背景
一个闲鱼商品feeds卡片除了商品主图、标题、商品价格、用户头像等基础元素外,其他位置以标签形式展示商品的特性、利益点。通过标签样式的组合与改变可以影响商品点击率和动销率,闲鱼在众多的商品透标场景中需要透标样式的快速上线,但现有模式存在着以下问题:
实验效果验证慢,一次标签样式改动要联动修改十几个应用,成本高、周期长、风险大;
缺乏UED标签AB实验能力,以及对不同时间、不同版本、不同类目的定向维度生效能力;所以我们需要设计一套新的UI技术方案来解决这些问题。
由于我们主要解决的问题是各场景标签UI的管理分散、需求排期难、缺乏AB实验和定向维度生效能力,所以我们的想法是:
由此我们建立了擎天柱标签运营平台,以此实现闲鱼UI样式的快速配置和实验效果的快速验证。
擎天柱系统建设为了建立一个集中的运营管控平台,实现不同场景有不同的标签配置方案,我们把平台分为标签、场景、场景实验三级结构,支持每个场景定义多套实验来组合标签。 运营产品管理设计如下: 运营的工作是配置标签的样式以及生效条件,在实验下关联标签,在场景下进行实验投放,验证实验效果后再来优化标签配置。这样实验上线的验证链路可以快速闭环。 技术架构设计如下: 总体上我们的擎天柱系统架构包括对外服务接口层、运营控制台、核心功能层、标签和商品数据层,下面介绍下擎天柱系统的主要模块设计:
运营控制台主要分为标签列表、场景列表、实验列表三部分,类图如下: 运营控制台主要实现了以下三个功能:
在前期设计中,擎天柱系统后台为各个场景提供的HSF远程调用接口,但远程调用失败时会导致卡片标签空白,影响实验效果。在主流的方案中一般为调用方在HSF接口返回失败后自行兜底标签数据,但这违背场景调用方和标签后台解耦的设计理念。我们的解法是:将client包设计为富客户端模式,在client内部HSF接口远程调用失败时配置各个场景的标签diamond兜底数据,同时允许场景接入方主动使用场景标签的兜底数据进行降级,保障系统的稳定性。 注:HSF是在阿里巴巴内部广泛使用的分布式 RPC 服务框架;diamond是阿里巴巴内部广泛使用的配置中心,提供持久化管理和动态配置推送服务。场景接入方在调用jar包时需要初始化hsf接口和创建对应的Bean,如下:
@Configuration
public class SenseLabelConfig {
@HSFConsumer(serviceVersion = "${hsf.version}", clientTimeout = 200)
public SenseLabelReadService senseLabelReadService;
@Bean(name = "senseLabelReadClient", initMethod = "init")
public SenseLabelReadClient senseLabelReadClient() {
SenseLabelReadClient senseLabelReadClient = new SenseLabelReadClient();
senseLabelReadClient.setSenseLabelReadService(senseLabelReadService);
return senseLabelReadClient;
}
}
使用时通过senseLabelReandClient的queryItemSenseLabels接口获取商品对应的标签数据:
IdleResultDO<Map<Long, ItemSenseLabelDataDO>> queryItemSenseLabels(
MtopInfDO mtopInfo, //场景接入的mtop信息
String senseId, //场景ID
List<ItemReqParam> itemReqParams, //商品请求参数
SenseLabelExtraParams extraParams); //场景额外参数
性能方面,前期是根据传入的itemId从数据库或搜索引擎中查询商品数据,但一般场景调用方在商品feeds流中已经获取了商品数据,这样会导致数据重复调用,接口延时增长、数据库读取压力翻倍,对此我们做了以下优化:允许调用方在入参ItemReqParam中传入商品的序列化数据和数据class类型,如果商品的数据类型和标签的来源类型一致,直接从传入的商品数据中进行标签解析。经过优化,我们的接口rt从最初的120ms降到15ms。
当标签后台接收到场景方的一次请求时,最重要的一环就是从商品上判断标签是否存在、解析标签内容。由于标签来源方式多样、判断逻辑复杂,比如标签可能来自于商品域mysql数据库、搜索引擎、闲鱼结构化tablestore、tair缓存、HSF远程调用,如果入参的数据不满足标签来源,就需要我们自行补全标签所需商品数据,再进行标签解析。在解析标签内容中,我们引入了QLExpress规则引擎,QLExpress 是阿里开源的一套自定义的动态脚本语言,它用java语言实现了一套独立完整的编译原理解析算法,不依赖任何外部脚本解析引擎,具有良好的扩展性和过硬的稳定性。 我们的设计方法是:
比如一个芝麻信用图标,我们可以定义QLExpress规则为:
获取商品的芝麻信用标时,我们会从搜索引擎中查询商品数据(如果外部已经传入不再查询)、执行规则文本得到芝麻信用评级。标签解析的结构类图如下:
通过QLExpress规则引擎和并发解析,我们最终有效低降低了接口rt,也实现了标签判断逻辑的灵活配置。
商品上获取到的标签内容及标签样式需要转化成客户端识别的协议,最终才能在卡片上展示。首先,我们联合产品和UED建立了《闲鱼商品标签化体系规范》,将商品卡片进行区域划分,重新定义标签样式规范和业务心智,这样我们只要在对应的区域块中组合标签优先级和标签样式,既可实现场景与标签的运营配置。比如左下图,是我们搜索商品卡片其中一个标签规范,分为A、B、C、D、E五个区域,经过和运营配置和场景标签的并发解析后,我们可以得到每个区域上的标签组合以及标签样式,然后转化成客户端可识别的交互协议即可。右下图是我们定义的客户端交互数据协议模版:
目前,擎天柱系统已经在闲鱼首页、搜索页的feeds场景落地,取得了阶段性效果:- 动态化的标签运营配置,以前2~3天的开发工作量可以在几分钟内配置生效;
效果图:
前期主要是擎天柱标签系统的搭建与初步应用,后续我们将围绕标签体系继续优化:- 推广场景覆盖和运营使用度,创建更多的个性化实验;
新的一年,擎天柱系统将为闲鱼UI提供更多的变化能力,为闲鱼业务提供更多增长点,敬请期待。
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