OpenResty在腾讯游戏营销技术中的应用和实践(5)

接下来就在逻辑层的优化，逻辑层主要是竞价引擎，竞价引擎会涉及到大量的内部服务的访问，比如标签查询、广告检索，还有点击率预估查询、频次控制查询、计费检查等等这样一些内部服务访问，同时会涉及到大量的调DB、调缓存、调redis等操作，我们很多的业务其实都是这样的，大量的I/O操作，非常典型的 IO 密集型的服务，所以我们也是非常果断地用 OpenResty 把它完全重构了，之前都是采用比较传统、非常老旧的C++的多线程同步框架。当然现在内部也有很多C++协程的方案，我们还是选择用 OpenResty 直接把它重构了。

另外一个方面就是利用 OpenResty 新建一些新的协程，去把之前一些串行化的操作做并行处理，来降低时延，可能一两个并行化操作就可以降低竞价出价的时延10%左右，也是非常可观的收获。

最后就是在数据层这一块，我们看看 OpenResty 是否有它的用武之地呢?

数据层DMP 有三个功能，第一个是数据的采集，第二个是数据的计算，第三个就是数据的应用。在最原始数据采集这一块，因为我们后面也会把 DMP 做得更大，为我们营销体系做服务的，所以这里面涉及到大量的数据采集的工作，包括广告曝光、社区行为、公众号行为、各种营销活动行为等等，当然和之前一样，经过加密处理后进行收集。

那在数据应用这一块，我们有大量的标签查询、账号转化，还有内部数据合作、实时查询等等操作，这些操作其实都是非常，也可以直接用这个 OpenResty来做，所以我们用了非常少的服务器，很轻松的就可以处理数十亿这样的一些数据收集和查询操作。

那到这里，我的2个应用案例就分享完了，最后用四个数字来总结一下我讲的内容，以及想表达的优化思想，3527(不是9527)：

• “3”是什么意思?就是刚才提到的我们系统架构里面的三层，接入层、逻辑层和数据层，这里面三层都可以考虑用 OpenResty 去做优化，大家都比较熟悉在OpenResty主要是在接入层 CDN 和 API用的最多，其实在逻辑层也可以考虑用 OpenResty 去尝试做一些工作，特别是I/O密集型的逻辑层。并且我们OpenResty 升级了支持TCP/UDP服务器的stream-module，如果能更加稳定的话，我们也会去尝试用这个 module直接做我们逻辑层的服务，最后就是在数据层也可以去看看有没有这样非常简单的数据收集和查询操作，如果有的话，量也比较大的话也可以考虑用 OpenResty 来轻松实现。
• “5”是什么意思呢?我们刚刚说做任何方案选型、考察、评估、深入的时候都可以从这五个方面去做。第一个是易用性，第二个是可用性，第三个是性能，第四个是安全性，第五个是可维护性。我们技术同学往往考虑得比较多是性能，可用性、安全性这三块，但其实在第一点和第五点，易用性和可维护性这一块需要我们花更多的时间考虑。特别是对于我们做业务开发的同学来说，80%以上的时间可能都是这两个方面，如果我们易用性和可维护性做得好的话会帮我们节省大量的时间。
• 第三个数字就是“2”，“2”就是说我们在做性能优化的时候都要去问自己两个问题。第一个问题就是为什么要做这件事情。第二个问题就是能否可以不做，能否可以牺牲掉一些其他的资源，比如说内存资源来提高性能。能否就是牺牲一些实时性来提高性能，或者说我们牺牲产品的体验来提高性能等等，我们需要做性能优化的时候，可以更多地去往上层做一些这样的考虑和权衡。
• “7”是我们在测试性能优化的时候有7个环节。里面每个环节都需要有自己注意的事情，并且可以去做一些归纳和总结。

【本文是51CTO专栏作者张开涛的原创文章，作者微信公众号：开涛的博客，id:kaitao-1234567】

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（编辑：ASP站长网）