个性化推荐系统已经成为电商、社交媒体、娱乐等众多领域提升用户体验和商业价值的关键技术。

传统的单体架构推荐系统面临着可扩展性、可维护性等挑战，难以满足日益增长的数据量和业务复杂度需求。

微服务架构作为一种新兴的架构风格，凭借其灵活、独立、可扩展等优势，为构建高性能、高可用的个性化推荐系统提供了新的思路。

本文首先介绍了个性化推荐系统和微服务架构的基本概念，并回顾了相关的研究进展，包括推荐算法、系统架构演进以及微服务关键技术等方面。

接着，本文重点探讨了基于微服务的个性化推荐系统的设计与实现，详细阐述了系统需求分析、架构设计、关键模块实现以及测试评估等环节。

最后，对全文进行了总结，并展望了未来的研究方向。

关键词：个性化推荐系统；微服务架构；推荐算法；系统设计；性能评估

近年来，随着互联网技术的迅猛发展以及电子商务、社交媒体、在线娱乐等平台的兴起，人们获取信息的渠道日益丰富，同时也面临着信息过载的困境。

为了帮助用户快速找到自己感兴趣的信息和服务，个性化推荐系统应运而生并迅速发展。

个性化推荐系统是一种信息过滤系统，其目标是根据用户的历史行为、兴趣偏好以及上下文信息等，预测用户可能感兴趣的内容或服务，并进行精准推荐，从而提升用户体验、提高用户粘性、促进平台价值转化。