营销权益平台春晚技术探究

导读

在当前快速发展的互联网环境中，许多企业和服务都面临着高并发场景的挑战。随着用户规模不断增长，对于同一时间内大量用户请求的处理能力、系统性能、稳定性和容错性的要求也日益提高。高并发场景对系统架构设计、数据库设计、缓存策略、自动化运维、安全防护、成本、效率等方面提出了重大挑战，需要综合考虑各项因素并采取有效的措施。本次分享将结合春晚案例，剖析如何应对高并发问题，以确保系统的稳定性和可扩展性。

01 背景

在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！

营销权益平台在2024春晚期间，主要承接抽奖场景支付券的投放和裂变互动场景主态、客态钱包余额的发放。为晚会活动提供科技券权益验资、权益领取、权益查询能力。

1、权益验资流程

验资的主要功能是判定用户是否可以领取指定权益，当用户点击“开始刮奖”时零售UMC会调用验资接口，批量获取当前用户可领的权益。该过程会对运营投放的每个活动进行基础信息的校验、库存校验、领取规则校验、资格校验、风控校验等，最后返回用户可领的权益集合，具体流程如下：

2、权益发放流程

验资流程结束后，零售umc会拿到用户可领的所有权益，包含支付券、红包、东券、实物等，umc会根据策略下发本次抽奖用户具体命中的权益给SOA，SOA发起权益的领取操作，如命中支付券，此时会调用权益发放接口，权益发放接口会对当前要领取的活动进行基础校验、规则校验、风控校验、完成以上校验后，进行活动库存扣减、用户资格扣减、权益入账（写库），并返回最终的领取结果。

02   

挑战

  

理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将

1、成本与服务

• 既要考虑成本，又要考虑服务质量，还要考虑业务创新，在这种复杂的情况下，成本与服务的平衡成为架构设计中最大的挑战。

2、三高保障

• 同时满足高性能、高并发、高可用要求，中间件、数据等依赖服务达到瓶颈，加机器也不能解决的问题，如何破局？

03   实现  

理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将

1、限流

合理的限流对系统稳定性和资源投入起到至关重要的作用，限流值的评估直接影响到系统复杂度、成本效率、业务达成、以及用户体验。

限流评估优先级原则：用户体验>业务目标>系统压力（系统复杂度、成本效率）

1）基于业务需求分析

• 明确业务玩法：C端视角的交互流程，主要考虑限流发生时对用户体验的影响。

• 明确业务目标：春晚期间业务计划发放的券总数。

• 活动流量特点：口播轮次及时间的确认，对于峰值的趋势预测，考虑舍弃峰值流量对目标达成的影响。

2）基于历史数据分析

以数据驱动，参考营销日常、大促、跨晚、会场活动等发放数据情况，结合业务目标，评估合理的限流值。

2、重缓存

使用缓存可以显著提高系统性能，降低数据源压力，改善用户体验，是保障系统高性能的有效方式。营销系统大量使用本地及redis缓存，缓存架构如下：

本地缓存的构建的两种方式：

• 一级缓存：本地+mysql+推模式更新。

• 两级缓存：本地+r2m+mysql+推模式更新。

两种模式的选取，需要考虑集群规模、数据大小、数据库性能、等因素（空间和时间的权衡）。

3、合并

合理的业务流程设计，将能够并行处理的逻辑通过多线程进行并行处理，通过批量请求的方式降低网络开销减少IO操作，保障系统性能的同时能有有效保护下游系统。

4、拆分

拆分是比较常用的解决方案，是一种空间换时间的思想。库存热点问题在本次春晚活动中尤为明显，通过合理的拆分得到解决。以下介绍营销系统使用的库存管理方案：

1）传统方式（日常领券链路）

读链路使用get命令，写链路使用lua实现库存控制，理论可支持（读+写）共4w/s。流量小，一致性要求高的场景推荐使用。

优点：简单、性能有保障、强一致性。

缺点：单节点并发瓶颈。

2）本地库存方式（收银台链路）

读链路预取库存在本地进行库存扣减，写链路使用lua实现库存控制，写最高2w,读理论无上限。一致性要求强，库存量级大、读多写少场景使用。

优点：读链路可实现横向扩展、强一致性。

缺点：库存较少时可能会产生单节点瓶颈。

3）分片库存（春晚版本）

读链路通过本地库存标识判断是否库存充足，写链路按照pin对库存进行分片，通过hashtag访问库存，弱一致性，库存量级大、读多写多场景使用。

优点：读写高并发。

缺点：弱一致性，少卖，库存和流量的量级要求要达标。

5、隔离

隔离在架构设计中能够提高系统的安全性、故障隔离能力、性能保护、管理便捷性，是设计健壮系统架构的重要手段。

• 同机房调用：jsf、jmq、r2m尽可能做同机房调用。春晚期间jmq跨零售和金融机房，与Jmq运维在金融机房搭建服务，降低跨机房耗时。

• 数据隔离：对用户数据、系统数据进行隔离、营销系统将用户资格数据、用户权益记录、用户领取记录分别存储，同时针对春晚券状态单独存储。

• 读写分离：对核心r2m、cds做读写分离，以降低主节点压力，提升系统性能。

• 业务隔离：对异步落库消息实现业务隔离，避免春晚期间券发放消息积压导致线上其他活动券到账延时。

04   总结  

理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将

高并发场景下的解决方案往往需要综合考虑系统架构、技术选型、性能优化和容量规划等方面的问题，需要对业务和系统的整体情况有较深入的理解和把握。另外，高并发下的系统设计不是一成不变的，需要不断地根据业务发展和系统性能进行优化和调整，以适应不断变化的需求。同时，高并发场景下的系统设计需要注重容错和安全性，充分考虑异常情况下的应对措施，保障系统的稳定性和可靠性。综上所述，高并发场景下的系统设计需要综合考虑技术、业务和运维等多方面因素，是一个具有挑战性但又充满乐趣的工作。

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