广告增量实时索引构建实践

在广告检索系统中，增量索引（实时索引）是一类常见的技术，用于使广告信息的变更及时生效。其中一种主要的思路即由检索系统消费广告更新数据流，实时更新内存索引，对此行业中已有很多优秀方案实现。然而，对与如何构建出“广告更新数据”，却鲜有提及。

本文将针对如何构建出完整、可靠、可维护的“广告更新数据流”进行展开叙述。

在线广告是实现流量变现重要业务模式。广告检索系统是其中的核心系统之一，其一种常见的架构是由“索引构建服务”构建出广告物料索引数据，再由“检索引擎”加载数据，用于在线广告检索。

相比于搜索或推荐业务，广告的物料数据量不算最大，但构建逻辑极其复杂。以下图为例，构建广告物料索引以单元（unit）表为核心，查询相关的账号（account）、计划（plan）、创意（creative），进而再通过创意id查找图片（image），视频（video），up主（up）等。

相关数据查询完后，提取各表数据并组装，形成一个个“广告文档(doc)"。单个doc的文本的形式如下：

由于单元数据量较大，相关数据库表多（超过100张表），这些单元还分属不同的业务线、不同类型、不同样式，所关联的构建逻辑也不尽相同，形成了复杂的查找链路。

并且，随着业务量越来越大，整体的延迟越来越长，广告的物料数据更新不及时，影响了广告的时效性，最终降低了广告的投放体验和效率。

广告索引的构建和下发经历了漫长的优化迭代，包括本文主要介绍的增量索引在内，主要分为如下三个阶段：

阶段一：全量串行——所有数据串行查询，串行构建

阶段二：分批间并行，批次内并行——将全量的单元id分为多个批次，多批次间并行执行，批次内按照数据依赖的拓扑关系并行查询组装

阶段三：增量构建+全量构建——定时构建的广告索引，有数据发生变更则构建发生数据变化的这部分广告物料索引

从阶段一到阶段二，在时效性上有一定提升，但是给数据库带来了很大的压力，且网络传输负载很高。

在查询全量数据的前提下，无论做何种并行化优化，该查的数据还是得查，数据库负载会随着业务扩张不断增加，数据量也会一直膨胀，更新时效性也越来越差，优化的边际递减效应明显。

因此阶段三中引入了增量索引技术，采用全量索引+增量索引的构建模式。

增量索引的广告物料分为两类：

• 全量广告索引——定时（1小时或者更长）全量构建所有广告单元数据，产出一份包含全量单元的索引数据

• 增量广告索引——只构建数据发生了变化的广告单元，单独产出一份增量单元索引数据

两者的触发机制不同，产出的数据结构类似，但是包含的内容范围不同。

如上图，紫色模块是全量索引构建的流程，蓝色部分是增量索引构建的流程，绿色部分是公共的部分。全量增量的主要差异在于：全量索引任务的unit_id是所有单元的unit_id，增量索引任务的unit_id是广告数据发生变化的单元的unit_id。

下游检索引擎加载这两类索引，将其合并成一个整体，作为广告物料库使用。

相比起之前的全量方案，增量索引的方案里的全量索引构建频率降低到小时级别，增量只构建和下发发生变化的广告单元，大大降低了数据库负载和数据传输的带宽，提高了更新时效性。

上图中，接收到DB的原始变更消息后，还需要将其转译为相关变化的unit_id。那么，当单元关联的上百个实体（表）中，部分的数据发生了变化时，如何确认其对应的哪个unit_id发生了变化？

一种简单的想法是根据实体之间的逻辑联系，根据发生变化的实体id反查出其关联的unit_id。

例如下图中，若检测到up.up_icon发生了变化，可通过video表查找出与up_mid关联的video_id, 再通过creative表以video_id为条件查找出关联的unit_id。

上述逻辑看起来是通顺的，然而理清“实体之间的逻辑联系”实际执行时却相当困难。

举几个例子说明：

上图中的例子已经隐约可看出反查unit_id的困难之处，一条记录变更需要通过多次反查才能找到目标。而且在实际应用中，并非每张表都适合反查，例如图中的creative.video_id字段其实并没有索引，若以video_id为条件进行查询，则会发生全表扫描，效率极低。

除此以外，还可能存在反查条件字段难以直接用于查询的情况。例如下图中，若source表中id位101的数据发生了变化，则需要以"source_group.slot_ids包含101"为条件才能查找出对应的source_group.id，难以执行。

即便没有上述数据库查找问题，分析实体间关联关系本身也是有一定难度的。如下图，unit和video以多种路径相关联，编写反查逻辑时需要覆盖多种情况，容易遗漏。况且，对广告相关的上百张表都要做此分析，极大地增加迭代和维护成本。

反查库表难以执行，那么尝试换一种思路。在全量构建索引时，单元相关的实体数据通常已经记录在doc中，那么能否考虑从历史已构建出的doc中直接根据变化的条件查找出对应的广告？

例如，历史全量索引存储了每个有效广告关联的up_mid列表。那么当up表的数据变化时，如果遍历此前已构建出的有效历史索引中的每一个doc，即可查找出哪些广告unit_id关联了这个变化的up_mid，从而触发这些广告的增量更新。

但如此一来，又引发了以下三个问题：

广告doc的数据结构非常复杂，层级众多，从其中找出up_mid的逻辑是定制的；对每一个unit表的关联实体都需要定制，产生大量与构建过程耦合的代码，仍然容易出错。且对层级很深的数据，查找的代码编写起来也有难度。

每次触发同类事件时，都需要遍历历史索引中的每一个doc，遍历过程系统开销大、耗时长，难以满足业务需求。

这种方式查找出的广告unit_id是比预期更少的，因为在索引构建过程中可能发生过滤，而当这个过滤条件被满足时理应触发被过滤的广告更新，但由于被过滤的广告ID不会被保存下来，因而无法触发。

比如，plan某条记录的状态为“关闭”，导致索引里没有与其相关联的unit，某个时刻，这条plan记录的状态从“关闭”变更为“开启”，此时应该触发相关单元的构建，但是由于历史索引里缺少数据而无法触发。

上面的问题1，本质就是要从广告的索引数据结构中查找出其关联的其他各类ID，相关代码定制性强，耦合度高，可维护性差。

因此需要寻找一种方法，可以用标准化、低耦合、自动化程度高的方式记录下每一个广告单元ID与其他各类ID之间的关联，与索引数据一同存储下来， 从而当捕获到某种触发事件时，无论其与广告之间的关系有多么曲折，直接从这份关联数据中查找到。

为了建立一一对应的关联关系，且方便从其他实体的ID反查出广告单元ID，在此对构建的流程做出以下假设：

• 假设1：构建逻辑针对每一个待构建的广告单元，是逐个处理的(而不是批量处理)，不同单元的构建过程之间不存在逻辑上的关联。

• 假设2：构建指定的单个广告单元，从数据源获取相关数据时，都是通过类似"KV"形式的模块（称之为“取数器”）进行获取。

举个例子，假如有如下的关系表依赖：

一般而言，每个表对应一个“取数器”，根据上述的关系依赖，每个取数器的入参和返回可定义如下：

在此基础上，查询数据的流程示意如下:

上述的查询流程方法（assembleUnit）中，输入参数只有一个unitId，满足了假设一。在assembleUnit方法里调用服务查询时，各种输入参数（videoIds，upMids）便和唯一的unitId关联起来。

如上图所示，unit_id和其他表字段的联系可以构建如下：

前两条关系是直接关系，当account表和plan表的数据发生变化时，都可直接追溯至unitId。

但第三条关系 unitId → videoIds → upMids，关联了超过2类id，从unitId到upMids是间接关系，在实际检索中很难使用。

间接关系是很难使用和维护的，将间接关系转为直接关系。如下图所示：

举例说明直接关系如何运作，存在如下的数据：

建立的直接关系如下：

如果up表里的up_icon发生了变化，从 pic1.jpg 变为 pic2.jpg，对应的这个up_mid是777777.

在unitId → upMids的关系里，存在111111 → 666666, 777777的关系，因此这个变化可以被捕获并反查出变化的unit_id 111111，由此触发了111111这个单元的构建。

因此从间接关系拆为直接关系后，up表的变更无需通过video表，即可查出来哪些unit_id发生了变化。

具体到框架层面，使用装饰模式(可用AOP技术、静态代理、动态代理等技术实现)，自动地记录下构建过程中unit关联的其他ID（account_id, plan_id）的关系。

特别注意的是，在上述的record(unitId, videoIds)方法里，直接记录了unitId和upMids的关系。

从而，问题1得到解决；同时由于提前记录了关系而不受过滤的影响，也解决了问题3。

接下来则要解决问题2，即提高查找关联的效率

由于在上述的构建流程中记录了广告单元ID其他各类ID之间的关联后，如此一来，可以形成其他表和unit_id的关系如下：

在以上关系中，每行是unit_id构建一次时建立的直接关系。实际使用场景是关联表数据发生了变化需要回溯到单元id。

为此将其转化为如下的倒排关系：

如此一来，如果up表里up_mid为m1的记录的up_icon发生了变化，可快速从上述的表中通过m1→[u1,u2]的关系记录，反查到单元id为u1和u2的单元需要重新构建，问题2也得到解决。

上述方案解决了核心问题：当数据发生变更时，检测出影响到的unit_id。

而对于如何检测数据变更，本方案采用了如下两种：

即监听binlog消息，提取出直接关系的id。

以video表的binlog为例，由于binlog里有修改前和修改后的记录的完整信息，因此不论是修改了关联字段还是删除，都可以找到对应的video_id，进而反查出unit_id。

Binlog触发时效性高，且信息完整，可以体现硬删除和变更前旧值的信息，是主要的检测手段。但其对于生产、投递、消费各环节可靠性要求较高，不能丢失消息。

按我司数据库规范要求，所有表必须携带mtime（最后修改时间），因而可用mtime检测近期的数据变更情况。

但这种方式有所缺陷：1. 时效性较低；2. 不可用于检测硬删除的情况；3. 不能直接获取变更前的旧值。

并且，还有一类update的情况需要注意，例如有如下表the_table

通过类似这样的sql可以发现最近变更的unit_id：

如果发生了下面SQL2这样的update，则该条记录的mtime会发生变化，因此上面的SQL1检测到unit_id（u1）的变化

但如果是下面SQL3这样的更新操作，则无法检测到u1单元的变化：

虽然该条记录的mtime仍然会发生变化，但同时unit_id也发生了变化，通过SQL1查询出的结果只有u2, 而不包含u1

因而，unit_id为u1的记录发生了变化，却不会被监测到，这是不符合预期的。

针对这样的问题，有以下解决方式：

1.与业务端约定，凡在组装器(假设2)中作为ID检索条件的字段，不能够被update

• 作为检索条件的字段，通常也是实体ID；记录实体间关系的记录，通过update改变关系的情况较少

2.方式1无法满足时，可以稍微改造组装器逻辑:

• 原本组装器中sql select * from the_table where unit_id = 'u1'，即查出该表与u1相关的记录，而不需要查找关联关系

• 现改为：select material_id from the_table where unit_id = 'u1',可查出关联的m1 ,再执行select * from the_table where material_id in ('m1')，可查出相关记录

• 这样一来，关联关系中会记录m1与u1存在关联关系

• 既然material实体与unit相关，那么就需要检测其变化select material_id from the_table where mtime >= 'today'

• 再代入执行上面的SQL3，虽然库中记录的unit_id被改为了u2,通过SQL1已不能直接查出u1的变化，但我们能够查出material m1的变化

• 再配合历史记录的m1与u1的关联关系，即可得知u1也发生了变化，从而触发u1的重新构建

在上述两种触发器中，对任何相关实体的所有信息变化都触发相关广告变更，可能是没有必要的。因为有很多变化实质上并不会影响索引的构建结果。这种情况下触发变更会增加构建器及其依赖数据源的压力，还会使得检索系统中累计更多的增量，是对资源的浪费。

因而可对无用的触发进行降频。采用技术如下：

• 无关字段降频

• 索引构建中，对某个实体表很可能并没有使用到全部字段，而是只使用其中一部分，那么当其中只有不关注的字段发生变化时，可以不触发构建

• binlog触发器中，可以对比新旧值，判断是否有受关注字段发生了变化

• 近期扫描触发器中，由于无法直接获取旧值，可以配合取数器，在每次取数时缓存旧值，触发时使用缓存旧值与当前值对比

• 分级降频

• 对数值类、或可聚合的实体信息，并非任何一点变化都需要触发，可以分级处理

• 例如稿件的收藏数从1000变为1001时，这一变化很可能并不会影响广告的策略或样式，则可以不触发构建

• 对此，可将数值类信息进行分级，通过对比新旧值的级别是否发生变化，决定是否触发构建

• 同样binlog触发器中可获取到新旧值直接计算分级和对比，近期扫描触发器中可以配合取数器缓存判断

• 状态降频

• 若将实体分为有效和无效状态：有效状态即为索引构建需要纳入该实体的状态；反之，无效状态即索引构建无需纳入该实体的状态

• 若实体处于有效状态时，其他的受关注字段变化时应当触发构建

• 若发现实体在有效、无效状态间切换，也应当触发构建

• 若实体处于无效状态，则即使其受关注字段变化，也无需触发构建

• 低优降频

• 并非所有的实体信息变化都是需要立即反馈在索引中的，对于时效性要求较低的变更，可以暂不触发，而是等待全量触发，或主动全量触发

倒排关系和框架整合进构建流程如下:

全量索引构建流程（图中紫色的模块，绿色部分是公共流程）

1.全量索引定时构建开始，查询单元表（unit），产出所有的unit_id，

2.以每个unit_id为入参，控制每一个unit_id的调用组装流程

3.使用装饰的取数器查询数据库，获取全量的数据

4.组装广告物料

5.产出全量广告索引和倒排关系，其中全量广告索引供在线广告检索引擎使用

增量索引构建流程（图中蓝色部分）

1.接受db的变更消息——扫描mtime 和 接受binlog

2.从接受的消息中提取出实体id，并加载倒排关系索引

3.根据倒排关系索引和变更的实体id，回溯出需要更新的unit_id

4.以每个unit_id为入参，控制每一个unit_id的调用组装流程

5.使用装饰的取数器查询数据库，获取全量的数据

6.组装广告物料

7.产出增量广告物料索引供在线广告检索引擎使用，同时更新倒排关系数据

通过增量索引技术，实现了广告变更秒级对在线检索引擎生效，同时构建过程对数据库压力大幅降低，相关的数据存储、传输开销也得到了大幅优化。

增量构建从根本上解决了全量构建带来的数据库负载高，数据传输量大的问题。下游接入增量构建物料后，广告的延时降低到秒级别，且CPU、内存、网络IO等资源的使用效率得到了明显改善，在此过程中，研发团队也积累了丰富的经验和知识，将为未来的项目研发提供了重要支持。

根据目前线上迭代情况，存在以下问题需要持续优化：

增量物料易用性优化

增量物料是由全量和增量两个部分组成的，业务方在使用的时候需要对其进行合并，这会带来一定的接入困难，如何更好的让系统适配全量加增量的模式，是该方案能得到推广的一大保障。

文中所具例子，都是从关系型数据库中取数。若要从其他数据源取数（如rpc服务），需要满足怎样的条件？欢迎在留言区告诉我们。转发并留言，小编将选取1则最有价值的评论，送出bilibili Goods小飞碟充电夜灯（见下图）。3月26日中午12点开奖。如果喜欢本期内容的话，欢迎点个“在看”吧！

通用工程丨大前端丨业务线

大数据丨AI丨多媒体