在推荐系统中，多路召回所谓的并发式，哪路recall数据先到，哪路就先进，这样是否科学？

首先回答一下题主的问题，这里有科学的地方也有不科学的地方。

1. 并发请求多路召回是科学的，绝大部分工业届的推荐系统都是并发请求多路召回的。这是系统性能的考虑。
2. 哪路recall数据先到，哪路就先进是不科学的。并不是与时序相关，依然是性能问题。召回结束之后，会进入排序阶段。排序时需要读取user feature，item feature和context feature。通常召回结束后，会对item进行归类，截断，过滤，去重。然后统一到feature service中获取特征，用于排序模型。

那就简单说说从召回到排序，系统通常都会做哪些事情：

1. 首先召回阶段是会配置召回的请求个数，通常会根据每路召回的后验表现设置动态配比，或者是根据业务的需求进行设置。
2. 所有的召回并发请求并设置timeout，防止系统雪崩。
3. 所有的召回结果merge。
4. 过滤：系统整体的黑名单，以及by user的黑名单过滤都可以在此处实现。
5. 去重：此处通常都是简单的指纹去重，不做特别精细的多样性去重（比如相似新闻通常在排序后做）。
6. 过滤和去重都是为了减少后续系统的压力，防止浪费算力进行后续步骤。
7. 粗排后截断。当然粗排也可以放在每个召回队列中做，也是根据业务而定。
8. 精排。
9. 排序后的rerank处理，包括多样性去重，产品的特殊boost逻辑等。

所有召回结束后，其实有merge阶段，会等待所有的召回全部返回后，处理一个大列表，不会存在哪路召回先到就处理哪路的情况。