SSDB在大数据量日志分析中的应用案例

内容导读

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在一个网站广告系统中, 需要针对每一个用户所接受的弹窗次数和点击次数这两个重要指标进行统计, 从而进行效果分析和精准投放的改进. 这两个指标的统计算法其实非常简单, 主要的难点在于大数据量. 广告系统的涉及的用户量达到数千万人, 每天的日志数据量是几

在一个网站广告系统中, 需要针对每一个用户所接受的弹窗次数和点击次数这两个重要指标进行统计, 从而进行效果分析和精准投放的改进. 这两个指标的统计算法其实非常简单, 主要的难点在于大数据量. 广告系统的涉及的用户量达到数千万人, 每天的日志数据量是几亿条.

最开始的想法是使用 MySQL 数据库, 不过这个方案马上就被否, 因为如此大量数据已经远远超过 MySQL 的存储能力, 必定带来许多无谓的问题.

第二个方案是使用 Redis. Redis 是内存存储方案, 速度快, 而且 zset 数据结果存储列表数据非常方便, 能直接地统计用户的弹窗次数和点击次数. 不过, Redis 本身的局限就是它最多能存储不超过内存容量的数据, 对于一台 100G 内存的服务器, Redis 最好是存储不超过 30G 的数据量. 因此, Redis 的方案在运行了短时间之后也被否定了.

第三个方案是使用 SSDB. SSDB 可以存储 TB(1000GB) 级别的数据, 并且支持列表等集合数据结构, 有着和 Redis 高度兼容的 API, 所以, 当从 Redis 迁移到 SSDB 时, 改动非常小.

每一个用户的弹窗历史用一个 zset 来存储, key 是时间戳, 对应的 score 也是时间戳, 因为我们只关心用户的弹窗历史, 具体的弹窗信息会用 map 来存储(时间戳作为 key, 对应弹窗信息 value). SSDB 的 zset 支持根据 score 范围来查询, 所以只需要一条命令就能算出用户在任意时间段内的弹窗次数.

用户的点击统计也是类似.

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