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5天2亿活跃用户,2017QQ“LBS+AR”天降红包活动后台揭密

作者:Dovejbwang,腾讯后台开发工程师,参与“LBS+AR”天降红包项目,其所在“2016春节红包联合项目团队”获得2016公司级业务突破奖。
商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。
原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/286.html


WeTest 导读

上一期为您解密了8亿月活的QQ后台服务接口隔离技术《QQ18年,解密8亿月活的QQ后台服务接口隔离技术》,那你是否好奇春节期间全网渗透率高达52.9%的ARQQ红包后台是怎样的一番光景呢?本文为您揭晓。


前言

刚刚过去不久的QQ“LBS+AR”天降红包玩法在5天内达成了2.57亿用户参与、共计领取卡券和现金红包20.5亿次的成绩,得到用户的一致好评,赢得口碑、数据双丰收。
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作为一个全新的项目,后台面临着许多挑战,比如:

1. 海量地图活动数据管理

在全国960万平方公里土地上投放上亿的活动任务点,如何管理海量的的地图/任务数据?

2. 地图查点方案

如何根据用户地理位置快速获取附近可用的任务点?

3. 数千个行政区红包余量的实时统计

红包雨活动是在区级行政区开展的,全国有数千个区级行政区,每个行政区都有数十个不同的红包任务及奖品,实时返回数千个地区的红包剩余量是如何做到的?

本文将从总体上介绍LBS+AR红包后台系统架构,并逐步解答上述几个问题。


LBS+AR后台架构鸟瞰

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图一 后台鸟瞰图(及各系统间大致调用方向)

1. 投放系统:活动、商户、奖品等信息的可视化配置页面

**2. 静态数据层:**CDB提供的MySQL服务,包含多个配置表

3. 配置同步系统:负责构建海量活动数据的缓存及同步,包含2个模块

a) 缓存构建模块:定期轮询式地从CDB中读取活动数据,如果数据发生变化,重新构建AR标准缓存格式的共享内存数据

b) 配置同步服务端:负责接收客户端请求,将共享内存数据下发到各个业务机器

4. 逻辑层:负责接受客户端请求,包含2个系统

a) 主逻辑:负责用户参加地图红包的核心逻辑,包含地图查点、抽奖等流程

b) 采集系统:负责实时获取各个活动及奖品的发放数据,用于主逻辑获取活动状态、客户端显示剩余计数、后台统计活动数据

5. 动态数据层:负责用户、活动动态数据的存储,包含4类数据

a) 发奖计数器:每个任务/奖品发放量

b) 用户历史记录:用户中奖的信息

c) 冷却与限额:用户领取的每种奖品的限制信息

d) 叠放计数器:可重复获取的奖品数量(本次活动是皇室战争卡券数)

6. 辅助模块:完成单个特定任务的模块

a) 频率控制:负责控制奖品发放速度

b) 订单:负责管理财付通现金订单

c) 一致接口:负责一致性路由,将同一个用户的请求路由到同一台机器的指定进程

7. 发奖相关系统:负责奖品发放的外部系统


LBS+AR后台系统探微

下面主要为大家介绍海量配置管理、地图打点查点和实时的余量采集系统。

一、海量配置数据管理

LBS+AR红包与以往的红包最大的不同在于多了一重地理位置关联,全国有上千万的地理位置信息,结合活动的任务奖品数据产生了海量的配置数据,而这些数据都需要快速地实时读取(详细数据结构见后文)。这是后台遇到的第一个挑战。
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总体思路

配置数据有如下特点:

  1. 数据量可能很大,数据间有紧密的关联

  2. “一次配好,到处使用”,读量远高于写量

根据第一个特性,由于我们有Web投放系统的可视化配置能力,而公司内部的CDB能提供可靠的MySQL服务,有自动容灾和备份的功能,故选择CDB作为静态数据存储。

根据第二个特性,我们需要开发一种缓存,放弃写性能,将读性能优化到极致。

第一代缓存系统——写性能换读性能

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缓存系统将数据读取方式从“远端磁盘读取”改为“本地内存读取”,读性能提高好几个数量级,它具有如下特点:

  1. 缓存构建模块定时轮询数据库,在共享内存中构建缓存,配置变动可在分钟级时间内完成

  2. 每张表使用2块共享内存,一块用于实时读,另一块用于更新,数据更新无感知,对业务零影响

  3. 使用二分法查询数据,O(logN)的复杂度,性能较优

第二代缓存系统——O(logN)算法部分变O(1)

由于在地图查点流程中要执行数十至上百次的“任务与POI关联数据”查询,而对亿级数据进行二分查找每次要做将近30次的字符串比较,严重影响了系统性能。

为了解决这个问题,第二代系统针对POI数据离散化的特点,对量大的数据进行了前缀哈希,将一半的O(logN)操作转换成O(1),进一步用写性能换读性能,性能得到有效提升,字符串比较的最大次数减少了将近一半。

算法流程:

  1. 根据经验设置前缀长度

  2. 遍历数据构造映射表,映射表存储了前缀及其对应的起始/末尾序号

  3. 以前缀为Key,将映射表记在多阶哈希中(指定大小,枚举阶数搜索可行的压缩方案)

下面是一个构造映射表的例子:
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对于样例数据

● 如果取3字节前缀,只有2个结果,产生的映射表比较容易构造哈希,但最大单条映射的记录长度是9,二分的次数仍然较多。

● 如果取5字节前缀,最大单条映射的记录长度是4,二分次数较少,但条目较多,哈希构造较难。

总结如下
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一些可能的问题:

● 为什么不全部哈希呢?

上亿条数据每次改动都做全部哈希,耗费的时间和空间恐怕是天文数字。虽然我们舍弃写性能换取读性能,但用几个小时(几天)写耗时换几纳秒的读耗时,边际效用已经降到负数了。实践中做一半即可达到不错的读写平衡。

● 如果映射的记录长度十分不均匀怎么办?

这是此项优化的命门所在。幸运的是我们要优化的数据是POI相关的,而实践发现POI数据离散性极好,得出的映射记录数量非常均匀

● 如果哈希一直构造失败怎么办?

此项配置数据改动不多,如果对于某一版本数据构造失败,一般会有足够的时间根据数据特性调整前缀长度、增加哈希表大小、扩大阶数搜索范围来确保成功。如果时间比较紧急,也可以放弃此项优化,程序如果检测到哈希失败,会自动使用全部二分的方式读取。即便没有这项优化,我们还有许多柔性调控策略防止系统过载。

第三代缓存系统——中间层加速同步

上一代系统扩容后的结构如下图:
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每台机器构建数据时都要去数据库读一次全量数据并排序,同时要在本地生成,每次大约耗时5分钟。而在这种架构下,所有机器的读数据库操作实际上就是串行的,当逻辑层扩容到100台机器时,完成全部任务将耗费好几个小时,考虑到配置修改的风险,这种架构在实践上是不可行的。

第三代架构图如下(箭头指数据流向):

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在数据层和逻辑层中间添加一个配置同步系统,先让少部分配置中心机器优先完成构建,再去带动数量较多的逻辑层机器,最终达到共同完成。有效解决了上一代平行扩容的问题,效果拔群。

实践效果

  1. 极致读性能

  2. 海量静态缓存数据的快速构建:完成全部机器近20G不同类型静态数据的构建和同步只需要30分钟

  3. 数据同步无感知,实现无缝切换,对业务零影响


二、地图打点与查点

基于LBS的活动离不开地理位置相关的业务交互。在本次活动中,用户打开地图会定期向后台上报坐标,后台需要根据坐标获取周围可用的活动任务点,此节介绍打点与查点相关内容。

专业的地图服务会使用一种树形数据结构来进行空间查询,但LBS+AR红包活动的场景比较简单,故而选用了一种粒度较粗性能更好的打点查点方案,查询附近地理信息只需要进行四则运算,再一次用O(1)的方法解决O(logN)的问题。

地图格子方法介绍

将整个二位平面根据坐标分成一个个边长相等的正方形格子,根据用户的坐标用简单的数学运算即可获取相应的格子ID,时间复杂度O(1)。一个格子是一次查询的最小粒度。

在本次活动中,我们使用约200米边长的格子,每次查询会返回以用户为中心周围共计25个格子的任务点。

格子与任务点示例如下:
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打点流程介绍

活动的投放是以任务的维度投放,每个任务关联一个POI集合,每个POI集合中包含几个到上百万不等的POI点,每个POI点都有一个经纬度信息(详细情况见下文数据结构设计)。

打点的责任是将任务为索引的数据重构为以格子ID为索引的数据,通过遍历缓存系统中的POI/POI集合/任务分片来实现。最终的格式如下:
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查点流程介绍

  1. 客户端上报经纬度

  2. 根据经纬度计算中心格子ID

  3. 根据中心格子ID及半径配置,获取全部格子列表

  4. 在打点系统中获得此片区域全部Poi和Task信息

  5. 检查任务状态后返回给客户端


三、采集系统进化之路

采集系统的主要职责是:

  1. 实时返回区级行政区红包计数

  2. 实时接受主逻辑的查询,返回奖品发放状态。

  3. 返回活动预告以及参数配置等辅助信息。

这里面临的主要的挑战是区级行政区的红包余量计数,本文将着重介绍余量计数方案的演化思路。

朴素方案

来一个请求就去读一次!
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进程级缓存方案

上一个方案显然不可行,而进程级缓存是最初使用的方案。这时采集功能并未单独成为一个独立模块,而是嵌在主逻辑里的。

主逻辑定期地扫描配置中全部有效任务,读计数器,将计数存储在STLMAP中。
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假如每次数据缓存5秒,实际活动中约有8w条数据需要处理,每天活动分8场,100台逻辑层机器,对数据层的压力是400w次每秒,这个级别的读量几乎占满了全部Grocery性能。虽然方案比较成熟,但还是决定优化。

机器级缓存方案

这个方案做了两件事:

  1. 将进程级的缓存上升到机器级,节省40倍进程访问开销

  2. 将采集流程从主逻辑解耦,单独部署,减轻100台主逻辑机器绑定的访问开销
    图片描述

本方案使用有序的拼接索引+范围二分查找的方式替代STLMAP进行查询,使用sf1框架实现,服务与构造进程一体。由于sf1不支持并发外部调用,构造进程使用简单逐个查询的方法处理。

(sf1是后台较为常用的一种服务框架,性能较好,但不支持天然异步开发)

夹缝求生的最终优化

上一方案功能上确实可行,但性能上仍然存在问题:sf1框架不好做并发外部调用,用串行的方式查询数万条数据,完成一轮更新的时间是分钟级的,影响产品体验。

为了优化此问题,我们做了两级并发:

  1. 利用Grocery提供的MultiKeyBatch方法,让Grocery接口机并发(详情请参见Grocery API,调用此接口格外注意业务数据大小及打包数量,轻易不要使用!)。示意图如下:

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  1. 将构造进程从sf1改为spp,利用mt_task方法并发请求。我们使用了宏定义IMTTask的简便用法。

需要注意的是,理论上可以只用第二种并发方式即可满足“采集模块”的需求,但从整个系统的角度看,防止数据层过载更加重要,第一种并发方式减少了10倍Grocery Intf请求量和一部分Cache请求量,虽然开发量较大,却是不可或缺的。

经过两级并发,分钟级的构建间隔被缩短到了1秒。但是不能发布!因为遇到了夹缝问题。

采集模块夹在客户端和Grocery之间,加速采集会影响Grocery,而减少机器又会影响客户端更新计数的效果,三个条件互相制约,需要想办法突破这个夹缝难题。
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解决方法是:将查余量过程的O(logN)流程变成O(1),性能提升10倍即可。

采集系统的主要业务逻辑是返回地区红包计数,之前的方案1秒内的数万次请求每次都会执行包括二分查找在内的全套逻辑,而事实上只有第一次是有必要的(地区的余量等信息1秒内的变化微乎其微)。那么答案就呼之欲出了,只需要给每个地区的结果做1秒钟的缓存即可。

最终把可以做缓存的流程全都加上了合理的缓存结构,单机性能成功提升10倍。

后记

本次项目总结的后台开发基本法:

  1. 架构问题可以通过读写转换、时空转换的方式变成算法问题

  2. O(logN)问题总有办法变成O(1)问题

  3. 没人能预知未来。开发海量数据/海量请求的系统时,多用上面两个方法,从一开始就要尽力做到最好。


另外不能忘了,在海量用户来袭的前夕,对自己的产品承载能力进行一个测试,及时做好调整和优化。任何企业都是一样,不要万事俱备,却忽略了这个环节,让用户乘兴而来,败兴而归···

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