数据模型

定义数据模型，用来展示实时用户广告推荐，分别包含两个数据实体，一个是广告实体，一个是用户控制实体，如下所示。

@Entity
public class Ad {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String title;
    private String content;
    private String targetAudience;
    private Double bidPrice;
    // Getters and setters
}

@Entity
public class UserBehavior {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private Long userId;
    private Long adId;
    private String action;
    private Timestamp timestamp;
    // Getters and setters
}

定义好两个实体对象之后，接下来就是DTO层的Repository接口创建，如下所示。

public interface AdRepository extends JpaRepository {
}

public interface UserBehaviorRepository extends JpaRepository {
}

实现推荐算法

首先先来定义一个广告推荐服务，并且在这个推荐服务中给出相应的推荐算法。如下所示。

@Service
public class AdRecommendationService {

    @Autowired
    private AdRepository adRepository;

    @Autowired
    private UserBehaviorRepository userBehaviorRepository;

    public List recommendAds(Long userId) {
        // 获取用户行为数据
        List behaviors = userBehaviorRepository.findByUserId(userId);

        // 实现推荐逻辑（这里可以是基于内容的推荐、协同过滤等）
        List recommendedAds = new ArrayList<>();
        // 简单示例：获取所有广告
        recommendedAds.addAll(adRepository.findAll());

        return recommendedAds;
    }
}

创建控制器

创建好推荐服务之后，需要定义一个用户调用的控制器用来通过不同的用户ID推荐不同的广告内容。如下所示。

@RestController
@RequestMapping("/api/recommendations")
public class RecommendationController {

    @Autowired
    private AdRecommendationService recommendationService;

    @GetMapping("/user/{userId}")
    public List recommendAds(@PathVariable Long userId) {
        return recommendationService.recommendAds(userId);
    }
}

处理实时数据

集成消息队列使用Kafka或其他消息队列处理实时用户行为数据。如下所示。

@Service
public class KafkaConsumerService {

    @Autowired
    private UserBehaviorRepository userBehaviorRepository;

    @KafkaListener(topics = "user-behavior", groupId = "ad-recommendation")
    public void listen(UserBehavior userBehavior) {
        userBehaviorRepository.save(userBehavior);
    }
}

在集成消息队列之前需要添加Kafka相关的配置项如下所示。

spring.kafka.bootstrap-servers=:
spring.kafka.consumer.group-id=ad-recommendation
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
spring.kafka.consumer.properties.spring.json.trusted.packages=*

配置完成之后就可以启动代码进行测试了。我们可以通过访问
http://localhost:8080/api/recommendations/user/111，接口来获取到用户推荐的广告内容。

总结

通过上面的实现，我们就可以创建好一个简单的实时广告推荐系统，然后我们可以根据具体的业务需求来对推荐算法进行进一步的优化，并且可以增加数据处理能力，这样可以分析出更多的用户特征，可以实现精准广告投放。