大厂海量视频推荐索引构建解决方案

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作者简介：魔都技术专家兼架构，多家大厂后端一线研发经验，各大技术社区头部专家博主，编程严选网创始人。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。

负责：中央/分销预订系统性能优化；活动&优惠券等营销中台建设；交易平台及数据中台等架构和开发设计。

1 背景

需求：

• 新启用视频尽快触达用户
• 识新物品好坏，通过分发流量及后验数据，判断新物品是否值得继续分发

这就对索引先验数据、后验数据延迟都高要求。

• 先验数据：视频创建时就带有的数据如tag，作者账号id
• 后验数据：用户行为反馈的数据如曝光、点击、播放

2 视频推荐整体架构

• 视频由内容中心通过MQ给到，经处理入库、建索引、生成正排/倒排数据，在存储层可召回内容约1000w条
• 经召回层，通过用户画像、点击历史等特征召回出数千条视频，给到粗排层
• 粗排将这数千条视频打分，取数百条给到精排层
• 精排再打分，给到重排
• 重排根据规则和策略进行打散和干预，最终取10+条给到用户

视频在用户侧曝光后，从上到下：用户对视频的行为，如曝光、点击、播放、点赞、评论等经过上报至日志服务，然后通过实时/离线处理产生特征回到存储层。

需设计一套召回/倒排索引，以实时/近实时延迟来处理所有数据。

3 方案设计

旧方案索引每半小时定时构建，无法满足近实时。分析索引构建方案：

• 数据虽不要求强一致性，但需保证最终一致性
• 后验数据写入量极大
• 召回系统要求高并发、低延迟、高可用

3.1 方案调研

Redis灵活性差，直接用难，需多定制化开发，排除。

可选方案主要在自研或开源成熟方案：

• 自研索引开发成本较高
• 简单自研方案可能无法满足业务需求，完善的自研索引方案所需开发维护成本高

最终选择基于ES的索引服务。

3.2 数据链路

3.2.1 方案

先验数据链路，数据源主要来自内容中心，通过解析服务写入到CDB中。其中这个链路又分为全量链路和增量链路

• 全量链路主要是在重建索引时才需要的，触发次数少但也重要。 它从DB这里dump数据，写入kafka，然后通过写入服务写入ES

• 增量链路是确保其实时性的链路，通过监听binlog，发送消息至kafka，写入服务消费kafka然后写入ES

后验数据链路。APP用户行为流水直接打入ES绝对扛不住。需聚合计算

用Flink做了1分钟滚动窗口聚合，然后把结果输到写模块，得到1分钟增量的后验数据。Redis存储近7天的后验数据，写模块消费到增量数据后，需要读出当天的数据，并于增量数据累加后写回Redis，并发送对应的rowkey和后验数据消息给到Kafka，再经由ES写入服务消费、写入ES索引。

3.2.2 数据一致性

① Redis写模块，需先读数据，累加后再写入

先读后写，需保证原子性，这里可能存在同时有其他线程在同一时间写入。

解决方案1 redis加锁；

解决方案2如图，MQ队列使用rowkey作为分区key，确保同一rowkey分配至同一分区，而同一只能由同一消费者消费，也就是同一rowkey由一个进程处理，再接着以rowkey作为分线程key，使用hash算法分线程，这样同一rowkey就在同一线程内处理，因此解决了此处的一致性问题。同一流内的一致性问题顺带解决。

② Redis写模块，Redis写入需先消费kafka的消息

这就要求kafka消息commit和redis写入保证原子性。

如先commit再进行redis写入，那系统在commit完且写入redis前宕机了，那么这条消息将丢失掉；如

先写入，在commit，那么这里就可能会重复消费。

如何解决？先写入redis，且写入的信息里带上时间戳作版本号，再commit消息；写入前会比较消息版本号和redis版本号，若小于，则直接丢弃。

③ 写入ES有3个独立进程

不同流写入同一索引也会引入一致性问题。这里我们可以分析出，主要是先验数据的写入可能会存在一致性问题，因为后验数据写入的是不同字段，而且只有update操作，不会删除或者插入。

若上游的MySQL这里删除一条数据，全量链路和增量链路同时执行，而刚好全量Dump时刚好取到这条数据，随后binlog写入delete记录，那么ES写入模块分别会消费到插入和写入两条消息，而他自己无法区分先后顺序，最终可能导致先删除后插入，而DB里这条消息是已删除的，这就造成了不一致。

分析到问题之后就比较好办，利用Kfaka回溯能力：在Dump全量数据前记录下当前时间戳t1，Dump完成之后，将增量链路回溯至t1即可。而这段可能不一致的时间窗口1min，业务完全可接受。

线上0停机高可用在线索引升级流程：

3.2.3 写入平滑

由于Flink聚合后的数据大毛刺，导入写入ES时服务不稳定，cpu和rt都大毛刺，写入情况：

需研究平滑写入方案，这直接使用固定阈值来平滑写入不合适，因为业务不同时间写入量不同，无法给出固定阈值。

最终方案：

自适应限流器，统计前1min接收的消息总量，计算当前每秒可发送的消息总量。

将该模块拆分为读线程和写线程：

​读线程统计接收消息数，并把消息存入队列；令牌桶数据每秒更新；

写线程获取令牌桶，获取不到则等待，获取到就写。

4 召回性能调优

4.1 高并发场景优化

存在多路召回，所以召回系统有读放大问题，ES相关召回总qps是50W。如直接打入ES，一定是扛不住的！大量请求的参数相同并且存在大量热门key，引入多级缓存提高召回的吞吐量和延迟时间。

多级缓存方案

本地缓存(BigCache)<->分布式缓存(Redis)<->ES。

整体缓存命中率为95+%，其中本地缓存命中率75+%，分布式缓存命中率20%，打入ES的请求量大约为5%。这大大提高召回吞吐量并降低RT。

该方案还考虑缓存穿透和雪崩，该方案：

• 本地缓存定时dump到磁盘中，服务重启时将磁盘中的缓存文件加载至本地缓存。
• 巧妙设计缓存Value，包含请求结果和过期时间，由业务自行判断是否过期；当下游请求失败时，直接延长过期时间，并将老结果返回上游。
• 热点key失效后，请求下游资源前进行加锁，限制单key并发请求量，保护下游不会被瞬间流量打崩。
• 最后使用限流器兜底，如果系统整体超时或者失败率增加，会触发限流器限制总请求量。

4.2 ES性能调优

4.2.1 设置合理的primary_shards

ES索引拆分的分片数，对应底层Lucene的索引数。值越大，单请求并发度越高，但给到上层MergeResult的数量也会增加。

经验结合官方建议，单个shard为1~50G合理，由于整个索引大小10G，计算出合理取值范围为1~10个，接着压测取最合适业务值

选6。

4.2.2 请求结果过滤不需要的字段

ES返回结果都是json，而且默认会带上source和_id,_version等字段，我们把不必要的正排字段过滤掉，再使用filter_path把其他不需要的字段过滤掉，这样总共能减少80%的包大小，过滤结果：

4.2.3 设置合理routing字段

ES支持使用routing字段来对索引进行路由，即在建立索引时，可以将制定字段作为路由依据，通过哈希算法直接算出其对应的分片位置。

这样查询时也可根据指定字段路由，到指定分片查询，无需到所有分片查询。根据业务特点，将作者账号id puin 作为路由字段，路由过程：

这样对带有作者账号id的召回的查询吞吐量可以提高6倍，整体来看，给ES带来了30%的吞吐性能提升。

4 关闭不需要索引或排序的字段

通过索引模板，将不需要索引字段指定为"index":false，将不需要排序的字段指定为"doc_values":false。

写在最后

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