作为技术驱动的营销数据公司，AdMaster每天处理超过100亿的数据请求，每天对1000亿数据进行上千种维度计算，每天增加超过5T数据量，为来自各行业的客户提供7*24小时数据应用服务。在这样领先的技术布局下，无论是数据实时性还是数据安全，都能得到较高级别的保障。在数据实时处理方面，以AdMaster旗下两款领先和已获行业认可的重型SaaS产品AdMaster DMP和SmartServing来说，如何强大的底层构架技术能够支持AdMaster DMP和SmartServing为广告主提供营销过程中的数据实时查询、透明、高效直采媒介优质资源的投放控制及复杂人群的实时定向等领先功能?以下唯技术牛才懂的火星语，带大家感受下大数据技术之美!

　　1. 应用场景

　　该应用场景为解决AdMaster DMP缓存存储需求，DMP需要管理非常多的第三方id数据，其中包括各媒体cookie id与自身cookie id(以下统称admckid)的mapping关系，还包括了admckid的人口标签、移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签，以及一些黑名单id、ip等数据。

　　在HDFS的帮助下离线存储千亿记录并不困难，然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。由于cookie这种id本身具有不稳定性，所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成，只有及时同步mapping的数据才能命中DMP的人口标签，无法通过预热来获取较高的命中，这就跟缓存存储带来了极大的挑战。

　　经过实际测试，对于上述数据，常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存，如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的，另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片，这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。

　　2. 存储何种数据

　　人口标签主要是cookie id、imei、idfa以及其对应的gender(性别)、age(年龄段)、geo(地域)等;mapping关系主要是媒体cookie id对admckid的映射。以下是数据存储示例：

　　3. 数据特点

　　1) 短key短value：其中superid为19位字符：比如s17b2661d0354ba3380;imei为小写md5：比如2d131005dc0f37d362a5d97094103633;idfa为大写带”-”md5：比如：51DFFC83-9541-4411-FA4F-356927E39D04;

　　2) 媒体自身的cookie id长短不一;

　　3) 需要为全量数据提供服务，admckid是百亿级(一个月)、媒体映射是千亿级、移动id是几十亿级;

　　4) 每天有几十亿级别的mapping关系产生;

　　5) 对于较大时间窗口内可以预判热数据(有一些存留的稳定cookie);

　　6) 对于当前mapping数据无法预判热数据，有很多是新生成的cookie;

　　4. 存在的技术挑战

　　1)长短不一容易造成内存碎片;

　　2)由于指针大量存在，内存膨胀率比较高，一般在7倍，纯内存存储通病;

　　3)虽然可以通过cookie的行为预判其热度，但每天新生成的id依然很多(百分比比较敏感，暂不透露);

　　4)由于服务要求在公网环境(国内公网延迟60ms以下)下100ms以内，所以原则上当天新更新的mapping和人口标签需要全部in memory，而不会让请求落到后端的冷数据;

　　5)业务方面，所有数据原则上至少保留1个月甚至更久;

　　6)内存至今也比较昂贵，百亿级Key乃至千亿级存储方案势在必行!

　　5. 解决方案

　　5.1 淘汰策略

　　存储吃紧的一个重要原因在于每天会有很多新数据入库，所以及时清理数据尤为重要。主要方法就是发现和保留热数据淘汰冷数据。

　　网民的量级远远达不到几十亿的规模，id有一定的生命周期，会不断的变化。所以很大程度上我们存储的id实际上是无效的。而查询其实前端的逻辑就是广告曝光，跟人的行为有关，所以一个id在某个时间窗口的(可能是一个项目，半个月、几个月)访问行为上会有一定的重复性。

　　数据初始化之前，我们先利用hbase将日志的id聚合去重，划定TTL的范围，一般是1个月，这样可以砍掉近1个月未出现的id。另外在Redis中设置过期时间是1个月，当有访问并命中时，对key进行续命，延长过期时间，未在1个月出现的自然淘汰。这样可以针对稳定cookie或id有效，实际证明，续命的方法对idfa和imei比较实用，长期积累可达到非常理想的命中。

　　5.2 减少膨胀

　　Hash表空间大小和Key的个数决定了冲突率(或者用负载因子衡量)，再合理的范围内，key越多自然hash表空间越大，消耗的内存自然也会很大。再加上大量指针本身是长整型，所以内存存储的膨胀十分可观。先来谈谈如何把key的个数减少。

　　大家先来了解一种存储结构。我们期望将key1=>value1存储在Redis中，那么可以按照如下过程去存储。先用固定长度的随机散列md5(key)值作为Redis的key，我们称之为BucketId，而将key1=>value1存储在hashmap结构中，这样在查询的时候就可以让client按照上面的过程计算出散列，从而查询到value1。

　　过程变化简单描述为：get(key1) ->hget(md5(key1), key1) 从而得到value1。

　　如果我们通过预先计算，让很多key可以在BucketId空间里碰撞，那么可以认为一个BucketId下面挂了多个key。比如平均每个BucketId下面挂10个key，那么理论上我们将会减少超过90%的Redis key的个数。

　　key-value存储示意图

　　具体实现起来有一些麻烦，而且用这个方法之前你要想好容量规模。我们通常使用的md5是32位的hexString(16进制字符)，它的空间是128bit，这个量级太大了，我们需要存储的是百亿级，大约是33bit，所以我们需要有一种机制计算出合适位数的散列，而且为了节约内存，我们需要利用全部字符类型(ASCII码在0~127之间)来填充，而不用HexString，这样Key的长度可以缩短到一半。

　　下面是具体的实现方式：

　　参数bit决定了最终BucketId空间的大小，空间大小集合是2的整数幂次的离散值。这里解释一下为何一个字节中只有7位可用，是因为Redis存储key时需要是ASCII(0~127)，而不是byte array。如果规划百亿级存储，计划每个桶分担10个kv，那么我们只需2^30=1073741824的桶个数即可，也就是最终key的个数。

　　5.3 减少碎片

　　碎片主要原因在于内存无法对齐、过期删除后，内存无法重新分配。通过上文描述的方式，我们可以将人口标签和mapping数据按照上面的方式去存储，这样的好处就是Redis key是等长的。另外对于hashmap中的key我们也做了相关优化，截取cookie或者deviceid的后六位作为key，这样也可以保证内存对齐，理论上会有冲突的可能性，但在同一个桶内后缀相同的概率极低(试想id几乎是随机的字符串，随意10个由较长字符组成的id后缀相同的概率*桶样本数=发生冲突的期望值<<0.05,也就是说出现一个冲突样本则是极小概率事件，而且这个概率可以通过调整后缀保留长度控制期望值)。而value只存储age、gender、geo等的编码，用三个字节去存储。

　　另外提一下，减少碎片还有个很low但是有效的方法，将slave重启，然后强制的failover切换主从，这样相当于给master整理的内存的碎片。

　　推荐Google-tcmalloc， facebook-jemalloc内存分配，可以在value不大时减少内存碎片和内存消耗。有人测过大value情况下反而libc更节约。

　　6. md5散列桶的方法需要注意的问题

　　1)kv存储的量级必须事先规划好，浮动的范围大概在桶个数的十到十五倍，比如我就想存储百亿左右的kv，那么最好选择30bit~31bit作为桶的个数。也就是说业务增长在一个合理的范围(10~15倍的增长)是没问题的，如果业务太多倍数的增长，会导致hashset增长过快导致查询时间增加，甚至触发zip-list阈值，导致内存急剧上升。

　　2)适合短小value，如果value太大或字段太多并不适合，因为这种方式必须要求把value一次性取出，比如人口标签是非常小的编码，甚至只需要3、4个bit(位)就能装下。

　　3)典型的时间换空间的做法，由于我们的业务场景并不是要求在极高的QPS之下，一般每天亿到十亿级别的量，所以合理利用CPU租值，也是十分经济的。

　　4)由于使用了信息摘要降低了key的大小以及约定长度，所以无法从Redis里面random出key。如果需要导出，必须在冷数据中导出。

　　5)expire需要自己实现，目前的算法很简单，由于只有在写操作时才会增加消耗，所以在写操作时按照一定的比例抽样，用HLEN命中判断是否超过15个entry，超过才将过期的key删除，TTL的时间戳存储在value的前32bit中。

　　6)桶的消耗统计是需要做的。需要定期清理过期的key，保证Redis的查询不会变慢。

　　7. 测试结果

　　人口标签和mapping的数据100亿条记录。

　　优化前用2.3T，碎片率在2左右;优化后500g，而单个桶的平均消耗在4左右。碎片率在1.02左右。查询时这对于cpu的耗损微乎其微。

　　另外需要提一下的是，每个桶的消耗实际上并不是均匀的，而是符合多项式分布的。

　　上面的公式可以计算桶消耗的概率分布。公式是唬人用的，只是为了提醒大家不要想当然的认为桶消耗是完全均匀的，有可能有的桶会有上百个key。但事实并不没有那么夸张。试想一下投硬币，结果只有两种正反面。相当于只有两个桶，如果你投上无限多次，每一次相当于一次伯努利实验，那么两个桶必然会十分的均匀。概率分布就像上帝施的魔咒一样，当你面对大量的桶进行很多的广义的伯努利实验。桶的消耗分布就会趋于一种稳定的值。接下来我们就了解一下桶消耗分布具体什么情况：

　　通过采样统计

　　31bit(20多亿)的桶，平均4.18消耗

　　100亿节约了1.8T内存。相当于节约了原先的78%内存，而且桶消耗指标远没有达到预计的底线值15。

　　对于未出现的桶也是存在一定量的，如果过多会导致规划不准确，其实数量是符合二项分布的，对于2^30桶存储2^32kv，不存在的桶大概有(百万级别，影响不大)：

　　Math.pow((1 - 1.0 / Math.pow(2,30)), Math.pow(2, 32)) * Math.pow(2, 30);

　　对于桶消耗不均衡的问题不必太担心，随着时间的推移，写入时会对HLEN超过15的桶进行削减，根据多项式分布的原理，当实验次数多到一定程度时，桶的分布就会趋于均匀(硬币投掷无数次，那么正反面出现次数应该是一致的)，只不过我们通过expire策略削减了桶消耗，实际上对于每个桶已经经历了很多的实验发生。

　　8.总结

　　信息摘要在这种场景下不仅能节约key存储，对齐了内存，还能让key按照多项式分布均匀的散列在更少量的key下面从而减少膨胀，另外无需在给key设置expire时间，也很大程度上节约了空间。

　　这也印证了时间换空间的基本理论，合理利用CPU租值也是需要考虑的。