近些年,随着互联网技术日新月异的发展,人们随时随地都在产生数据。这使得数据呈现爆炸式增长,在这个背景下,推荐系统便成为用户在海量数据中过滤出有效信息的主要方式。然而在实际应用中,由于存在线上服务使用的特征和线下模型训练使用的特征不一致、离线特征无法反映用户真实状态、用户特征缺失等问题,导致模型推荐效果不佳、用户的体验不好,同时高维特征拼接效率低下且系统稳定性不足,严重浪费计算资源。针对以上问题,本文首先回顾了国内外推荐系统的发展历史,总结出目前推荐系统存在的主要问题。在此基础上,本文针对工业界推荐系统离线框架中线上线下特征不一致的问题,搭建基于主流的实时计算框架Flink推荐系统,并将其应用于游戏商品推荐场景中。同时为了更加合理的测试算法的效果,本文搭建出AB Test在线流量分层实验框架。基于该框架,本文搭建的推荐系统取得较好的推荐效果。本文的主要工作总结如下:（1）本文通过分析离线样本拼接流程,实验得出离线样本拼接存在线上服务使用特征和模型训练使用特征不一致的问题,并通过Flink实时存储用户状态解决上述问题。本文通过在线真实游戏商品推荐场景进行算法实验,得出使用实时样本拼接的模型的推荐效果,曝光购买ARPU（Average Revenue Per User）比使用离线样本拼接训练的模型提升了10%。另外为了业务更好的迁移,本文将该代码功能进行模块化,即系统使用者只需要编写配置就可以完成新任务的发布。（2）针对特征管理不规范、特征缺失问题,本文设计出特征管理模块,实现将特征进行统一化管理。该模块方便系统使用者添加或删除特征。同时,为无特征用户添加默认特征,尝试解决用户无特征问题,使曝光ARPU效果提升了2%。（3）针对重复开发问题,本文将系统功能抽象化,方便系统使用者部署于不同的业务场景。实验发现部署新任务上线时间缩短50%,同时规范了上线部署流程,减少犯错误的空间。（4）针对实验过程中算法测试效率低下且不合理,本文通过搭建框架服务,进行AB Test流量分层实验,通过切分流量的方式尽可能多的测试算法的效果。另外本文使用实时计算框架Flink对算法的效果指标进行实时统计,以便尽快做出合理的决策。综上所述,本文不仅搭建出一套高可用、高可靠的实时商品推荐系统,并且通过系统设计解决了线上线下特征不一致问题,最后通过AB Test分层实验进行验证。实验验证实时样本拼接和将变化比较快的特征实时化可以明显提高模型预测的效果。