一、背景
内容是一个电商app不可或缺的组成部分。越来越多的人会使用碎片时间浏览手机app的内容，包含导购的帖子、短视频、直播等。1688挑货业务，打造了基于买家和商家之间老买卖关系的内容场。让商家通过内容维系老客户，挖掘新客户。让买家能第一时间获取到关注商家的上新、优惠、直播等信息，为自己的采购等决策提供帮助。
从宏观的背景分析，挑货业务有以下几个特点：
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基于1688的老买卖关系: 关注关系、客户会员关系、星标关系、分销关系
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内容的产生源头是供应商，供应商在1688网站的各种行为，都可以转变成内容信息
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内容的消费源头是供应商的老买家(与供应商有老买卖关系)
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内容形式比较多样：帖子、营销活动、店铺上新、商家动态、直播、短视频等一系列商家产生的有效内容
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内容产生形式：供应商的主动行为、供应商的被动行为
基于上面的业务特点，我们梳理下挑货整体的业务架构。
二、业务框架
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供应商在1688网站可以直接将动态和文章发布到挑货。
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供应商在1688网站的直播、店铺上新、报名营销活动、邀约客户等行为，会被挑货服务识别到，被动抓取到挑货。
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挑货将供应商产生的内容推送到供应商老买卖关系的买家收件箱中。
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买家访问挑货时，挑货服务会从买家收件箱中将内容渲染成各种业务卡片，呈现到客户手机端。
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买家可以对部分有时效性的内容（直播预告、未开始的互动）设置订阅提醒，当直播开始、活动开始时，挑货服务主动通过消息告知买家。
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买家可以通过挑货平台去到供应商的店铺和商品详情去购买商品，产生交易订单。
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挑货中的优质内容，可以投放到1688网站的其他模块，新用户看到后，能有效的产生交易和关系转化。
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新用户访问挑货时，挑货服务会推荐部分优质供应商给用户，用户可以关注供应商，看到供应商的挑货内容。
挑货的业务价值在于可以维系供应商的老买卖关系，提供买家快速获取供应商信息的内容，另外可以为供应商引入新的客户，并沉淀为老买卖关系。而挑货的优质内容可以投放到1688网站公域频道，一方面节省运营成本，另一方面为供应商引入更多的新用户。挑货在1688公域、私域流转上承担着枢纽的作用。
三、技术框架
为了实现挑货的业务架构，在1688无线领域孵化出多个技术方案。下面就其中关键的技术细节进行下描述。
挑货总架构图
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业务对接方式：离线任务、消息对接、实时rpc
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feeds流的推拉引擎：feeds动态生成器、feeds的收件箱推送、架构图未包含非活跃用户走拉的模式、feeds流查询服务
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动态组件的对接方案Cybert：业务模型和组件UI分离、动态生成native组件
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个性化算法对接方案（未包含）
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异构系统的监控体系（未包含）：多种中间件平台实现同一个业务时，异构系统的监控成为一大难题。在挑货中，已经设计出了方案，目前正在对接中。
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数据统计系统
1. feeds流推拉结合的引擎
挑货的内容从供应商产生，到供应商的买家去消费，是典型的feeds场景。实现一个feeds流业界比较流行的主要是推模式、拉模式、或者是推拉结合的模式。
推模式：内容产生后，会为每一个订阅内容的粉丝复制一份内容，放入粉丝独有的收件箱中。
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优点：粉丝读取内容非常快，只是一个表查询。在写的过程中可以做很多业务干预。
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缺点：写的成本比较高，需要很多耗费存储，数据冗余。
拉模式：内容产生后，只会存入内容产生者的发件箱。读取时，需要粉丝读取每一个被关注用户的发件箱，实时将内容聚合到一起排序，最终展现给粉丝。
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优点：存储耗费少，写入速度快。
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缺点：查询都需要耗费很多计算资源做内容聚合，业务干预规则多时，会更加加重查询复杂度，查询性能会下降。
推拉模式：综合推模式、拉模式的优缺点使用的方案。
我们从挑货业务的特点和已有的技术积累两个方面，选取了推拉结合，以推为主、拉为辅的技术方案。
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1688有独立的关系团队维护了1688所有的老买卖关系数据，已经成为1688底层基础服务。而微淘的关系和微淘的内容之前是在一个团队孵化出来的。目前1688关系是B类的老买卖关系，和淘系的关系没有打通。基于老买卖关系的挑货不能直接复用微淘关系的技术。
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微淘开发的timeline的拉引擎，使用多级缓存，很好的支持了微淘业务的发展，在feeds流拉模式上有很强的专业性。而集团搜索团队的igraph图数据引擎也能很好支持数据多维度拉取功能。igraph有详细的文档、成体系化的接入和运维方案、专业的答疑。从对接的成本和后期运维角度，我们选择了igraph作为拉引擎。
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选择以推为主，拉为辅的策略的原因：
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数据规模比较小：1688的老买卖关系总量在4亿，一个粉丝比较多的供应商的粉丝数量级在几十万，而在挑货频道活跃的粉丝，对应一个供应商量级在5万以下。更多的在几百到上千。所以这种量级的数据，使用推模式能很好的支持查询性能。
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集团的中间件平台非常成熟：在blink平台开发feeds流的收件箱推送功能，能根据数据规模扩缩容资源，有效的支持大规模数据的推送。tablestore是一个单表支持10PB数据的nosql，作为挑货买家收件箱非常合适。
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业务的规则干预比较多：需要支持屏蔽动态这样干预feeds展现的业务规则。
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下面看下挑货feeds流引擎的架构图：
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内容数据流入动态生成器，产生挑货feeds，挑货feeds生成后发送metaq消息，被运行在blink上推送任务监听到，将动态索引写入到用户到收件箱。
下面3张比较细节的图：
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活跃用户-推模式2.非活跃用户-拉模式
3.非活跃用户激活策略
2. 动态组件的对接方案Cybert
Feeds列表原有纯native的技术解决方案，对业务的核心痛点就在于发版周期和覆盖率的限制；1. 半个月的发版周期严重限制了业务日常营销活动、用户活跃提升的运作方式，业务更希望营销类的活动卡片做到快上快下，不跟随发版节奏；2. 纯native卡片还是依托与发版，新的营销活动为了达到最佳效果，还期望于版本的覆盖率，虽然目前安卓、ios的新版本覆盖周期已经越来越短，但不代表可以做到像weex一样立马全版本覆盖。
鉴于这些业务痛点，我们可以采用的技术方案有两种1. 全weex化；2. native动态化。先从weex化来说起，去年整个营销场在整体完成性能优化后，我们已经做到ios95%会场秒开，安卓超过85%，这个秒开率对于挑货feeds来说已经足够。但当时没有采用全weex化的方案更多出于以下几点考虑：1. 交互或者后期的tabview支持，挑货feeds作为第二个主tab性能、交互、稳定性都必须去强保证，会场一些tab切换层面我们可以接受刷页面的方案，但在核心主tab我们还希望做到更佳的用户体验；2. 改造成本，原有native卡片化的方式，如果整体切换就意味这页面全部重做，这个改造成本不小。因此，我们考虑是否可以把应用在首页、工作台的native动态组件化方案做能力扩展，支持类似挑货这类列表组件由“数据驱动ui”的渲染方式，老卡片仍然采用native方案，新组件采用dinamic组件插入，既做到老方案兼容，有做到新组件动态发布。在技术改造成本、动态性、业务支撑、交互体验多个点上做平衡。
这里，我先简单介绍下目前首页cyber动态组件化方案的业务价值、技术架构和能力。CyberT原生孵化于首页，核心点就是native组件化方案，后续因为业务对于动态性能力的要求，支持了weex组件、dinamic组件的扩展，两个动态化组件化方案看dinamic组件在首页的性能从渲染耗时、内存开销上更优。由服务端下发页面布局协议、组件ui协议、服务端数据协议来驱动端上的渲染，同时在ui协议上打平后可以做到组件单端投入双端生效，后续也在进一步支持h5外投方案。
而对于feeds列表的场景，我们如何升级能力做到“数据驱动ui”？这主要是升级List复杂容器的支持，list组件的特点是由数据决定有多少个cell。cybertron 的layoutprotocl 支持list组件声明其cell的类型 ，根据服务端返回的list数据，结合cellMapping & datamapping规则，会生成一个个cell实例，并且在框架层支持了常见的分页加载（page模式和offset模式）。
这样，由搭建平台配置组件和映射协议，业务服务端下发数据，通过cybert容器的客户端sdk实现协议、数据解析进行页面的动态渲染。
3. 挑货个性化算法对接（实时特征计算）
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优化内容排序：用户在1688手机阿里上各种访问行为，特别是在挑货的访问行为，会被抽象成用户的行为特征。通过这些行为特征，根据对应的算法，将用户收件箱中最感兴趣的内容排序到最前面，增加用户的阅读体验。
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提取优质的内容：用户的对内容行为，通过一定的算法，可以给内容进行评分，提炼出优质的内容。这些优质内容可以投放到其他公域场景，为商家带来更多的价值。
4. 异构系统的监控体系
整个挑货系统，数据在多个系统中流转，一旦某个系统出现故障，很难排查和追踪问题。现有的监控体系对同构的应用的链路监控已经支持的很完善。一旦涉及到在线应用、离线任务、实时流计算多个异构的系统，就无法有效的做到串联。为了保证挑货的稳定性，我们设置了全局的uuid，将整个系统的日志采集到云日志中。通过专门的监控系统，去分析日志，做到链路预警和数据可视化。
5. 数据统计系统
挑货业务承接是1688整个买家的内容需求。从业务在挑货的展现的PV、UV到具体的业务转化率，再到新业务的AB效果对比，都离不开数据化支持。所以数据化是挑货系统的必不可少的组成部分。我们实现思路，从规范业务打点方式入手，到数据日志输出规范、数据统计模块、可视化系统，完成一个闭环的数据化系统。
四、未来发展
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内容对接平台化（配置化、数据化）：打造一个内容对接流程、内容数据展现、内容投放的配置后台。
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feeds引擎的抽象，支持更多的业务。
作者简介
葛圆根，就职阿里巴巴，花名水锋，采源宝和手机阿里挑货技术负责人。13年起先后负责过1688内容平台、阿里头条、采源宝、挑货等多个产品的架构和研发工作。在内容平台的架构、电商app架构设计和开发、流式计算上经验丰富。
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