流量接收器设计方案v1.0.0 [ 識魚🐟逐鹿🦌 ]

1. 系统架构设计概述

微服务架构：系统将被划分为多个独立的微服务模块，每个模块专注于特定功能，如请求接收、流量分发、竞价、监测、数据存储等，以实现灵活性和可扩展性。
负载均衡和高可用性：考虑使用Kubernetes的负载均衡方案（如Ingress Controller），并结合自动扩展策略（HPA）以处理每日约20亿次请求的巨大流量。此外，使用Redis进行缓存以提高响应速度，确保服务在高并发情况下的稳定运行。
数据库架构：MySQL用于存储结构化数据（如广告信息、竞价记录），Redis用于存储实时性要求较高的数据（如缓存的流量请求、广告曝光状态等）。需要设计分库分表策略，以确保数据操作的高效性和扩展性。
消息中间件Kafka：用于处理大规模的实时数据流，如流量请求的分发和应答、曝光和点击监测等，确保数据在不同微服务间传递的可靠性与低延迟。
容器化和持续集成：所有微服务使用Docker容器化，通过Kubernetes进行容器编排与管理。CI/CD工具（如GitHub Actions）用于持续集成和部署，确保开发迭代的高效性。

2. 微博WAX Bid Request接收器设计与实现

模块功能：该模块是系统的第一个微服务，负责接收微博WAX的Bid Request请求，并将其解析处理。处理后的请求将被推送至Kafka以供后续的流量筛选和分发。
使用Gin框架开发：Gin是一个高性能的Go语言Web框架，适合开发HTTP请求处理相关的微服务。接收器的API需设计为高性能、低延迟，以满足每日20亿次请求的流量需求。
请求接收与处理逻辑：
- API设计：
  - 创建一个HTTP POST接口用于接收Bid Request。
  - 使用Gin框架定义请求路径和请求参数。
- 请求解析：
  - 将微博WAX发送的JSON格式请求进行解析，提取所需信息（如广告位ID、用户ID、设备信息等）。
  - 使用Kafka将解析后的请求推送到”Bid Request”的Topic，供后续流量处理模块消费。
高并发处理：
- 连接池优化：使用Golang的sync.Pool优化对象创建的性能，避免频繁GC影响请求处理。
- 超时与重试机制：在处理请求时加入超时设置，确保系统在高并发情况下能够有效拒绝不合规的请求，以防止系统阻塞。

3. 接收器代码结构设计

项目结构：

adxz-bid-receiver/
|-- cmd/
|   |-- main.go          # 程序入口
|-- internal/
|   |-- handler/
|   |   |-- bid_handler.go   # 接收器的处理逻辑
|   |-- kafka/
|   |   |-- producer.go      # Kafka生产者逻辑
|-- config/
|   |-- config.yaml      # 配置文件，包含Kafka、数据库、API端口等配置信息
|-- Dockerfile           # Docker容器配置
|-- go.mod               # 依赖管理

主要代码逻辑（示例）：

package main

import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "adxz-bid-receiver/internal/handler"
)

func main() {
    r := gin.Default()
    r.POST("/bid", handler.HandleBidRequest)
    r.Run(":8080")  // 启动服务，监听8080端口
}

package handler

import (
    "net/http"
    "github.com/gin-gonic/gin"
    "adxz-bid-receiver/internal/kafka"
)

// HandleBidRequest 处理微博WAX的Bid Request请求
func HandleBidRequest(c *gin.Context) {
    var bidRequest map[string]interface{}
    if err := c.ShouldBindJSON(&bidRequest); err != nil {
        c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "Invalid request"})
        return
    }
    
    // 推送请求到Kafka
    if err := kafka.ProduceBidRequest(bidRequest); err != nil {
        c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": "Failed to push to Kafka"})
        return
    }

    c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"status": "Received"})
}

4. 后续步骤

流量分发模块开发：在接收到Bid Request后，按照业务逻辑筛选流量，并使用Kafka推送至上游广告平台。
竞价与应答模块：开发竞价逻辑并对接上游平台的应答，以进行首次竞价。
负载测试与优化：使用JMeter进行压测，找出系统性能瓶颈并优化代码及架构，确保系统能够稳定处理高并发请求。