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General Advertising Engine - 通用DSP广告投放引擎, Vert.x实现

Primary LanguageJavaMIT LicenseMIT

Build Status

GAE-DSP - General Advertising Engine

因七牛域名问题, 先前文档里的多数图片全部无法访问,也找不回来了

GAE是Advertising Develop Kit中的广告投放引擎,业务模型适合于DSP(需求方平台)。

技术层面上,GAE的设计语言虽然是Java, 但架构上尽量做到轻量化,其轻量化体现在非必要时不进行过度工程化(over engineering)、使用HTTP协议但摒弃Servlet、使用Spring但摒弃SpringMVC。最终GAE使用了Vert.x + SpringBoot。使用vert.x是因为它是Java生态中性能突出(Techempower Benchmark)且编程模型简单的异步框架,使用SpringBoot则是为了利用其 all-in-one 的可执行jar和灵活的配置文件等特性方便部署。

业务层面上,GAE旨在创建一个开箱即用的通用广告投放引擎,只需要按规定格式灌输索引文件即可直接上线使用,且具备基本的定向功能。GAE中所有的创意都需要进行外审,即媒体方审核通过后才能正常投放。可与数据传输系统GAE-DAS配合使用, 通过监听mysql binlog来自动生成投放引擎所需的增量索引数据。

通过Docker运行

拉取镜像:

docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/open-adv/gae:1.2

启动容器:

docker run -p 9000:9000 -d f2f2df6361e4 /opt/gae/start.sh

此时可通过9000端口访问容器中的服务, 镜像中默认已经有1.5w条随机生成的广告索引。

一次可请求多个广告位:

curl -X POST \
  http://127.0.0.1:9000/ \
  -H 'cache-control: no-cache' \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{
    "request_id": "hello",
    "auth": {
        "tid": "tid",
        "token": "token"
    },
    "device": {
        "ip": "61.135.169.78",
        "mac": "AA:BB:CC:DD:EE:FF",
        "id": "IDFA",
        "type": 1
    },
    "slots": [
        {
            "slot_id": "广告位id",
            "slot_type": 1,
            "w": 1920,
            "h": 1080,
            "material_type": [1,2]
        },
        {
            "slot_id": "广告位id2",
            "slot_type": 1,
            "w": 1920,
            "h": 1080,
            "material_type": [1,2]
        }
    ]
}'

响应:

{
    "code": 0,
    "result": {
        "ads": [
            {
                "ad_code": "adCode1",
                "h": 1080,
                "land_url": "http://www.163.com",
                "material_type": 1,
                "show_urls": [
                    "http://www.gae.com/showMonitor.gif?sid=a",
                    "http://www.gae.com/showMonitor.gif?sid=b"
                ],
                "slot_id": "广告位id",
                "url": "http://www.baidu.com/xxx.jpg",
                "w": 1920
            },
            {
                "ad_code": "adCode1",
                "h": 1080,
                "land_url": "http://www.163.com",
                "material_type": 1,
                "show_urls": [
                    "http://www.gae.com/showMonitor.gif?sid=a",
                    "http://www.gae.com/showMonitor.gif?sid=b"
                ],
                "slot_id": "广告位id2",
                "url": "http://www.baidu.com/xxx.jpg",
                "w": 1920
            }
        ],
        "request_id": "hello"
    }
}

可以通过IndexGenerator.genIndex()方法随机生成全量索引文件进行测试

关于定向

  • 地域定向

GAE通过请求参数中的IP字段实现按地域匹配广告功能,需要下载ip字典

  • 人群标签定向

GAE支持人群标签定向,但标签的获取需要自己实现(如可以调DMP服务, 已预留出接口)。标签包括typeid两个属性, 分别表示标签类型(如年龄性别)和标签id。 GAE并没有规定必须用哪些类型的标, 只负责通过标签进行触发和过虑广告。

关于索引

索引分成两类,全量索引增量索引. GAE在启动时一次性读取全部全量索引, 在运行期间会监控增量索引并实时加载更新.

全量索引只能从文件中读取,增量索引可以从文件也可以从kafka中读取. 如果从文件中读取增量, 则先会从第0个文件开始读取, 当下一个文件出现时自动切换至新文件。 例如,只有gae.idx.incr.0存在时则会一直监控、读取该文件,当gae.idx.incr.1出现时会切换从新文件开始读取。

目前全部索引数据都是加载到内存当中的,如果索引数据过大,可以考虑将索引分片存储或者直接扔到Redis里去。后续会实现上述功能。

功能

function

线程模型

vert.x版(Now):

vertx

Netty版(old):

thread

其中业务线程池的大小和堵塞队列的配置对GAE整体吞吐起着决定性作用。

业务流程

biz

构建运行

构建:

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

GAE运行有几项重要配置,分别为

  • IP字典路径 gae.dict.ip
  • 全量索引所在目录 gae.index.file.path
  • 全量索引文件名 gae.index.file.name
  • 增量索引所在目录 gae.index.incr-path
  • 增量索引文件名 gae.index.incr-name

下载IP字典

wget http://ovbyjzegm.bkt.clouddn.com/ipdict.tar.gz
tar -zxvf ipdict.tar.gz

运行

GAE的增量索引加载有两种方式,监控索引文件增量或从kafka中读取. 当从文件中加载时, 需在运行时打开kafka开关(kafka连接配置详见application.yaml),下面kafka配置示例:

java -jar target/gae.jar \
--gae.server.port=9000 \
--gae.index.kafka=true \
--gae.index.file.path=./ \
--gae.index.file.name=gae.idx \
--gae.dict.ip=IP字典文件名

其中--gae-index.kafka控制是否从kafka中读取增量索引,当指定从kafka读取时不需要指定增量文件相关配置。

地域ID与城市名称的对应关系见: wget http://ovbyjzegm.bkt.clouddn.com/reg.txt

当从文件中加载增量索引时, 则不需要打开kafka开关(无需指定--gae.index.kafka=true), 默认为关闭,但必须指定gae.index.incr-pathgae.index.incr-name

模块说明 org.fh.gae.*

  • net

HTTP网络通讯逻辑, vertx-web启动入口net.GaeHttpServer

  • query

广告检索逻辑

测试