大家好，我是蟲爸。今天給大家分享一款億級流量實(shí)驗(yàn)平臺。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，要上線一個策略(CTR預(yù)估、CVR預(yù)估等)，或者一個功能，如果貿(mào)然全量上線，那么如果新策略效果不佳，可能會造成不小的損失，要么丟失用戶，要么損失收入。

那么怎樣才能避免此問題發(fā)生呢？這就引入了實(shí)驗(yàn)平臺，通過對流量打標(biāo)簽，然后分析實(shí)驗(yàn)效果，從而再決定是否實(shí)驗(yàn)推全還是下線。

一、概念

實(shí)驗(yàn)平臺，從字面意思來看，就是一個用來做實(shí)驗(yàn)的平臺。其 基本原理 就是把流量進(jìn)行分流，特定流量，匹配特定策略。不同批次的用戶，看到的不同的策略。然后通過曝光、點(diǎn)擊等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，得出實(shí)驗(yàn)效果的好壞，從而決定是否推全該實(shí)驗(yàn)。

換句話說，就是為同一個目標(biāo)制定兩個方案（比如兩個頁面），將產(chǎn)品的用戶流量根據(jù)特定策略分割成 A/B 兩組，一組實(shí)驗(yàn)組，一組對照組，兩組實(shí)驗(yàn)同時運(yùn)行一段時間后分別統(tǒng)計兩組用戶的表現(xiàn)，再將相關(guān)結(jié)果數(shù)據(jù)（比如 pv/uv、商機(jī)轉(zhuǎn)化率等）進(jìn)行對比，就可以科學(xué)地幫助決策。

通過對流量進(jìn)行分流，運(yùn)行實(shí)驗(yàn)，統(tǒng)計實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，然后得出實(shí)驗(yàn)效果。如下圖所示：

再根據(jù)實(shí)驗(yàn)效果，進(jìn)行反向數(shù)據(jù)分析，定位出實(shí)驗(yàn)效果不好的源，進(jìn)行頭腦風(fēng)暴，再次做實(shí)驗(yàn)，從而最終達(dá)到理想的實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹Ｈ缦聢D所示：

二、分層實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h2>

在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)平臺講解之前，先介紹下實(shí)驗(yàn)平臺的理論基礎(chǔ)，以便大家能夠更好的理解后面的內(nèi)容。

現(xiàn)在業(yè)界大部分實(shí)驗(yàn)平臺，都基于谷歌2017年的一篇論文《Overlapping Experiment Infrastructure: More, Better, Faster Experimentation》,其模型架構(gòu)如下圖所示：

在該模型中，有幾個概念：

• 域（domain）：劃分的一部分流量
• 層（layer）：系統(tǒng)參數(shù)的一個子集
• 實(shí)驗(yàn)（exp）：在一個域上，對一個或者多個參數(shù)修改，都將影響效果
• 流量在每個層被打散(分配函數(shù))，層與層之間流量正交

下圖【圖四】為筆者線上實(shí)驗(yàn)的一個簡略圖，在該圖中，總共有三個實(shí)驗(yàn)層，分別為CTR預(yù)估層，用戶畫像層和頻次策略層。

從圖四可以看到，流量在層之間穿梭，而一個流量只能命中一個層中的一個實(shí)驗(yàn)，一個流量請求過程可能會命中多個層中的多個實(shí)驗(yàn)(每層命中一個實(shí)驗(yàn))。

使用分層實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，需要滿足以下幾點(diǎn)：

• 相關(guān)聯(lián)的策略參數(shù)位于同一實(shí)驗(yàn)層（即都是做CTR預(yù)估，那么CTR預(yù)估相關(guān)的實(shí)驗(yàn)，就放在同一層，即CTR預(yù)估層，以方便做實(shí)驗(yàn)對比）
• 相互獨(dú)立的策略參數(shù)分屬于不同的實(shí)驗(yàn)層（如上圖中 ，CTR預(yù)估的實(shí)驗(yàn)和頻次實(shí)驗(yàn)是兩種性質(zhì)不同的實(shí)驗(yàn)，因此要放在兩層來實(shí)現(xiàn)，如果在一層的話，由于實(shí)驗(yàn)性質(zhì)不同，難以比較實(shí)驗(yàn)效果）
• 一個流量只能命中一個層中的一個實(shí)驗(yàn)
• 層之間的流量正交，不會互相影響（即層與層之間的實(shí)驗(yàn)不會互相影響,如【圖五】）

使用該分層模型作為實(shí)驗(yàn)平臺理論基礎(chǔ)的好處有以下幾點(diǎn)：

• 可以作為一個獨(dú)立的部分，不與系統(tǒng)中的其他業(yè)務(wù)或者功能相互 影響
• 每一層流量都是100%的全量，可以避免流量切分過細(xì)，保證實(shí)驗(yàn)間的可對比性、客觀性
• 層與層之間，流量獨(dú)立正交，不會互相影響

三、功能特點(diǎn)

一個可用或者完善的實(shí)驗(yàn)平臺，需要有以下幾個功能：

• 支持多實(shí)驗(yàn)并發(fā)迭代
• 支持白名單體驗(yàn)
• 提供便捷的管理工具
• 便捷的查看實(shí)驗(yàn)效果分析數(shù)據(jù)
• 支持實(shí)驗(yàn)的切流和關(guān)閉
• 保證線上實(shí)驗(yàn)安全性
• 支持實(shí)驗(yàn)推全
• 支持功能定制化

下面，我們將從幾個功能點(diǎn)出發(fā)，詳細(xì)講述各個功能的原理。

支持多實(shí)驗(yàn)并發(fā)迭代，指的是一個完善的實(shí)驗(yàn)平臺，在功能上，需要支持多個實(shí)驗(yàn)同時運(yùn)行(包括同一層和不同層之間)。

支持白名單體驗(yàn)：因?yàn)閷?shí)驗(yàn)分流有自己的策略，創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)的用戶不一定能夠命中這個實(shí)驗(yàn)，而白名單的功能就是讓在白名單的用戶能夠每次都命中該實(shí)驗(yàn)。

便捷的管理工具：這個指的是實(shí)驗(yàn)后臺，一個實(shí)驗(yàn)后臺需要能夠創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)，打開關(guān)閉實(shí)驗(yàn)等

查看實(shí)驗(yàn)效果分析數(shù)據(jù)：判斷一個實(shí)驗(yàn)效果的好壞，就是通過實(shí)驗(yàn)標(biāo)簽分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，能夠很直觀的觀察到實(shí)驗(yàn)效果，從進(jìn)行下一步實(shí)驗(yàn)決策

實(shí)驗(yàn)的切流和關(guān)閉：實(shí)驗(yàn)的切流，指的是該實(shí)驗(yàn)需要一定百分比的流量進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，而實(shí)驗(yàn)關(guān)閉，則指的是停掉該實(shí)驗(yàn)

支持線上安全性：實(shí)驗(yàn)平臺，本身就是起錦上添花的作用，其只是用來打?qū)嶒?yàn)標(biāo)簽的，不可本末倒置，影響了線上業(yè)務(wù)的正常功能

支持實(shí)驗(yàn)推全：一個實(shí)驗(yàn)效果如果好的話，就需要將全部的流量都命中該實(shí)驗(yàn)，而實(shí)驗(yàn)推全就是達(dá)到此效果

支持功能定制：沒有一個實(shí)驗(yàn)平臺能夠滿足不同公司，甚至同一個公司不同部門之間的業(yè)務(wù)需求，但是，為了盡可能的向這個目標(biāo)靠攏，實(shí)驗(yàn)平臺需要盡可能的靈活，低耦合，能夠盡量的配置化。

四、架構(gòu)及模塊

實(shí)驗(yàn)平臺必備的三個模塊，分別為：

• 管理后臺
• 實(shí)驗(yàn)后臺
• 分流平臺

管理后臺主要是管理實(shí)驗(yàn)的，包括創(chuàng)建和停止實(shí)驗(yàn)等。

實(shí)驗(yàn)后臺與管理后臺進(jìn)行數(shù)據(jù)上的交互，將管理后臺的消息轉(zhuǎn)換成特有的消息，進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)和持久化。

分流平臺，其一接收實(shí)驗(yàn)后臺的實(shí)驗(yàn)消息建立內(nèi)部維度索引，其二接收線上流量，根據(jù)流量屬性，給流量打上對應(yīng)的標(biāo)簽。

上圖，是一個實(shí)驗(yàn)平臺架構(gòu)圖，下面從創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)角度，和流量的角度進(jìn)行講解。

創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)角度：

1、在管理后臺創(chuàng)建對應(yīng)的實(shí)驗(yàn)

2、管理后臺將創(chuàng)建的實(shí)驗(yàn)信息發(fā)送給實(shí)驗(yàn)后臺

3、實(shí)驗(yàn)后臺將實(shí)驗(yàn)首先發(fā)送至消息系統(tǒng)(kafka等)，然后將實(shí)驗(yàn)落地持久化(DB)

4、分流平臺消耗消息系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)消息，加載至內(nèi)存

流量角度：

1、 流量攜帶其基本屬性(用戶畫像，app信息等)請求分流平臺

2、 分流平臺根據(jù)流量屬性，進(jìn)行定制化匹配，然后使用分流算法，計算實(shí)驗(yàn)標(biāo)簽

3、流量返回至調(diào)用方SDK后，SDK上報曝光、點(diǎn)擊等信息至數(shù)據(jù)總線(大數(shù)據(jù)集群)

4、數(shù)據(jù)計算服務(wù)分析大數(shù)據(jù)集群的數(shù)據(jù)，計算對應(yīng)的指標(biāo)展示在管理后臺。

實(shí)驗(yàn)平臺，從模塊劃分上 ，如下圖所示：

五、設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

在具體介紹下文之前，我們先理解一個概念，以便能更方便的理解下述內(nèi)容。

bucket即桶。實(shí)驗(yàn)平臺最底層，將流量進(jìn)行hash之后，只能流入某一個桶里。

流量劃分

一般有以下幾種劃分方式：

• 完全隨機(jī)
• 用戶id哈希。
• 該流量劃分會使同一個用戶會一直命中同一實(shí)驗(yàn)，從而保證了用戶體驗(yàn)的一致性；而且也滿足對同一用戶具有累積效應(yīng)的策略的實(shí)驗(yàn)需求。但存在的問題就是，對于一些工具類屬性，沒有用戶id一說，只有設(shè)備id比如idfa和imei這些標(biāo)記，但是隨著系統(tǒng)升級，這倆標(biāo)記很難再獲取到，所以就需要系統(tǒng)能夠生成用戶唯一id
• 用戶id + 日期作為一個整體進(jìn)行哈希 這是一種更為嚴(yán)格的保證流量均勻性的分流方式，可以保證流量劃分在跨時間維度上更為均勻。
• 會犧牲用戶請求跨時間區(qū)間的一致性
• 跟上面這種用戶id哈希存在同樣的問題
• 用戶id尾號進(jìn)行哈希
• 流量不均勻
• 也會存在用戶id所存在的問題

為了兼容上述幾種哈希劃分方式的優(yōu)點(diǎn)，而摒棄其缺點(diǎn)，我們引入了第四種流量劃分方式：

bucket_id?=?hash(uid?+?layer_id)?%?1000

常見的哈希算法有md5，crc以及MurmurHash等。

• MD5消息摘要算法（英語：MD5 Message-Digest Algorithm），一種被廣泛使用的密碼散列函數(shù)，可以產(chǎn)生出一個128位（16字節(jié)）的散列值（hash value），MD5算法將數(shù)據(jù)（如一段文字）運(yùn)算變?yōu)榱硪还潭ㄩL度值，是散列算法的基礎(chǔ)原理。由美國密碼學(xué)家 Ronald Linn Rivest設(shè)計，于1992年公開并在 RFC 1321 中被加以規(guī)范。
• CRC循環(huán)冗余校驗(yàn)（Cyclic Redundancy Check）是一種根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包或電腦文件等數(shù)據(jù)，產(chǎn)生簡短固定位數(shù)校驗(yàn)碼的一種散列函數(shù)，由 W. Wesley Peterson 于1961年發(fā)表。生成的數(shù)字在傳輸或者存儲之前計算出來并且附加到數(shù)據(jù)后面，然后接收方進(jìn)行檢驗(yàn)確定數(shù)據(jù)是否發(fā)生變化。由于本函數(shù)易于用二進(jìn)制的電腦硬件使用、容易進(jìn)行數(shù)學(xué)分析并且尤其善于檢測傳輸通道干擾引起的錯誤，因此獲得廣泛應(yīng)用。
• MurmurHash 是一種非加密型哈希函數(shù)，適用于一般的哈希檢索操作。由 Austin Appleby 在2008年發(fā)明，并出現(xiàn)了多個變種，與其它流行的哈希函數(shù)相比，對于規(guī)律性較強(qiáng)的鍵，MurmurHash的隨機(jī)分布特征表現(xiàn)更良好。

其中，第三種MurmurHash算法，已經(jīng)被很多開源項(xiàng)目使用，比如libstdc++ (4.6版)、Perl、nginx (不早于1.0.1版)、Rubinius、 libmemcached、maatkit、Hadoop以及redis等。而且經(jīng)過大量的測試，其流量分布更加均勻，所以筆者采用的是此種哈希算法。

白名單

白名單，在實(shí)驗(yàn)平臺中算是比較重要的功能，其目的就是存在于白名單中的用戶優(yōu)先于流量分桶，命中某個實(shí)驗(yàn)。

需要注意的一點(diǎn)是，假如白名單所在實(shí)驗(yàn)和流量經(jīng)過哈希分桶之后的實(shí)驗(yàn)是兩個不同的實(shí)驗(yàn)，這就只能以白名單優(yōu)先級為最高，換句話說，如果白名單命中了某個實(shí)驗(yàn)，那么在該層上，就不該再命中其他實(shí)驗(yàn)。

管理后臺

用來管理實(shí)驗(yàn)的，比如權(quán)限管理、層管理等，如下圖：

在上圖中，管理后臺，主要有以下幾個模塊：

• 實(shí)驗(yàn)管理，顧名思義，管理現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)和創(chuàng)建新實(shí)驗(yàn)
• 實(shí)驗(yàn)列表：現(xiàn)有已經(jīng)創(chuàng)建的所有實(shí)驗(yàn)
• 創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)：創(chuàng)建新實(shí)驗(yàn)
• 基礎(chǔ)配置，一些配置管理信息都在此模塊中
• 實(shí)驗(yàn)層：增刪改實(shí)驗(yàn)層
• 其他：針對實(shí)驗(yàn)做的一些定制化，比如增加廣告位定向、年齡定向等
• 系統(tǒng)管理，主要針對用戶及其分組
• 分組管理，管理用戶屬于某個分組
• 實(shí)驗(yàn)平臺的用戶權(quán)限管理，比如普通權(quán)限或者管理員權(quán)限

需要注意的是，用戶管理這塊的權(quán)限非常重要，因?yàn)閷?shí)驗(yàn)平臺可能涉及到很核心的實(shí)驗(yàn)，比如商業(yè)化中策略影響的實(shí)驗(yàn)，所以用戶之間不能看到其他人創(chuàng)建的實(shí)驗(yàn)，這層物理隔離非常重要。

分流平臺

分流評估 ，顧名思義，對流量進(jìn)行分離，有兩個功能：

• 承接實(shí)驗(yàn)后臺的實(shí)驗(yàn)消息，建立維度索引
• 接收線上流量，根據(jù)維度索引、白名單以及對用戶設(shè)備哈希分桶后，給流量打標(biāo)簽

分流平臺，是整個實(shí)驗(yàn)平臺的核心模塊，一定要高性能，高可靠。

六、實(shí)驗(yàn)效果

請求的實(shí)驗(yàn)信息會以標(biāo)簽的形式上報給sdk，sdk在進(jìn)行曝光點(diǎn)擊的時候，會將這些信息上報，比如"123_456_789"格式。最終，這些會經(jīng)過廣告實(shí)時流系統(tǒng)進(jìn)行消費(fèi)、數(shù)據(jù)清洗、實(shí)驗(yàn)效果指標(biāo)計算等工作。由于廣告系統(tǒng)是多業(yè)務(wù)指標(biāo)系統(tǒng)，包括售賣率，ECPM， CTR， ACPE，負(fù)反饋率、財務(wù)消耗計算等。廣告實(shí)時流系統(tǒng)還需要日志的關(guān)聯(lián)工作，比如關(guān)聯(lián)廣告互動日志，廣告負(fù)反饋日志。實(shí)時流的計算的結(jié)果，會落地到druid 系統(tǒng)，方便實(shí)驗(yàn)效果數(shù)據(jù)的快速檢索和二度加工。實(shí)驗(yàn)效果實(shí)時指標(biāo)數(shù)據(jù)計算延遲控制在一定的范圍內(nèi)。

七、結(jié)語

最后需要提的是，實(shí)驗(yàn)平臺在效果跟蹤決策方面是有一定的局限性的。實(shí)驗(yàn)平臺可以進(jìn)行實(shí)驗(yàn)效果的快速跟蹤，但是卻很難進(jìn)行實(shí)驗(yàn)效果好壞的決策。比如：如果對比實(shí)驗(yàn)效果指標(biāo)值全部提高或下降了，可以簡單認(rèn)為對比實(shí)驗(yàn)的策略調(diào)整起正向作用或者反向作用；如果對比實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)效果指標(biāo)值部分提高了，部分下降了，就不太好認(rèn)定了。還有，實(shí)驗(yàn)效果的短期效應(yīng)和長期效應(yīng)也可能是不一致，這將大大增加了實(shí)驗(yàn)效果好壞的決策難度。

因此，實(shí)驗(yàn)平臺是可以快速提升廣告業(yè)務(wù)策略迭代效率的工具，但是要想進(jìn)行實(shí)驗(yàn)好壞評定的決策，還需要很長的路要走。