请求接收与处理模块开发规划

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模块名称 请求接收与处理模块
功能描述 1. 接收来自微博WAX平台的竞价请求（Bid Request）。
2. 校验请求参数（如 dspid、token）。
3. 解析请求数据并确保请求有效性。
4. 处理请求数据，准备数据流转到后续模块（如流量分发模块）。
技术栈 1. 后端语言：Go 语言（由于其高效性和高并发支持）
2. 请求解析：JSON 格式解析，支持其他格式如 XML
3. 参数校验：使用自定义的校验函数或现有库（如 Go 的 validator 包）
4. API框架：Gin（快速处理 HTTP 请求）
主要功能模块 1. 接收请求：接收来自微博WAX的 HTTP 请求。
2. 校验请求：验证请求中的必需参数和签名。
3. 请求解析：解析请求内容（JSON 或其他格式）。
4. 数据处理与准备：准备请求数据，供后续模块处理。
输入数据 1. 请求体：包括广告位信息、用户信息、设备信息等。
2. 必须包含有效的签名（如 dspid 和 token）。
输出数据 1. 校验通过：请求数据传递至下游模块（如流量分发模块）。
2. 校验失败：返回错误响应（如 HTTP 400）。
异常处理 1. 请求参数无效：返回 HTTP 400 错误，提示错误信息。
2. 参数缺失：返回 HTTP 400 错误，提示缺少必需的参数。
3. 请求解析失败：返回 HTTP 500 错误，服务器错误。
性能要求 1. 支持 高并发：该模块需要能够处理每秒 23,148 QPS。
2. 低延迟：请求接收与处理的延迟应不超过 50ms。
开发步骤 1. 请求接收：使用 Gin 框架接收 HTTP 请求。
2. 参数校验：验证请求中的必需参数（如 dspid、token）。
3. 请求解析：解析 JSON 或 XML 格式的请求体。
4. 数据处理：处理请求数据并准备传递给下游模块（如流量分发模块）。
测试策略 1. 单元测试：测试每个功能模块（如参数校验、请求解析）。
2. 集成测试：测试整体请求接收、解析与校验流程。
3. 性能测试：使用负载测试工具（如 JMeter）模拟高并发请求，确保处理能力。
接口文档 1. 输入：
- HTTP 方法：POST
- 请求体：包含广告位、用户信息、设备信息等 JSON 格式数据。
2. 输出：
- 成功响应：HTTP 200，返回数据处理成功的信息。
- 错误响应：HTTP 400（参数校验失败），HTTP 500（解析失败）。
开发时间估算 1. 需求分析与设计：1天
2. 模块开发：3-5天
3. 单元测试与集成测试：2-3天
4. 性能调优与压力测试：2天
依赖项 1. 微博WAX平台的API文档：确认请求的格式、必需参数、签名算法等。
2. 数据库（如果请求数据需要持久化）。
扩展功能 1. 动态签名校验：如果签名算法发生变化，可以通过配置文件灵活调整。
2. 日志记录：记录每个请求的处理过程，便于后期审计与排错。

详细开发步骤与说明

1. 请求接收

  • 使用 Gin 框架来处理 HTTP 请求。Gin 提供了高性能的路由和中间件机制，非常适合高并发的请求处理。
  • 请求内容将通过 POST 方法发送到指定的路由（如 /api/bid-request）。

2. 参数校验

  • 必须对请求中的必需参数（如 dspid、token 等）进行验证。
  • 如果 dspid 和 token 参数缺失或无效，返回 HTTP 400 错误，并附带错误信息。
  • 可以使用 Go 的 validator 库（如 github.com/go-playground/validator）来校验这些参数。

3. 请求解析

  • 请求数据可能为 JSON 或 XML 格式，使用 Gin 中的 BindJSON 或 BindXML 方法来解析请求体。
  • 解析失败时，返回 HTTP 500 错误，服务器无法处理该请求。

4. 数据处理

  • 对请求数据进行预处理，检查广告位、用户信息、设备信息等内容，确保符合下游模块的需求。
  • 如果数据有效，则将其传递到下游模块（如 流量分发模块）；如果数据无效，则返回 HTTP 400 错误。

性能优化与压力测试

性能要求

  • QPS 处理能力：该模块需要能够在高并发下快速接收并解析请求。预计处理量为 23,148 QPS，高峰期可能达到 57,870 QPS。
  • 响应时间：每个请求的响应时间应控制在 50ms 以内，确保低延迟。

性能测试

  1. 使用 JMeter 或 Artillery 进行压力测试，模拟高并发请求，验证模块在高负载下的性能。
  2. 测试包括：
    • 请求接收速度：确保能够在高并发场景下及时接收请求。
    • 数据解析时间：确保请求解析过程不会造成延迟。
    • 并发处理能力：验证系统是否能够同时处理多个并发请求。

扩展与冗余设计

  • 高可用性设计：使用 负载均衡 配置，确保请求能够均匀分配到不同的服务实例，避免单点故障。
  • 容灾与备份：在不同区域部署服务，以保证系统的容错能力。