带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——淘宝购物车5年技术升级与沉淀(18)

简介: 带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——淘宝购物车5年技术升级与沉淀(18)

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image.png应用的业务场景

淘宝沉淀的客户端筛选方案最终支持多个业务落地,包括跨店满减、预售等浮层筛选,以及NewCart中降价、常购等多Tab模式筛选:

 

image.png

 

交易核心如何引入算法导购链路

这里我们依旧以淘宝惊喜券项目为例,项目背景直接阅读“惊喜券项目”部分。惊喜券项目伴随业务发展最终沉淀技术架构如下图所示:

image.png

 

项目落地的过程中,主要围绕以下两个挑战与命题进行探索与沉淀:

  1. 【技术挑战一】:大数据量活动商品(百万)情况下,如何完成购物车(交易)核心链路对用户所有购物车商品的筛选;
  2. 【技术挑战二】:如何在购物车(交易)核心链路场景,面向用户保障导购营销业务的确定性以及人货匹配的精准   度(算法接入);

 

 

 

挑战一:活动商品的筛选

 

  1. image.png

【问题定义】:

业务上氛围的透出面向用户购物车全部商品,以及购物车分页查询的事实意味着商品的筛选只能依靠基础商品id信    息,那么大数据量活动商品id的存储和过滤的性能,在购物车核心链路便成为第一项技术挑战;

 

  1. 【解决方案描述】

image.png

 

如上图所示,三个业务阶段的发展,对应三种不断优化的核心链路商品筛选方式,从diamond、到内存布隆过滤到最终选择的tairBloom方案,他具备以下优势:

  1. 使用RDB存储规模级活动商品信息,打破购物车内存限制对参与活动商品量级的要求;
  2. 由定时推送大文件数据到购物车机器,改为对远程RDB存储信息进行实时维护,降低对购物车应用自身稳定性 风险的同时进一步提高业务的确定性;

 

 

 

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