腾讯奕星：秒级海量游戏营销数据去重的技术实践

导言

在当今数字营销时代，游戏行业也不例外。为了吸引和留住玩家，游戏公司不断推出各种营销活动。随着营销活动的增加，随之而来的是海量数据的涌入，而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将深入探讨腾讯游戏营销活动分析系统——奕星，在去重服务上的技术思路和迭代方案。

技术背景

腾讯内部每天都需要对海量的游戏营销活动数据进行效果分析。这些数据包括玩家参与活动的时间、参与方式、设备信息等。为了确保分析结果的准确性，需要对活动参与人数进行去重处理，即去除重复的玩家记录。

传统的去重方法主要基于哈希算法和布隆过滤器。然而，随着数据量的不断增加，这些方法逐渐难以满足腾讯奕星的高并发和低延迟要求。

技术方案

为了解决上述挑战，腾讯奕星团队提出了基于ClickHouse的秒级去重解决方案。ClickHouse是一种列式数据库，具有高性能、高并发和高压缩率等特点。

算法设计

奕星的去重算法主要分为两步：

1. 离线数据预处理： 将历史活动参与数据导入ClickHouse，并创建二级索引。
2. 在线实时去重： 当新数据进入系统时，通过二级索引快速查找已参与的玩家记录，并进行去重处理。

系统架构

奕星去重系统架构如下：

                                   +----------------+
                                   |    Data Source   |
                                   +----------------+
                                           |
                                           |
                                           V
                       +-----------------------------------+
                       |                                   |
                       |         Spark 数据处理          |
                       |                                   |
                       +-----------------------------------+
                                           |
                                           |
                                           V
                       +-----------------------------------+
                       |           ClickHouse 数据库         |
                       |                                   |
                       +-----------------------------------+
                                           |
                                           |
                                           V
                       +-----------------------------------+
                       |           实时去重服务           |
                       |                                   |
                       +-----------------------------------+

系统流程

奕星去重系统的流程如下：

1. Spark定期从数据源读取历史活动参与数据，并进行数据预处理，包括数据清洗、格式转换和二级索引创建。
2. 当新数据进入系统时，实时去重服务从ClickHouse数据库中查询二级索引，快速查找已参与的玩家记录。
3. 如果找到匹配记录，则进行去重处理，避免重复记录。
4. 如果没有找到匹配记录，则将新数据插入ClickHouse数据库。

性能优化

为了进一步提升去重性能，奕星团队进行了以下优化：

1. 二级索引优化： 通过对二级索引进行分片和并行查询，提高索引查询速度。
2. 缓存优化： 将最近去重的玩家信息缓存到内存中，减少对ClickHouse数据库的查询次数。
3. 并发控制： 采用分布式锁机制，控制并发查询和更新操作，避免数据不一致。

实践经验

经过实际应用，腾讯奕星去重系统取得了显著成效：

• 去重效率大幅提升，秒级处理海量数据，满足业务需求。
• 系统稳定可靠，保障了数据的准确性和完整性。
• 灵活可扩展，支持业务快速增长和新需求的接入。

结语

腾讯奕星秒级海量游戏营销数据去重解决方案基于ClickHouse数据库，通过算法设计、系统架构和性能优化，有效解决了大数据量下活动参与人数去重的挑战。该方案不仅满足了腾讯内部的需求，也为其他行业海量数据去重提供了借鉴意义。