RegionScore=60
是
否
RestaurantRankList经过一系列的filter.doFilter()
添加RestaurantRegionScoreRemix
restaurantScore.score==0
End
遍历remix，计算排序条件remixPolicy.genCondition(）
根据typecode设置大数据分或者置底genPersonalizedScore()
restaurantScore!=null
ReRankCommand
排序rankSortHitsHeapSort.sort()
从DB表rec_prd_restaurant_rank_score获取restaurantScore
遍历swapPolicies，1. 计算排序条件swapPolicy.genCondition(）2. 排序rankSortHitsswapPolicy.swap()
根据区域类型和起送价调整分数1. generateScoreBasedOnDeliveryAmount()2. generateScoreBasedOnAgentFee()
从searchResponse获取restaurantRanks
context.isNeedRerank()
计算score非0的平均分，做为分数基数score
二次排序rankSecondarySort.secondarySort()
把restaurantScore对应的属性赋值给rankSortHit
遍历remixPolicies，计算参与排序的分数值remixPolicy.genScore()
1. 如果是上海和苏州score= 大数据分数 +(-0.25 到+0.25的随机扰动)2. 其它情况score= 大数据分数
根据RankRequest，RankResponse， RankFlowContext 初始化RankSecondarySort
遍历rankSortHits，获取对应的restaurantScore
rankSortHit.getTypeCode() == config.regionType
根据rankSortHits获取restaurantScoreMap(RestaurantId:RestaurantScore)
从RankSecondarySortConfig中获取serviceManager和regionType1.config.getServiceManager()2.config.getRegionType()
调整得分genRegionScore()
计算分数基数score
从restaurantScoreMap获取restaurantScore
1. 组装remix到rankPolicies2. 组装PayRankSwap到rankSwapPolicies
遍历remixPolicies，计算排序条件remixPolicy.genCondition(）
context.isReviewMode()
