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RTA背景

RTA這種投放模式這兩年逐漸興起， 目前國內(nèi)主流的流量媒體方都推出該項(xiàng)能力。如騰訊/頭條在2020年正式對(duì)外推出該項(xiàng)服務(wù)，以此來幫助客戶進(jìn)一步提升廣告的精準(zhǔn)投放效果。

RTA(全稱Real-Time API)，實(shí)時(shí)API接口，是媒體和廣告主之間通信的一套接口服務(wù)。主要流程如下：

• 在開通后在每次媒體將廣告給用戶曝光前，媒體將通過RTA接口來詢問廣告主是否參與本次曝光(參競(jìng));
• 廣告主接受請(qǐng)求后結(jié)合自身的數(shù)據(jù)和策略信息返回是否進(jìn)行曝光(參競(jìng))以及進(jìn)一步的決策結(jié)果;
• 媒體結(jié)合廣告主的結(jié)果信息進(jìn)行優(yōu)選，最終提升廣告主的廣告投放效果。

RTA有很多業(yè)務(wù)上的價(jià)值，比如可以針對(duì)場(chǎng)景做個(gè)性化的優(yōu)選，也讓廣告主有了參與廣告曝光決策的機(jī)會(huì)。

對(duì)于大部分客戶來說自身的私有數(shù)據(jù)是非常珍貴的，RTA能很好的保護(hù)私有數(shù)據(jù)。通常情況下廣告主想進(jìn)行流量的篩選比如想圈定或者排除某一部分人群，常規(guī)做法是打包一些定向數(shù)據(jù)上傳給媒體的DMP平臺(tái)作為定向投放數(shù)據(jù)包。該方式下數(shù)據(jù)無法實(shí)時(shí)更新、而且操作繁瑣，最重要的是還會(huì)將廣告主的數(shù)據(jù)直接暴露給媒體方。很多時(shí)候，數(shù)據(jù)是一個(gè)公司非常重要的資產(chǎn)尤其對(duì)數(shù)據(jù)比較敏感的金融行業(yè)，某些數(shù)據(jù)不方便提供出去，RTA能很好地解決該類問題。

RTA接入要求

雖然RTA業(yè)務(wù)價(jià)值很明顯，但媒體對(duì)可以接入RTA的廣告主設(shè)有不小的門檻，這里我們主要討論的是技術(shù)上的門檻。

因?yàn)橐M(jìn)行實(shí)時(shí)的參競(jìng)，媒體要求廣告主方有一定的技術(shù)和數(shù)據(jù)能力，亦即面對(duì)高并發(fā)的流量時(shí)能快速作出決策進(jìn)行實(shí)時(shí)答復(fù)。下面列舉了頭條要求廣告主方必須達(dá)到的硬性技術(shù)指標(biāo)：

• 接口響應(yīng)時(shí)間在60ms內(nèi)(包括網(wǎng)絡(luò)和處理時(shí)間)
• 超時(shí)率要低于2%
• 預(yù)計(jì)高點(diǎn)流量可達(dá)10w/s~12w/s

其他媒體比如騰訊、快手、百度等的要求類似，接口的響應(yīng)時(shí)間都要在60ms內(nèi)，需要能支持高QPS。根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景投放的不同，實(shí)際的流量上限會(huì)有所不同。但通常媒體方一側(cè)都設(shè)有超時(shí)率門檻，針對(duì)不達(dá)標(biāo)的情況媒體方會(huì)有降級(jí)和最終的清退機(jī)制(即關(guān)閉廣告主的RTA接入通道)

ToB RTA 的業(yè)務(wù)場(chǎng)景

通過上面對(duì)RTA背景的了解，知道了RTA在精準(zhǔn)營銷及私有數(shù)據(jù)不外泄方面有不錯(cuò)的表現(xiàn)。但是RTA的接入門檻比較高，對(duì)于一些體量較小的公司，大部分不具備技術(shù)接入的能力。而且對(duì)于和營銷SaaS平臺(tái)的合作，一般采用和SaaS服務(wù)提供商聯(lián)合建模的方式合作，對(duì)于私有數(shù)據(jù)并不是特別敏感。通常的實(shí)現(xiàn)方式是：

• 廣告主在營銷SaaS供應(yīng)商側(cè)上傳人群包，由SaaS供應(yīng)商提供人群分析及RTA接口實(shí)現(xiàn)。
• 廣告主在媒體側(cè)開通賬號(hào)，設(shè)置競(jìng)價(jià)相關(guān)的信息。把SaaS供應(yīng)RTA接口作為一個(gè)策略進(jìn)行配置。

RTA實(shí)現(xiàn)

API接口數(shù)據(jù)交換格式是基于http-protobuf，騰訊/頭條 均采用該方式，protobuf序列化可以獲得不錯(cuò)的壓縮性價(jià)比，契約由媒體方提供，按照契約進(jìn)行開發(fā)提供接口服務(wù)。這個(gè)還是比較簡(jiǎn)單的。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選型

對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的選型上，這種場(chǎng)景下其實(shí)純內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫是最合適的，但是應(yīng)用實(shí)現(xiàn)也需要權(quán)衡。考慮到公司基建的完善程度，在Hbase,aerospike 中進(jìn)行選擇，首先Hbase是不行的，因?yàn)镠base 最壞的情況下可能會(huì)有秒級(jí)延遲。但是對(duì)于kv這種存儲(chǔ)類型，在v 比較小情況下，aerospike的磁盤利用率很低?？紤]到使用云廠商提供的kv 數(shù)據(jù)庫，但是被安全進(jìn)行否決，數(shù)據(jù)安全高于一切啊!!!

最終，采用了自建redis cluster 作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。

應(yīng)用架構(gòu)實(shí)現(xiàn)原則

基于RTA高并發(fā)且實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)要求，我們?cè)谇捌诤桶踩?運(yùn)維/DBA/基礎(chǔ)組件的同學(xué)溝通，確保該并發(fā)的條件下我們的基礎(chǔ)設(shè)施可以有效地承載，同時(shí)在一些設(shè)施上面進(jìn)行有效的資源隔離，以防止RTA影響到其他業(yè)務(wù)。

綜合考量后，我們作出如下的選擇和主要設(shè)計(jì)原則：

• 機(jī)房隔離：由于公司大部分業(yè)務(wù)在杭州機(jī)房，為了保證有效隔離，RTA應(yīng)用部署在上海機(jī)房。
• 避免阻塞/耗時(shí)操作：可采用異步化手段;對(duì)于那些需要降低下游QPS的地方，可采用隊(duì)列、緩存、批量操作等手段來進(jìn)行優(yōu)化
• 超時(shí)降級(jí)：對(duì)于部分請(qǐng)求可能產(chǎn)生毛刺，從而導(dǎo)致超時(shí)帶來的雪崩以及帶寬的阻塞，必須對(duì)超時(shí)請(qǐng)求進(jìn)行降級(jí)處理。
• 資源保護(hù)/細(xì)節(jié)優(yōu)化：比如跨系統(tǒng)邊界的調(diào)用、有風(fēng)險(xiǎn)的本地代碼塊等，都可當(dāng)成資源進(jìn)行保護(hù)并提供有效的降級(jí)機(jī)制.通過優(yōu)化代碼，通過方法內(nèi)聯(lián)降低調(diào)用成本。

系統(tǒng)視圖

主要有一下幾個(gè)服務(wù)：

• rta-uig:前置接收請(qǐng)求，并對(duì)后端應(yīng)用做負(fù)載均衡。
• config:分布式配置中心，業(yè)務(wù)人員對(duì)每個(gè)RTA請(qǐng)求是否曝光(參競(jìng))制訂策略，數(shù)據(jù)變更通知。
• rtaapp：rta 核心服務(wù)，緩存客戶配置信息，處理請(qǐng)求，返回參競(jìng)數(shù)據(jù)。
• data-trans:廣告主數(shù)據(jù)處理和定時(shí)將數(shù)據(jù)同步到redis cluster。

下面是API接口的主要處理流程：

為保證HTTP的線程不阻塞，盡可能優(yōu)先采用異步處理方式。而且API直接依賴的2個(gè)數(shù)據(jù)源是Redis和JVM內(nèi)存，這樣可以滿足實(shí)時(shí)性的要求。

網(wǎng)絡(luò)問題

我們上面提到接口的響應(yīng)時(shí)間要在60ms以內(nèi)，因此網(wǎng)絡(luò)的問題影響很大。

事實(shí)上我們的時(shí)間大部分花費(fèi)在網(wǎng)絡(luò)上，距離的遠(yuǎn)近直接影響著網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。以目前對(duì)接的一些媒體來看，在接口消耗時(shí)間上，北京到上海大概30ms左右，上海公有云到公司機(jī)房的專線大概要2ms。在上線后，當(dāng)媒體方請(qǐng)求量增大時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)導(dǎo)致tcp重傳，從而導(dǎo)致帶寬被瞬間打滿，所有的請(qǐng)求都被拒絕，在更換更大帶寬的設(shè)備后，問題得到緩解，但是帶寬成本是非常昂貴的。后期希望和安全部門協(xié)商，看看能不能把數(shù)據(jù)的安全等級(jí)進(jìn)行分類，部分?jǐn)?shù)據(jù)可以上公有云，這樣可以將數(shù)據(jù)部署里媒體側(cè)機(jī)房更近的地方。

資源保護(hù)

對(duì)資源進(jìn)行保護(hù)和有效降級(jí)非常重要。保護(hù)點(diǎn)主要基于業(yè)務(wù)上考慮來確定，可以是任意的代碼片段，并盡可能提供降級(jí)手段，以保證我們的主業(yè)務(wù)不受影響。如果依賴的下游服務(wù)宕機(jī)或者GC的導(dǎo)致進(jìn)程暫停，必須對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行超時(shí)降級(jí)。對(duì)應(yīng)海量請(qǐng)求的超時(shí)處理，可以借鑒時(shí)間輪的原理，把時(shí)間復(fù)雜度控制在O(1)，大幅提升性能，具體可以參考我前面的文章。

RTA SaaS化的思考

隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，接入客戶的增多，產(chǎn)品SaaS化是一個(gè)趨勢(shì)，SaaS化必然面臨著多租戶數(shù)據(jù)之間的隔離，數(shù)據(jù)量的快速增長，怎么來處理這些事情，降本增效，利用少量的資源做更多的事情，各種性能指標(biāo)也能達(dá)標(biāo)，是一個(gè)值得思考的問題。

Redis 內(nèi)存方面

對(duì)于使用Redis存儲(chǔ)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合業(yè)務(wù)上的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，可以使用hash/zset存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，限制key 的數(shù)量長度，使用ziplist，省下了大部分內(nèi)存，節(jié)約了成本。采用二級(jí)編碼的方式。整體上采用hash存儲(chǔ)后，查詢100萬條耗時(shí)，也僅僅增加了500毫秒不到。具體可以看我之前的文章。

在后面的需求中，要對(duì)曝光的設(shè)備做一些策略，限制媒體每個(gè)設(shè)備每日到達(dá)多少量后不再進(jìn)行曝光，這依賴于對(duì)設(shè)備進(jìn)行計(jì)數(shù)。后面會(huì)對(duì)接多個(gè)媒體，總設(shè)備曝光請(qǐng)求數(shù)據(jù)每日可能高達(dá)上百億次，預(yù)計(jì)每日會(huì)有數(shù)十億的去重設(shè)備量。結(jié)合業(yè)務(wù)上的的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)如下：

• 設(shè)備有并發(fā)，所以一定要原子操作，只能選擇INCR命令(string、hash、zset)。
• 媒體設(shè)備分別計(jì)數(shù)，每日每個(gè)媒體計(jì)數(shù)業(yè)務(wù)規(guī)則上有上限(每日10次以內(nèi))。這意味著每個(gè)計(jì)數(shù)器可能達(dá)到的最大計(jì)數(shù)值是確定的，亦即計(jì)數(shù)器所需的位數(shù)是有限的、固定的。

例如Redis中對(duì)于整數(shù)類型采用的內(nèi)部編碼是int編碼，對(duì)應(yīng)Java里的long類型，占8個(gè)字節(jié)?？梢詫⒁粋€(gè)8字節(jié)拆開，取合適的bit數(shù)量作為某個(gè)媒體計(jì)數(shù)，結(jié)合hash存儲(chǔ)后還可以獲得數(shù)倍的空間節(jié)省。

熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的優(yōu)化

由于業(yè)務(wù)上的特點(diǎn)，我們會(huì)面臨大量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求，業(yè)務(wù)上一個(gè)很小的規(guī)則可能會(huì)使用很大的存儲(chǔ)資源。這要求我們謹(jǐn)慎設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，尋找有效的存取結(jié)構(gòu)。

業(yè)務(wù)上用的數(shù)據(jù)，可以歸結(jié)為如下2類存儲(chǔ)：

• JVM本地存儲(chǔ)：系統(tǒng)業(yè)務(wù)配置、業(yè)務(wù)規(guī)則策略、業(yè)務(wù)的控制信息、熱KEY和黑名單等
• Redis存儲(chǔ)：策略計(jì)算需要很多不同的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量比較大，每份數(shù)據(jù)以億計(jì)

對(duì)于JVM本地存儲(chǔ)，以對(duì)熱key的處理為例進(jìn)行說明。熱key是指同一個(gè)設(shè)備號(hào)的曝光請(qǐng)求被媒體反復(fù)下發(fā)。在業(yè)務(wù)上線的初期，我們發(fā)現(xiàn)很多設(shè)備請(qǐng)求被下發(fā)很多次，有的每日可達(dá)上千萬次，浪費(fèi)了處理資源，需要某種策略進(jìn)行應(yīng)對(duì)。為此，我們?cè)O(shè)計(jì)了收集反饋的方式，具體流程：API實(shí)例本地LFU隊(duì)列【LFU(Least Frequently Used) 算法根據(jù)數(shù)據(jù)的歷史訪問頻率來淘汰數(shù)據(jù)，其核心思想是“如果數(shù)據(jù)過去被訪問多次，那么將來被訪問的頻率也更高”?！渴占?-> 上報(bào) -> 統(tǒng)計(jì) -> 反饋到API實(shí)例，如下圖所示：

總結(jié) 

RAT已經(jīng)正常運(yùn)行了一段時(shí)間，在運(yùn)行中也發(fā)現(xiàn)了一些問題，目前來看系統(tǒng)運(yùn)行比較穩(wěn)定，等到模型效果驗(yàn)證后可以開始SaaS化演進(jìn)，從這次項(xiàng)目推動(dòng)的過程中,可以發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用機(jī)房的選擇非常重要，數(shù)據(jù)部署最好和媒體側(cè)機(jī)房不要間隔太遠(yuǎn);接口的設(shè)計(jì)方面，盡量簡(jiǎn)約，對(duì)于不必要返回的字段和響應(yīng)頭，盡量去掉，節(jié)約帶寬(帶寬比較貴);數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，使用內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫，研究存儲(chǔ)類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，利用合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)節(jié)約存儲(chǔ)成本;做好接口超時(shí)降級(jí)處理，利用高效的超時(shí)判斷機(jī)制，盡量少的減少對(duì)應(yīng)用性能的損耗。

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