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0到千万DAU，微淘技术架构演进之路

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13：21 在看真爱

0到千万DAU，微淘技术架构演进之路

作者|金争争（大鹏）

出品|阿里巴巴新零售淘系技术部

导读：大家经常看到手淘里面的第二个TAB 就是微淘了！目前有几千万 DAU，几百亿关注关系，每天几十万的商家生产内容，对系统的挑战较大。产品形态上目前以关注 feeds 流为主，是商家非常重要的获取流量阵地（自运营阵地），下面和小编一起看看微淘技术演进史。

内容生态对淘宝的价值

1. 辅助购物，即帮助消费者做更好的购物决策：

比如搜索、猜你喜欢透出内容辅助你挑选哪个商品好，宝贝详情的主图视频、买家秀、大咖点评、客服直播等等帮助你该不该下单。用户在淘宝购物过程中总会出现各自各样的需求（痛点），我们就会尝试用内容的形式解决这些需求，这是大家在手淘里面看到最多的内容，也是内容对零售最基础的价值，技术上我们构建了新零售内容平台，以平台化的方式支撑各种各样的场景。

2. 探索生活消费社区：

目前淘宝的心智主要是购物，大部分用户都是想买什么才来，所以有“万能的淘宝”“只有想不到、没有买不到”的消费者心智，如何结合购物延展心智，服务更多消费者对淘宝是非常重要的。如果能有“想不到买什么，有事没事空闲的时候来淘宝逛一逛” “解决上亿中产阶级有钱没的花，找不到好东西”类似这样的心智形成，那么我们离生活消费社区就更近一步了，微淘、洋桃社区等业务就在这方面做探索。

微淘的技术挑战

★ 内容消费业务通用的模型

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基本上就这些模型，非常简单，但一些细微差别会带来的产品的心智完全不同，但大体上从工程架构看可以抽象为一套。

账号：大V、机构、店铺、消费者

内容类型：短图文、长图文、短视频、直播

关系： BC 关系，CC 关系、单向双向

内容互动：赞、收藏、评论、弹幕、负反馈（不感兴趣）、举报、拉黑。还有直播特有的连麦等实时互动

场景：关注流、发现流、热门、附近等

当时做微淘时，也负责手淘的主要社区，对工程来说很类似，同时手淘其他社区场景的同学也希望能复用我们的服务，所以第一件事情是我们构建了。

★ 淘宝社区 API 集

结合 PD ，统一了手淘所有的内容互动 API 以及关系、账号 API ，完成了 “社区平台雏形”为什么是雏形，因为这个平台只有基础 API ，当时思考是具体每个社区场景呈现都不一样，所以上层业务需要基于 API 各自组织业务。整体研发效率上提升不少，用户相关的内容互动、内容数据完成了统一。

★ timeline 引擎

微淘是基于关系的，几年前 feeds 引擎业内是很火的，基本上 Facebook 、 Twitter 、微博等大公司都在探索，我们也伴随着业务沉淀了一套，微淘业务与 timeline 引擎的关系如下：

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微淘业务与 timeline 引擎的关系图

拉引擎我们内部也叫 基于关系的搜索引擎。

拉模式的适合场景是关注数和粉丝数数严重不对等的情况，比如微淘的场景，部分店铺的粉丝数过千万，但是用户的关注上限是几千，这里面如果一个大 V 发一条 feed ，走推模式要更新千万的用户 inbox ，显然是不合理的。

但是对于关注数和粉丝数差不多的情况，不建议走拉模式。比如朋友圈，关注上限大概是500，粉丝数大概也是500，那么推模式更有效。

下面介绍下拉引擎（关系搜索引擎）的实现原理：

举例：比如我的淘宝--店铺关注列表里面对店铺名称的实时搜索。

从这里进去

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对店铺的标题建索引，输入 a 可以查到有这么多关注的店铺。

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去取消关注后，再输入 a 查询，可以看到结果实时变化了~

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术语：inbox 用户的收件箱，outbox 用户的发件箱

两者数据结构是一样的，类似邮件，收件箱发件箱里面存了很多封邮件，每封邮件就是 doc ，邮件有标题、副标题就是索引 index 。我们可以根据 index 来快速查找一个用户有多少匹配的邮件，这个就是 inbox 的内部搜索；

邮件系统是用推模式实现的，如果用拉模式来翻译的话。

我关注了很多人，我想一次性根据某些索引查询这些人的发件箱中满足匹配的邮件，并且按照一定排序规则来汇总。

以上面的关注搜索店铺名称为例，店铺的标题、认证、简介等都是不同的 doc ，索引是标题字符串；

所以 outbox 就是 doc 数组。doc 则由 doc_id+index 数组组成。

假设只有店铺标题一个doc。

我们调用引擎把店铺 id，doc [“xxx旗舰店”]写入到引擎里面

对于每一个店铺，我们把 doc 数据先更新到 db ，然后更新到分布式缓存店铺的 outbox ，然后失效每台机器的本地缓存 outbox 。（考虑到性能和时效性，我们对 outbox 的 doc 数量做了上限，doc 数量超过 3000 ，远满足一般性需求）

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当店铺的 outbox 第一次被访问时，如果非热门店铺本地的堆外 LRU 缓存加载，如果是热门店铺，加载到静态缓存区域。

热门店铺的判断逻辑是：离线计算粉丝数最高的 TOP N 店铺，然后定期更新名单库，这里面由于大号的粉丝特别多，基本上热门店铺的关系数量占用全部的关系 50% 以上。

整个查询逻辑如下

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整体本地内存命中率 95%，本地加远程命中率 99.9%，未来改为持久化缓存则 100%；

堆外缓存可以大大减少FullGC概率。

另外 outbox 的压缩和解压缩非常关键，索引字段全部采用原生类型，先采用 Kyro 序列化，然后 ZIP 压缩；

★ 端测渲染引擎

业界内容业务的特点总是交互体验创新层出不穷，在微淘也不例外。

微淘又是手淘一个 tab ，对性能要求更高，尤其低端机型的性能。

对业务方来说交互体验差是无法接受的，对于隔一个月发一次版本勉强是可以的，但对于技术来说，研发效率提升是我们要不断追求的。

所以整体微淘的端测渲染技术策略是体验为主、效率为辅。

在今天如果端测的 UI 渲染技术同时能满足体验和效率，那就不用折腾了，但是很遗憾目前没见到过。

下面是 2017 年初的现状，灰色部分当时还没有。

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在以体验为主，效率为辅的策略下，微淘端测动态化的几个阶段：

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当时卡片组件化最大的问题是，限制了 UED 同学的视觉交互创新，往往一个细微的创新看似很简单却发现组件化改动很大。比如给整个内容大卡片套一个外框，则要求每个小卡片都做修改。过程中与 PD、UED 组件化的约定做了几次，但是在创新面前还是败了。

我们在 2017 年开始打造以体验为主效率为辅的 TNode 引擎，DSL 从最初的客户端语言到最后与前端共建升级到了 VUE ，有效的解决了端测研发效率问题，同时微淘性能在手淘主链路中保持中位数。

Tnode 的技术架构

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这块主要是淘云、重哥、水军等同学实现，我简单介绍下：

1、首屏性能优化， Duktape 引擎替换 WebView ，低内存高性能。提供端测表达式引擎，常规逻辑处理采用 Native 函数。

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2、页面完成渲染后，所有事件异步js驱动

3、 DSL 二进制减少网络、解析大小。DSL 中表达式预编译。

4、 Flex 层级优化，如采用虚拟节点等方式

目前 TNode 是前端开发，因为是效率为辅，他仍然存在很多效率问题，最大的两个问题是：

不能完全满足 W3C 协议（换句话来说以前端思维看这个还是很坑，像是早些年前端同学兼容 IE6 感觉一样）。
与手淘前端主流的 RAX 以及封装的 Weex Native 模块不融合，这意味着没有生态。

但 TNode 确实解决了那些以体验为主效率为辅的场景，架构组在了解 TNode 架构后，基于 WEEX 生态，在 2019 年初基本完成了 WEEX-EAGLE，与微淘同学一起试点，试图解决问题 2。

TNode 最大的价值是加速了整个手淘动态化演进的进程， 如果把当前的动态化技术比作混合电动车时代，那他在市场上还是会存在一段时间，但是最终一定会过渡到电动车，让所有消费者无顾虑的接受。对于当前动态化技术是一样的，在体验为主效率为辅的场景，与在效率为主体验要求不高的场景是两种不同的方案。然后最终有一天会融为一体，甚至加上 BFF 三端一体，未来都是大前端领域范畴。

内容分发平台

前面提到了我们构建了大量的社区基础 API ，但是每个场景业务逻辑都不太一样，场景层都要定制开发。

我们遇到了几个问题：

1、系统比开发多：内容分发（社区）的场景是非常非常多的，前面提到我们要试图解决用户在购物路径中的各种需求，而且业务升级频率高，以往为了隔离都是一个业务一个系统，业务大升级又得来一个系统，久而久之业务系统比开发还多。

2、不同客户端版本兼容成本高：客户端老版本兼容，bug 修复带来了大量的 ifelse ，而且好几年内都不能下线，写完后代码过几天自己也看不懂了，也不敢动了，也不想看到了。

3、业务代码生命周期短、系统频繁重构怪圈：徘徊于代码复制和复用的纠结，如果新老业务代码复用，复用代码改变则要回归很多历史版本，在手淘开发中回归历史版本是一个很痛苦很低效率的事情，如果复制一堆重复的代码则更乱。更进一步思考任何一个新系统在业务频繁升级的情况下，代码就会堆积，马上就变得难以维护，然后系统启动很慢然后又开始进入重构的循环，这个周期取决于业务需求数量，一般也就两年左右就很臃肿了。

4、另一个背景是端测效率提升后，客户端部分同学希望能更加的了解业务，能全栈，但是服务端的单元化、运维等很多东西很重，希望能给全栈同学更轻松的更高效的研发环境。

5、还有 AB 实验效率问题，目前业务侧的 AB 主要是新业务功能的 ab ，不是算法策略的 ab ，新功能的 ab 核心还是研发效率问题。比如微淘的页面，坑位， Tab 新需求改动都要 ab 对比效果，都要有多份数据存储；

为了解决上述问题，我们把业务代码打包成一个业务 bundle ，做到业务和历史业务隔离，业务和平台隔离，结合内容分发业务现状，集成 AB 、内容、分发策略、社区 API ，整体构建了内容分发平台。

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