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vivo 瀏覽器福利體系架構演進之路

系統 瀏覽器
vivo 瀏覽器為應對多場景金幣激勵需求及舊架構流量、IO等痛點,升級福利中心架構。服務層面拆分流量與業務,打造金幣集散中心;數據層面分庫分表、拆解大表并優化流水設計;通過仲裁系統和軟事務保障數據一致性。改造后,系統可支撐千萬級DAU,性能穩定提升,物理存儲成本降低,解決了流量與存儲壓力,成為高可用可復制架構,且將持續迭代保持競爭力。

01、業務背景

在數字化產品的運營策略中,金幣激勵體系作為一種行之有效的用戶激勵手段,正被廣泛應用于各類平臺,尤其是在內容消費類為主導的資訊,短視頻、小說、短劇等賽道的APP中,金幣激勵能夠讓用戶更好地體驗到產品帶來的價值和服務。它通過虛擬金幣的發放與回收,改變用戶行為,提升用戶參與度、活躍度和忠誠度,為平臺創造價值。

vivo瀏覽器作為vivo互聯網生態中的內容媒體,早在2021年就已經引入金幣激勵體系,在瀏覽器小說渠道做產品運營與金幣用戶培育。在2024年初,由于在內容賽道與非內容賽道(如美團,拼多多等),均已上線金幣激勵體系。vivo瀏覽器的產品生態急需升級,經過多方面考量,決定在視頻tab場景嘗試接入金幣激勵體系。所以業務需求應運而生,而老舊的架構體系,無法滿足vivo瀏覽器的大規模用戶帶來的流量沖擊,故技術團隊開始著手瀏覽器福利架構的升級工作。

02、技術痛點

早期的架構單純支撐vivo瀏覽器小說用戶,設計相對原始,宗旨是滿足當前業務即可,基本架構圖如下:

初期的架構設計比較簡單,數據庫沒有做分庫,僅針對用戶做hash分表,對金幣流水做按月分表,定期創建,定期刪除。

初期業務流量較小,基本沒什么問題。隨著業務的不斷發展,金幣玩法愈發多樣化,這套設計無法滿足以下業務場景

  • 任務玩法多:金幣玩法越來越多,定制化邏輯越來越復雜,單服務既要完成任務流轉,也要完成金幣流轉,功能劃分不夠清晰,代碼復雜度增高。
  • 服務壓力:vivo瀏覽器帶來的大規模用戶流量,從百萬級DAU預計增長至千萬級DAU,當前架構無法通過擴容等手段來解決問題。
  • IO瓶頸:由于是單庫設計,偶爾出現數據庫性能問題。
  • 金幣泄露:對賬邏輯較為樸素,無嚴格的數據一致性校驗。
  • 安全漏洞:風控策略存在遺漏,容易成為黑灰產的攻擊對象。

鑒于以上問題,技術團隊開始著手對現有架構做改造和升級,以支撐日漸增長的業務訴求。

03、架構升級

針對以上痛點,結合當前業務需求和未來的業務發展動向,我們架構設計需要考慮支持幾點:

  • 支持多形態任務玩法:通過細化服務功能,抽象任務狀態機流轉模型,快速支持各種形態的激勵任務。
  • 支撐大流量:結合瀏覽器流量特點,設計出一套滿足高并發高性能的服務群架構。
  • IO無壓力:通過集成分布式數據庫,緩解大流量帶來的數據庫壓力。
  • 數據安全:需要滿足金幣數據的高精度準確性,確保用戶資產安全。
  • 風控嚴格:通過完善的風控機制,精準定位黑灰產,降低業務運營成本。

此外,新架構設計還考慮到以下兩點:

  1. 支持業務動態擴展:
    架構清晰簡單,每一個服務中的模塊分工明確,低耦合,方便水平擴展,支持業務快速迭代。
  2. 低成本可復制
    注重底層數據邏輯的可重用性,為以后多套代幣業務提供服務模版,提高開發效率,降低時間和人力成本。

綜上,我們需要打造一整套完整的福利中心架構體系,圍繞金幣激勵解決直接關聯的問題,以及相關衍生的問題。

我們的目標是圍繞用戶時長增長和商業化變現能力提升,打造出一整套由配置管理,任務流轉,金幣集散,安全風控和基礎能力組合而成的福利中心能力矩陣,締造一個支持多場景增強的可復制架構。

04、改造方案

針對當前問題,結合物理資源的限制,技術團隊從以下幾個方面著手,對系統進行改造升級。整體架構設計圖如下:

4.1服務層面

4.1.1 流量隔離

按照流量入口,拆分服務,將瀏覽器小說業務,瀏覽器信息流業務,瀏覽器通用業務,拆分開。域名統一,通過path定向分發到各自服務。

服務拆分

根據同一代幣同一系統原則,拆分瀏覽器金幣業務和趣閱金幣業務。二者獨立迭代,獨立發展,風控策略獨立,仲裁系統按照業務維度區分數據,但能力公用。兩套服務群功能可借鑒,服務可復制。


4.1.2 金幣互通

收口金幣管理相關功能,打造全新的金幣集散中心,管理各渠道的金幣增減行為。金幣互通模塊的基本功能架構拆解如下:

4.2數據層面

針對原有單庫的性能瓶頸,對數據庫進行如下改造:

4.2.1 分庫分表

分庫按照用戶維度一次hash,分表按照用戶維度進行二次hash。根據瀏覽器全網用戶存量,分為N個庫,每個庫M張用戶表。

4.2.2 大表拆解

拆分原有的用戶大表,將訂閱,抽獎等信息獨立建表,用戶表只存放最關鍵的金幣總額信息。訂閱,抽獎等表項,只為push等業務運營場景使用,極大降低因全表掃描導致的數據庫性能瓶頸。

4.2.3 結余設計

重新設計金幣流水信息表,增加用戶金幣月余表項,改造金幣消費扣減的邏輯,避免因為扣減導致的一次查詢多張表項,提升性能。

在原有系統中,金幣流水記錄表設計中,是按月分表,表項里面有兩個重要信息,一個是當前流水金幣凈得數量,另一個是當前流水金幣剩余數量。金幣扣減時,需要循環遍歷用戶的每一條金幣流水記錄,逐一扣減,同時需要記錄每一個用戶扣減到哪一條流水記錄。對于中低活用戶,一次扣減可能需要遍歷查詢12張金幣流水表,逐一扣減。如下圖所示:

用戶1扣減時,按照時間由遠及近,逐一扣減每一條流水記錄,若當月表不夠扣減總額,則繼續找下一張表即系重復此操作。因此,在極端情況下,性能較差。平均情況下,由于每次的操作記錄數量不可控,所以性能波動較大,接口RT不可控。

鑒于此問題,新系統對金幣流水表按照用戶分表,同時根據業務需求,金幣流水只存儲最近N個月的流水明細,方便用戶查看明細。超過N個月之前的流水自動歸檔到月余表中,刪除N個月之前的金幣流水。并且完整流水記錄按月離線備份到hive中。歸檔公式如下:

每次用戶扣減金幣時候,只需要將月余信息拿出來,由遠及近直接扣減即可,單表一次性操作,性能得到了極大提升,同時不會因為低活用戶而遍歷多張表,所以性能非常穩定。另外,這樣極大地壓縮了數據庫存儲空間。

4.3數據一致性

4.3.1 仲裁系統

舊的架構沒有考慮對金幣的數據準確性做強一致性的校驗,所以會收到客訴,對口碑造成一定負面影響。

新架構集成了仲裁系統,包含對賬,復核,平賬,補償等功能。多種條件會觸發用戶金幣的對賬,確保金幣數據的一致性,同時配合審計復核,實現精準對賬。

對于復核失敗的用戶,新的架構新增離線數據任務系統,集成即時通知,實時查詢歷史數據等功能,方便運營和開發人員及時處理,降低FAQ頻次,提升口碑。

4.3.2 軟事務

福利中心金幣領取、提現、權益兌換部分場景涉及到跨服務調用的情況。由此帶來分布式事務數據一致性的問題,我們采用了軟事務來處理這些一致性問題。

金幣增減通過單庫事務實現,跨系統或者跨庫由輕事務負責,用來減少編碼難度,避免TCC的侵入。

金幣領取場景,使用訂單id對每筆金幣領取進行綁定,以便追蹤金幣領取狀態。接口網絡異常時快速通過訂單id確認訂單狀態,記錄未成功的訂單,進行離線補償。以確保金幣領取最終一致性。

4.3.4 小結

經過以上幾方面的改造和升級,我們將一個以金幣驅動單場景樸素邏輯結構,改造升級成為一個場景增強型的高可用可復制架構,以支撐業務的發展需求。


05、結束語

vivo瀏覽器福利中心,結合業務需求,針對原有架構痛點進行改造和升級,成功解決了原有系統的流量壓力和存儲壓力,月余設計巧妙地結合業務,極致壓縮了物理存儲成本的同時,改進了金幣扣減邏輯,使性能得到穩定提升,成為支持千萬級DAU無風險運行的一套服務群。架構升級過程中,還有許多細節點,由于篇幅限制,不再一一贅述。

架構升級不是終點,而是新征程的起點。我們在業務不斷迭代的過程中,一直在不斷嘗試使用新思路,持續打磨架構,讓其在動態變化中保持行業領先的競爭力。

責任編輯:龐桂玉 來源: vivo互聯網技術
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