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广告是互联网变现的重要手段之一。

以马蜂窝旅游 App 为例，当用户打开我们的应用时，有可能会在首屏或是信息流、商品列表中看到推送的广告。如果刚好对广告内容感兴趣，用户就可能会点击广告了解更多信息，进而完成这条广告希望完成的后续操作，如下载广告推荐的 App 等。

广告监测平台的任务就是持续、准确地收集用户在浏览和点击广告这些事件中携带的信息，包括来源、时间、设备、位置信息等，并进行处理和分析，来为广告主提供付费结算以及评估广告投放效果的依据。

因此，一个可靠、准确的监测服务非常重要。为了更好地保障平台和广告主双方的权益，以及为提升马蜂窝旅游网的广告服务效果提供支撑，我们也在不断地探索适合的解决方案，加强广告监测服务的能力。

Part.1 初期形态

初期我们的广告监测并没有形成完整的服务对外开放，因此实现方式及提供的能力也比较简单，主要分为两部分：一是基于客户端打点，针对事件进行上报；另一部分是针对曝光、点击链接做转码存档，当请求到来后解析跳转。

但是很快，这种方式的弊端就暴露出来，主要体现在以下几个方面：

• 收数的准确性：数据转发需要访问中间件才能完成，增加了多段丢包的机率。在和第三方监测服务进行对比验证时，Gap 差异较大；
• 数据的处理能力：收集的数据来自于各个业务系统，缺乏统一的数据标准，数据的多种属性导致解析起来很复杂，增加了综合数据二次利用的难度；
• 突发流量：当流量瞬时升高，就会遇到 Redis 内存消耗高、服务掉线频繁的问题；
• 部署复杂：随着不同设备、不同广告位的变更，打点趋于复杂，甚至可能会覆盖不到；
• 开发效率：初期的广告监测功能单一，例如对实时性条件的计算查询等都需要额外开发，非常影响效率。

Part.2 基于 OpenResty 的架构实现

在这样的背景下，我们打造了马蜂窝广告数据监测平台 ADMonitor，希望逐步将其实现成一个稳定、可靠、高可用的广告监测服务。

2.1 设计思路

为了解决老系统中的各种问题，我们引入了新的监测流程。主体流程设计为：

1. 在新的监测服务 (ADMonitor) 上生成关于每种广告独有的监测链接，同时附在原有的客户链接上;
2. 所有从服务端下发的曝光链接和点击链接并行依赖 ADMonitor 提供的服务;
3. 客户端针对曝光行为进行并行请求，点击行为会优先跳转到 ADMonitor，由 ADMonitor 来做二段跳转。

通过以上方式，使监测服务完全依赖 ADMonitor，极大地增加了监测部署的灵活性及整体服务的性能；同时为了进一步验证数据的准确性，我们保留了打点的方式进行对比。

2.2 技术选型

为了使上述流程落地，广告监测的流量入口必须要具备高可用、高并发的能力，尽量减少非必要的网络请求。考虑到内部多个系统都需要流量，为了降低系统对接的人力成本，以及避免由于系统迭代对线上服务造成干扰，我们首先要做的就是把流量网关独立出来。

关于 C10K 编程相关的技术业内有很多解决方案，比如 OpenResty、JavaNetty、Golang、NodeJS 等。它们共同的特点是使用一个进程或线程可以同时处理多个请求，基于线程池、基于多协程、基于事件驱动+回调、实现 I/O 非阻塞。

我们最终选择基于 OpenResty 构建广告监测平台，主要是对以下方面的考虑：

第一，OpenResty 工作在网络的 7 层之上，依托于比 HAProxy 更为强大和灵活的正则规则，可以针对 HTTP 应用的域名、目录结构做一些分流、转发的策略，既能做负载又能做反向代理；

第二，OpenResty 具有 Lua协程+Nginx 事件驱动的「事件循环回调机制」，也就是 Openresty 的核心 Cosoket，对远程后端诸如 MySQL、Memcached、Redis 等都可以实现同步写代码的方式实现非阻塞 I/O；

第三，依托于 LuaJit，即时编译器会将频繁执行的代码编译成机器码缓存起来，当下次调用时将直接执行机器码，相比原生逐条执行虚拟机指令效率更高，而对于那些只执行一次的代码仍然可以逐条执行。

2.3 架构实现

整体方案依托于 OpenResty 的处理机制，在服务器内部进行定制开发，主要划分为数据收集、数据处理与数据归档三大部分，实现异步拆分请求与 I/O 通信。整体结构示意图如下：

我们将多 Woker 日志信息以双端队列的方式存入 Master 共享内存，开启 Worker 的 Timer 毫秒级定时器，离线解析流量。

2.3.1 数据收集

收集部分也是主体承受流量压力最大的部分。我们使用 Lua 来做整体检参、过滤与推送。由于在我们的场景中，数据收集部分不需要考虑时序或对数据进行聚合处理，因此核心的推送介质选择 Lua 共享内存即可，以 I/O 请求来代替访问其他中间件所需要的网络服务，从而减少网络请求，满足即时性的要求，如下所示：

下面结合 OpenResty 配置，介绍一些我们对服务器节点进行的优化：

1. 设置 lua 缓存-lua_code_cache：

   （1）开启后会将 Lua 文件缓存到内存中，加速访问，但修改 Lua 代码需要 reload

   （2）尽量避免全局变量的产生

   （3）关闭后会依赖 Woker 进程中生成自己新的 LVM

2. 设置 Resolver 对于网络请求、好的 DNS 节点或者自建的 DNS 节点在网络请求很高的情况下会很有帮助：

   （1）增加公司的 DNS 服务节点与补偿的公网节点

   （2）使用 shared 来减少 Worker 查询次数

3. 设置 epoll (multi_accept/accept_mutex/worker_connections)：

   （1）设置 I/O 模型、防止惊群

   （2）避免服务节点浪费资源做无用处理而影响整体流转等

4. 设置 keepalive：

   （1）包含链接时长与请求上限等

配置优化一方面是要符合当前请求场景，另一方面要配合 Lua 发挥更好的性能。设置 Nginx 服务器参数基础是根据不同操作系统环境进行调优，比如 Linux 中一切皆文件、调整文件打开数、设置 TCP Buckets、设置 TIME_WAIT 等。

2.3.2 数据处理

这部分流程是将收集到的数据先通过 ETL，之后创建内部的日志 location，结合 Lua 自定义 log_format，利用 Nginx 子请求特性离线完成数据落盘，同时保证数据延迟时长在毫秒级。

对被解析的数据处理要进行两部分工作，一部分是 ETL，另一部分是 Count。

（1）ETL

主要流程：

1. 日志经过统一格式化之后，抽取包含实际意义参数部分进行数据解析
2. 将抽取后的数据进行过滤，针对整体字符集、IP、设备、UA、相关标签信息等进行处理
3. 将转化后的数据进行重加载与日志重定向

【例】Lua 利用 FFI 通过 IP 库解析 "ip！"用 C 把 IP 库拷贝到内存中，Lua 进行毫秒级查询：

(2)Count

对于广告数据来说，绝大部分业务需求都来自于数据统计，这里直接使用 Redis+FluxDB 存储数据，以有下几个关键的技术点：

• RDS 结合 Lua 设置链接时间，配置链接池来增加链接复用
• RDS 集群服务实现去中心化，分散节点压力，增加 AOF与延时入库保证可靠
• FluxDB 保证数据日志时序性可查，聚合统计与实时报表表现较优

2.3.3 数据归档

数据归档需要对全量数据入表，这个过程中会涉及到对一些无效数据进行过滤处理。这里整体接入了公司的大数据体系，流程上分为在线处理和离线处理两部分，能够对数据回溯。使用的解决方案是在线 Flink、离线 Hive，其中需要关注： 

• ES 的索引与数据定期维护
• Kafka 的消费情况
• 对于发生故障的机器使用自动脚本重启与报警等

实时数据源：数据采集服务→ Filebeat → Kafka → Flink → ES

离线数据源：HDFS → Spark → Hive → ES

数据解析后的再利用：

解析后的数据已经拥有了重复利用的价值。我们的主要应用场景有两大块。

一是 OLAP，针对业务场景与数据表现分析访问广告的人群属性标签变化情况，包含地域，设备，人群分布占比与增长情况等；同时，针对未来人群库存占比进行预测，最后影响到实际投放上。

另一部分是在 OLTP，主要场景为：

• 判定用户是否属于广告受众区域
• 解析 UA 信息，获取终端信息，判断是否属于为低级爬虫流量
• 设备号打标，从 Redis 获取实时用户画像，进行实时标记等

2.4 OpenResty 其他应用场景

OpenResty 在我们的广告数据监测服务全流程中均发挥着重要作用：

• init_worker_by_lua阶段：负责服务配置业务
• access_by_lua阶段：负责CC防护、权限准入、流量时序监控等业务
• content_by_lua阶段：负责实现限速器、分流器、WebAPI、流量采集等业务
• log_by_lua阶段：负责日志落盘等业务

重点解读以下两个应用的实现方式。

2.4.1 分流器业务

NodeJS 服务向 OpenResty 网关上报当前服务器 CPU 和内存使用情况；Lua 脚本调用 RedisCluster 获取时间窗口内 NodeJS 集群使用情况后，计算出负载较高的 NodeJS 机器；OpenResty 对 NodeJS 集群流量进行熔断、降级、限流等逻辑处理；将监控数据同步 InfluxDB，进行时序监测。

2.4.2 小型 WEB 防火墙

使用第三方开源 lua_resty_waf 类库实现，支持 IP 白名单和黑名单、URL 白名单、UA 过滤、CC 攻击防护功能。我们在此基础上增加了 WAF 对 InfluxDB 的支持，进行时序监控和服务预警。

2.5 小结

总结来看，基于 OpenResty 实现的广告监测服务 ADMonitor 具备以下特点：

• 高可用：依赖 OpenResty 做 Gateway，多节点做 HA
• 立即返回：解析数据后利用 I/O 请求做数据异步处理，避免非必要的网络通信
• 解耦功能模块：对请求、数据处理和转发实现解耦，缩减单请求串行处理耗时
• 服务保障：针对重要的数据结果利用第三方组件单独存储

完整的技术方案示意如下：

Part.3 总结

目前，ADMonitor 已经接入公司的广告服务体系，总体运行情况比较理想：

1. 性能效果

• 达到了高吞吐、低延迟的标准
• 转发成功率高，曝光计数成功率>99.9%，点击成功率>99.8%

2. 业务效果

• 与主流第三方监测机构进行数据对比：曝光数据 GAP < 1%，点击数据GAP < 3%
• 可提供实时检索与聚合服务

未来我们将结合业务发展和服务场景不断完善，期待和大家多多交流。

本文作者：江明辉，马蜂窝旅游网品牌广告数据服务端组研发工程师。