GMVMAX广告系统的核心技术架构是怎样的？

Question

**问题：** GMVMAX广告系统在高并发场景下如何实现低延迟、高吞吐的广告实时竞价（RTB）与投放决策？其核心技术架构中，分布式计算、实时数据处理、特征工程与模型推理是如何协同工作的？

Answer 1

一、背景与挑战

在广告系统中，实时竞价（RTB）是核心环节之一。GMVMAX广告系统在面对高并发请求时，必须在极短时间内完成广告匹配、出价计算、点击率预测等多个任务，这对系统的低延迟与高吞吐能力提出了极高要求。

RTB请求的延迟通常要求在100ms以内，而每秒处理的请求数可高达数万甚至数十万次。因此，系统架构必须具备分布式、实时处理、高效特征提取和模型推理等能力。

二、整体架构概览

GMVMAX广告系统的架构主要包括以下几个核心模块：

• 请求接入层：负责接收RTB请求并进行初步解析。
• 特征工程模块：实时提取用户、广告、上下文等多维特征。
• 模型推理引擎：运行CTR、CVR等预测模型进行打分。
• 竞价决策模块：根据模型输出与广告主策略决定是否出价及出价金额。
• 日志与反馈系统：记录竞价结果与用户行为，用于模型训练与优化。

三、分布式计算架构设计

为应对高并发，GMVMAX采用分布式微服务架构，核心组件部署于Kubernetes集群之上，具备良好的横向扩展能力。

主要设计如下：

模块	技术选型	作用
接入层	Nginx + gRPC	处理百万级并发请求，负载均衡
特征服务	Redis + Flink	实时特征提取与缓存
模型服务	TensorFlow Serving + GPU	高并发模型推理
决策引擎	Go + Redis	快速决策与出价计算
日志采集	Kafka + Flume	实时数据采集与传输

四、实时数据处理流程

GMVMAX通过Flink构建实时数据流处理引擎，处理从RTB请求到特征提取的全过程。

其核心流程如下：

        // 伪代码示例：Flink 实时处理逻辑
        DataStream inputStream = env.addSource(new RTBRequestSource());
        DataStream featureStream = inputStream.map(new FeatureExtractor());
        DataStream predictionStream = featureStream.map(new ModelPredictor());
        predictionStream.addSink(new DecisionSink());
    

五、特征工程与模型推理的协同机制

在广告系统中，特征工程与模型推理是紧密耦合的两个环节。

GMVMAX采用了以下协同策略：

• 特征缓存机制：使用Redis缓存高频访问的用户特征，减少实时计算延迟。
• 特征服务解耦：将特征提取模块独立为微服务，支持多模型共享特征数据。
• 模型服务化：基于TensorFlow Serving部署模型服务，支持A/B测试与热更新。
• 异步特征加载：在模型推理前异步加载部分非关键特征，提升整体吞吐。

六、系统流程图

下图展示了GMVMAX广告系统在RTB场景下的整体数据流动与处理流程：

            graph TD
                A[RTB请求] --> B(请求解析)
                B --> C{是否合法?}
                C -->|是| D[特征提取]
                D --> E[模型推理]
                E --> F[竞价决策]
                F --> G[返回出价]
                C -->|否| H[拒绝请求]
                E --> I[日志记录]
                I --> J[Kafka写入]