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从零搭建精准运营系统

J4ck_Chan / 3693人阅读

摘要:而如何利用用户的数据来做运营消息推送触达消息优惠券发送广告位等,正是精准运营系统需要解决的问题。是一个流式系统,具有高吞吐低延迟的特点,是一套极具通用性易于使用的实时流式事件处理方案。

2018刚过去,趁着春节放假对过去一年主导开发的项目做个梳理和总结

项目背景

平台运营到一定阶段,一定会累积大批量的用户数据,这些用户数据是运营人员的黄金财产。而如何利用用户的数据来做运营(消息推送、触达消息、优惠券发送、广告位等),正是精准运营系统需要解决的问题。本文是基于信贷业务实践后写出来的,其它行业如保险、电商、航旅、游戏等也可以参考。

业务场景

先看几个具有代表性的需求

用户可用额度在20000~50000元,而且有借款记录,未还本金为0,性别为“男”
用户发生了A行为且未还本金大于5000
用户在1天内发生A行为次数大于等于3次
用户在A行为前24小时内未发生B行为
用户在A行为后一个月内未发生B行为

业务上有两种消息类型

日常消息:由业务人员通过条件筛选锁定用户群,定时或即时给批量用户发送消息或者优惠券

触达消息:主要由用户自身的行为触发,比如登陆、进件申请、还款等,满足一定筛选条件实时给用户发送消息或优惠券

对于用户筛选条件,也主要有两种类型

用户状态:包括用户自身属性如性别、年龄、学历、收入等,还有用户相关联实体如进件订单、账户信息、还款计划、优惠券等的属性,以及用户画像数据如行为偏好、进件概率等

用户行为:即用户的动作,包括登陆、进件申请、还款,甚至前端点击某个按钮、在某个文本框输入都算

早期方案


早期方案存在以下痛点

至少两次跨部门沟通配合成本,周期被拉长

非实时消息推送,无法实现基于用户行为的实时推送场景

非实时效果验证,无法及时调整运营策略

系统搭建的目标

需要定义规则,提供可视化界面给业务人员动态配置,无需重启系统即使生效,减少沟通成本和避免重复开发,总之就是要更加 自动化易配置

采集实时数据,根据实时事件做实时推送,总之就是要 实时

技术选型 数据采集、转换、存储

采集:状态类的数据主要放在各个业务系统的关系型数据库中,由于历史原因有postgres和mysql,需要实时采集表的数据变更,这里使用kafka connector读取mysql的binlog或postgres的xlog,另外还有标签系统计算出来的标签,在kafka中;而事件类数据主要来源于前端上报事件(有专门的服务接收再丢到kafka),关系型数据库里面也可以提取一些事件。

转换:采集出来的数据需要做一些格式统一等操作,用kafka connector。

存储:采用Elasticsearch存储用户数据,ES查询不像mysql或mongoDB用B-tree 或B+tree实现索引,而是使用bitset和skip list来处理联合索引,特别适合多字段的复杂查询条件。

下面重点看下kafka connector和Elasticsearch如何使用

kafka connector

kafka connector有Source和Sink两种组件,Source的作用是读取数据到kafka,这里用开源实现debezium来采集mysql的binlog和postgres的xlog。Sink的作用是从kafka读数据写到目标系统,这里自己研发一套组件,根据配置的规则将数据格式化再同步到ES。
kafka connector有以下优点:

提供大量开箱即用的插件,比如我们直接用debezium就能解决读取mysql和pg数据变更的问题

伸缩性强,对于不同的connector可以配置不同数量的task,分配给不同的worker,,我们可以根据不同topic的流量大小来调节配置。

容错性强,worker失败会把task迁移到其它worker上面

使用rest接口进行配置,我们可以对其进行包装很方便地实现一套管理界面

Elasticsearch

对于状态数据,由于状态的写操作相对较少,我们采取嵌套文档的方式,将同个用户的相关实体数据都同步写入到同个文档,具体实现用painless脚本做局部更新操作。效果类似这样:

{
   "id":123,
   "age":30,
   "credit_line":20000,
   "education":"bachelor",
   ...
   "last_loan_applications":{
         "loan_id":1234,
         "status":"reject",
          ...
    }
  ...
}

事件数据写入比较频繁,数据量比较多,我们使用父子文档的方式做关联,效果类似这样:

{
  "e_uid":123,
  "e_name":"loan_application",
  "e_timestamp":"2019-01-01 10:10:00"
  ...
}

(e_前缀是为了防止同个index下同名字段冲突)
ES这样存储一方面是方便做统计报表,另一方面跟用户筛选和触达有关。

规则引擎

在设计规则引擎前,我们对业界已有的规则引擎,主要包括Esper, Drools, Flink CEP,进行了初步调研。

Esper

Esper设计目标为CEP的轻量级解决方案,可以方便的嵌入服务中,提供CEP功能。
优势:

轻量级可嵌入开发,常用的CEP功能简单好用。

EPL语法与SQL类似,学习成本较低。

劣势:

单机全内存方案,需要整合其他分布式和存储。

以内存实现时间窗功能,无法支持较长跨度的时间窗。

无法有效支持定时触达(如用户在浏览发生一段时间后触达条件判断)。

Drools

Drools开始于规则引擎,后引入Drools Fusion模块提供CEP的功能。
优势:

功能较为完善,具有如系统监控、操作平台等功能。

规则支持动态更新

劣势:

以内存实现时间窗功能,无法支持较长跨度的时间窗。

无法有效支持定时触达(如用户在浏览发生一段时间后触达条件判断)。

Flink

Flink 是一个流式系统,具有高吞吐低延迟的特点,Flink CEP是一套极具通用性、易于使用的实时流式事件处理方案。
优势:

继承了Flink高吞吐的特点

事件支持存储到外部,可以支持较长跨度的时间窗。

可以支持定时触达(用followedBy+PartternTimeoutFunction实现)

劣势:

无法动态更新规则(痛点)

自定义规则

综上对比了几大开源规则引擎,发现都无法满足业务需求:

业务方要求支持长时间窗口(n天甚至n个月,比如放款一个月后如果没产生还款事件就要发消息)

动态更新规则,而且要可视化(无论用哪个规则引擎都需要包装,需要考虑二次开发成本)

最终我们选择自己根据业务需要,开发基于json的自定义规则,规则类似下面例子:

{
  "batchId": "xxxxxxxx", //流水号,创建每条运营规则时生成
  "type": "trigger", //usual
  "triggerEvent": "login",
  "after": "2h", //分钟m,小时h,天d,月M
  "pushRules": [//支持同时推送多条不同类型的消息
    {
      "pushType": "sms", //wx,app,coupon
      "channel": "cl",
      "content": "hello #{userInfo.name}"
    },
    {
      "pushType": "coupon",
      "couponId": 1234
    }
  ],
  "statusConditions": [
    {
      "name": "and", //逻辑条件,支持与(and)或(or)非(not)
      "conditions": [
        {
          "name": "range",
          "field": "credit_line",
          "left": 2000,
          "right": 10000,
          "includeLeft": true,
          "includeRight": false
        },
        {
          "name":"in",
          "filed":"education",
          "values":["bachelor","master"]
        }
      ]
    }
  ],
  "eventConditions": [
    {
      "name": "or",//逻辑条件,支持与(and)或(or)非(not)
      "conditions": [
        {
          "name": "event",
          "function": "count", //聚合函数,目前只支持count
          "eventName": "xxx_button_click",
          "range": { //聚合结果做判断
            "left": 1,
            "includeLeft": true
          },
          "timeWindow": {
            "type": "fixed", //fixed为固定窗口,sliding为滑动窗口
            "start": "2019-01-01 01:01:01",
            "end": "2019-02-01 01:01:01"
          },
          "conditions": [ //event查询条件继承and逻辑条件,所以事件也可以过滤字段
            {
              "name": "equals",
              "field": "f1",
              "value": "v1"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

使用面向对象思维对过滤条件做抽象后,过滤条件继承关系如下:

然后代码里加一层parser把Condition都转成ES查询语句,实现轻量级的业务规则配置功能。

整体技术方案

系统组成模块及功能如下:
mysql binlog:mysql的数据变更,由kafka connector插件读取到kafka,数据源之一
postgres xlog:pg的数据变更,由kafka connector插件读取到kafka,数据源之一
report server:事件上报服务,数据源之一
tags:用户画像系统计算出来的标签,数据源之一
触发场景路由:分实时触发和延迟触发,实时触发直接到下一步,延迟触发基于 rabbitmq的延迟队列实现
用户筛选模块:将筛选规则翻译为ES查询语句到ES查询用户数据,可以是批量的和单个用户的
变量渲染模块:对推送内容做处理
推送适配器:兼容不同的推送方式
定时任务调度器:基于elastic-job,处理定时推送任务
规则配置控制台:提供可视化配置界面(运营规则配置、数据采集规则配置、字段元数据配置等)
报表服务:提供报表查询功能
运营位服务:提供外部接口,根据条件匹配运营位(如启动图、首页banner图片等)

总结与展望

系统基本满足了目前的业务需求,对转化率等运营指标提升显著

可以扩展其它业务,如推荐、风控、业务监控等

规则定时拉取,实时性差,可以用zk做发布订阅实现即时更新

目前事件的聚合函数只支持count,能满足业务需求但是未来可能还需要支持其它函数

系统只经过千万级用户的生产验证,再高数量级的话可能还有很多性能优化的工作,如ES并行查询(目前用scroll api批量拉取用户数据是串行的)

事件类数据越来越多,目前采取定时删除半年前数据的方式,防止持续增长过快不可控,所以事件类条件不可超过半年的时间窗口

虽然系统对业务无入侵,但是反过来看本系统依赖于上游数据,上游数据发生变化时如何做到影响最小?

未来会继续从技术及业务两方面入手,将系统建设的更加易用、高效。

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