如何设计一个易扩展、易运维的内容下发服务架构？

彭俊(晓橙) 2023-03-28 原文

内容为王时代，任何一个To C的App都会有内容下发服务，内容包含商品、图文、视频等，比如在淘系App上，首页和各个垂类频道页充满了各类内容，这些页面业务变化非常较快，如何设计一个易扩展、稳定、低延迟的内容下发接口，需要开发同学不断思考摸索。作者总结内容下发服务遇到的常见问题和挑战，设计出一套灵活架构来支持不断变化的业务，重点梳理在内容服务下发内容时需要关注的点、拆分内容下发服务各个环节，通过分层架构，最终达到易扩展、易运维的业务效果。

重要术语解释

内容：包括商品、图文、视频等，服务端通过算法推荐，最终下发给客户端消费的内容
补齐数据源：对于内容id，提供一个或多个维度的关联信息
内容补齐：获取到内容id后，请求不同补齐数据源，获取内容周边素材，用于客户端展示

常见服务分类

作者在阿里做过和学习过不少服务实现，如下，给阿里服务体系中常见服务大致分一个类，每个类别有些是应用层，有些是中间层，这里不作赘述，这里我们重点讨论内容型服务

主要关注点

比如对于我们淘系业务，搭建一套服务，我们需要先想清楚下面的几个点

内容来源：从算法、运营配置或者其他渠道来，唯一标识内容id的key向量是哪些，基于这些id，如何进行相关内容补齐
内容约束：算法推荐比较稳定，但是运营配置的内容，可能会过期，不能满足客户端展示需求，我们需要保证内容完整性，校验内容的一致性
内容运维：内容下发服务上线后，业务会不断变化，内容筛选条件的增减，客户端也在不断迭代，接口设计需要考虑灵活性

常见问题及解决方案

面临问题

各种字段需要补齐：不同字段来源于不同数据源，容易出现面条式代码，需要灵活的架构来处理这种复杂度
不同场景对于下发字段的校验要求不同：需要基于标注的Validator模块来处理字段粒度判断
运营和产品的需求经常变化：对于tab排序、筛选条件，接口设计要考虑扩展性，提供运营能力

解决方案

构建一套pipeline，每个处理节点关注一个问题解决

Datasource ：数据来源（算法推荐、数据库、缓存、运营配置、置顶数据）。方法名：fromXXX
Transfer ：类型转换。方法名：toXXX
Filter ：数据过滤（黑白名单，字段约束）。方法名：byXXX
Sorter ：数据排序。方法名：topXXX、shuffleXXX
Completer ：补数据。方法名：addXXX
Validator ：有效性验证，过滤不符合要求的数据，比如商品某个字段缺失。方法名：checkXXX
Factory ：基于基本元素，数据拼接生产。方法名：createXXX
Iterator ：保存各类遍历过程

是不是看起来有点类似Java8中stream的API，但这套pipeline具体还是偏内容下发业务，比Java原生API要更丰富，以淘宝的AR淘业务为例，pipeline如下：

代码实现效果

下面代码实现一套基于运营配置数据源的pipeline

1.首先，自定义Pipeline，没有使用Lambada，对java7及以下也适用

public class PipeLine<D, C> {
    private List<PipeLineFunction<D, C>> functionList = new ArrayList<>();
    public PipeLine<D, C> add(PipeLineFunction<D, C> pipeLineFunction) {
        functionList.add(pipeLineFunction);
        return this;
    }
    public D execute(D data, C context) throws Exception {
        for (PipeLineFunction function : functionList) {
            data = (D) function.execute(data, context);
        }
        return data;
    }
}

2.其次管线，对于处理次序和节点进行指定：包括从配置读取数据--->通过arType过滤--->随机打乱数据--->置顶主题类数据--->翻页--->增加sku和item信息--->增加AR模型信息--->完整性校验

public void initSkuResultHotRecommendPipeLine() {
  PipeLine<SkuResultVO, SkuQuery> skuResultHotRecommendPipeLine = new PipeLine();
   skuResultHotRecommendPipeLine
    .add((data, context) -> skuResultDataSource.fromConfig(context))
    .add((data, context) -> skuResultSorter.shuffle(data))
    .add((data, context) -> skuResultSorter.topTheme(data, context))
    .add((data, context) -> skuResultSorter.page(data, context))
    .add((data, context) -> skuResultCompleter.addSkuInfo(data))
    .add((data, context) -> skuResultCompleter.addAREffect(data, context))
    .add((data, context) -> skuResultValidator.check(data));
}

3.最后，搭建pipeline，接口收到请求后，通过管线处理，下发对应内容

public ResultVO<SkuResultVO> getSkuList(SkuQuery skuQuery) {
        try {
            SkuResultVO skuResultVO = skuResultHotRecommendPipeLine
              .execute(new SkuResultVO(), skuQuery);
        } catch (Exception e) {
            log.error("", e.fillInStackTrace());
            return ResultVO.failOf(e.getMessage());
        }
        return ResultVO.failOf(CameraArCause.No_Valid_Ar_Type
                               .toMessage(skuQuery.toString()));
}

4.我们再讨论一下对于有固定的遍历逻辑的情况，遍历方式也可以抽象成一个iterator，在不同的filter作为参数传入下，完成遍历功能，下图就是对商品的一种遍历，这个特性用到FunctionalInterface标注，需要java8及以上

(1) 定义遍历器

@FunctionalInterface
public interface FilterFunction<T> {
    boolean execute(T t) throws Exception;
}
@FunctionalInterface
public interface IterateFunction<T> {
    T execute(T t, FilterFunction filterFunction);
}

private IterateFunction<SkuResultVO> skuVOFilterIterator = (skuResultVO, filter) -> {
        List<SkuFeedUnitVO> skuFeedUnitVOList = skuResultVO.getSkuFeedUnitVOList()
          .stream().filter(skuFeedUnitVO -> {
            List<SkuVO> filterSkuVOList = skuFeedUnitVO.getSkuVOList()
              .stream().filter(skuVO -> {
                try {
                    return filter.execute(skuVO);
                } catch (Exception e) {
                    log.warn("", e);
                    return false;
                }
            }).collect(toList());
            if (filterSkuVOList.size() == 0) {
                return false;
            }
            skuFeedUnitVO.setSkuVOList(filterSkuVOList);
            return true;
        }).collect(toList());
        if (skuFeedUnitVOList.size() == 0) {
            log.warn(CameraArCause.No_Valid_Sku_Feed_Unit_List
                     .toMessage(skuResultVO.toString()));
        }
        skuResultVO.setSkuFeedUnitVOList(skuFeedUnitVOList);
        return skuResultVO;
    };

(2) 在Filter模块中使用遍历器，如果把skuResultVO换成一个返回SkuResultVO的Supplier，是不是有点柯里化的味道啦？

public SkuResultVO byArType(SkuResultVO skuResultVO) {
     return skuResultIterator.getSkuVOFilterIterator()
       .execute(skuResultVO, (FilterFunction<SkuVO>) skuVO ->
                !CameraArSwitch.Black_List_Config.getArType()
                .contains(skuVO.getArType()));
 }

整体架构

API & View层：为各类客户端、服务端提供接口
Controller层：不同来源的调用适配，权限控制
Manager层：每个接口pipeline的各个节点实现、二方和三方包封装
Middleware层：集团常见中间件
Model层：按照阿里Java规范的各个层级POJO
Common层：自研公共组件，主要是切面类、native命令执行类等

Tips

淘系商品信息补全

对于补齐数据源的选择，要详细了解上游各个补齐数据源的业务定位和业务边界，选择合适的补齐数据源。比如淘系商品补全数据源常见服务有以下几个，要根据业务自身需求

数据补齐二方服务	优势	劣势
商品中心（IC）	最底层的数据源，有item和sku维度的信息	维度不够多，比如一些商品的运营信息
阿拉丁	维度比较多，比如商品白底图	只有item维度信息，但是有些数据源不稳定，比如品牌信息有些商品会缺失
搜索的Summary	跟主搜的信息保持一致，信息比较实时，比如优惠、销量信息	只有item维度信息，维度不够多

筛选能力

内容下发除了做好个性化，如果是一个公域产品，对内容的筛选能力决定用户是否能主动找到自己想要的商品，我们需要设计一个易扩展的筛选器接口，常见的垂直频道类产品，一级和二级tab页就满足业务诉求，但对应比较大的公域，比如搜索，需要支持多维度筛选+多筛选能力，都需要实现两个接口，这时，我们需要设计一个通用的接口格式，做好两件事。

下发筛选器
上传用户选择的筛选项

一级和二级tab页

只需要下发一级和二级的tab树状接口即可，用户通过先后选择一级和二级tab来过滤内容，这里不作过多的讨论。

多维度筛选器

需要下发多维度筛选器，如果有一级Tab，多维度筛选器放在每个Tab内部，例子如下：

1.筛选器下发接口，格式如下，其中Name结尾的字段为前端展示，Id结尾的字段作为筛选上传的接口字段

{
  "tabList": [
    {
      "tabName": "tab1",
      "tabId": "xxx",
      "filterList": [
        {
          "filterName": "xxx",
          "filterId": "xxx",
          "filterItemList": [
            {
              "filterItemName": "fitler1",
              "filterItemId": "xxx"
            },
            {
              "filterItemName": "fitler2",
              "filterItemId": "xxx"
            }
          ]
        }
      ]
    },
     {
      "tabName": "tab2",
      "tabId": "xxx",
      "filterList": [
        {
          "filterName": "xxx",
          "filterId": "xxx",
          "filterItemList": [
            {
              "filterItemName": "fitler1",
              "filterItemId": "xxx"
            },
            {
              "filterItemName": "fitler2",
              "filterItemId": "xxx"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

2.上传用户选择的筛选项，接口格式如下，tabId可以作为单独的字段传，filterList是另外一个字段

{
  "tabId": "xxx",
  "filterList": [
    {
      "filterId": "xxx",
      "filterItemList": [
        {
          "filterItemId": "xxx"
        },
        {
          "filterItemId": "xxx"
        }
      ]
    },
    {
      "filterId": "xxx",
      "filterItemList": [
        {
          "filterItemId": "xxx"
        },
        {
          "filterItemId": "xxx"
        }
      ]
    }
  ]
}

总结和展望

总结

本文通过大淘宝业务的例子，梳理出一套内容服务下发内容时面临的问题和挑战、设计一套内容处理链路，用模块化的设计来控制系统的复杂度，并且对接口上线后，如何灵活运维进行了讨论，重点研究了保证易扩展、易运维的思路，希望对各位有所启发。

展望

内容下发服务已经有些团队推出了前后端一体的方案，客户端不用请求应用服务来拿商品数据，通过统一的平台接口，把客户端布局和内容填充一起请求来返回，这么做的好处是效率比较高，迭代起来快，带来的不便是客户端和平台耦合比较紧，灵活性变差，比如客户端有一块内容源不走平台，就会比较麻烦

下发如何 padding span padding-box 开发架构运维 $运维服务

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