設計一個 AB 測試平臺

1. 需求明確化

功能需求

實驗管理
- 創建、編輯、刪除、復制實驗
- 設置實驗參數（變體、權重、目標指標、時長等）
- 實驗狀態管理（草稿、運行中、已結束）
用戶分流與分配
- 支持多種分流策略（隨機分配、分層分配、定向分配）
- 用戶粘性（確保用戶始終看到同一變體）
- 支持流量控制（漸進式發布）
數據收集
- 事件跟蹤與記錄
- 實時數據采集
- 異常檢測與警報
分析與報告
- 統計顯著性檢驗
- 關鍵指標計算（轉化率、留存率等）
- 自動化報告生成與導出
可視化儀表盤
- 實時監控指標
- 趨勢分析圖表
- 實驗結果展示
集成能力
- REST API 接口
- SDK 支持多平臺（Web、移動端、服務端）
- 與其他分析工具集成（Google Analytics等）
權限與安全
- 用戶角色與權限管理
- 審計日志
- 數據安全與隱私保護

非功能需求

性能
- 低延遲（分配決策<10ms）
- 高吞吐量支持
可擴展性
- 支持大規模用戶與實驗
- 水平擴展能力
可用性
- 99.99%以上的系統可用性
- 容錯與災備機制
安全性
- 數據加密
- 訪問控制與認證

2. 關鍵指標計算

容量估算

假設一個中等規模的互聯網產品場景：

DAU (日活躍用戶)
- 假設日活躍用戶為 1,000,000 用戶
用戶會話與交互
- 平均每用戶每天 5 次會話
- 每次會話平均 10 次交互/事件
- 總日事件量：1,000,000 × 5 × 10 = 50,000,000 事件/天
峰值 TPS (每秒交易量)
- 假設 20% 的流量集中在高峰小時
- 高峰小時流量：50,000,000 × 0.2 = 10,000,000 事件/小時
- 峰值 TPS：10,000,000 ÷ 3,600 ≈ 2,800 TPS
AB 測試規模
- 同時運行的實驗：50 個
- 每個實驗平均 3 個變體
- 每天新創建實驗：5 個
存儲需求
- 事件數據（每事件 1KB）：50,000,000 × 1KB = 50GB/天
- 用戶配置文件（每用戶 2KB）：1,000,000 × 2KB = 2GB
- 實驗配置數據（每實驗 10KB）：50 × 10KB = 0.5MB
- 分析結果與報告（每實驗每天 100KB）：50 × 100KB = 5MB/天
- 總存儲需求（按月計算）：(50GB × 30) + 2GB + (5MB × 30) = ~1.5TB/月
帶寬需求
- 峰值入站：2,800 TPS × 1KB = 2.8MB/秒
- 考慮冗余和增長：峰值帶寬需求約 10MB/秒

3. 高層架構設計

架構概述

AB測試平臺采用微服務架構，劃分為以下幾個主要部分：

客戶端層：包括Web客戶端、移動客戶端和服務端集成。通過SDK或API與平臺交互。
接入層：負責流量分發和API網關功能，處理認證、限流等。
應用服務層：核心業務邏輯，包括實驗管理、用戶分配、事件收集和分析服務。
數據層：存儲實驗配置、用戶數據和事件數據的數據庫及緩存系統。
輔助服務：提供認證授權、通知、日志等功能支持。

基礎架構圖

詳細架構圖

4. 深入細節設計

4.1 數據庫設計

AB測試平臺需要處理多種數據類型，我們將采用混合數據存儲策略：

關系型數據庫 (MySQL/PostgreSQL)

主要存儲結構化的業務數據，包括：

實驗表 (Experiments)

實驗ID (PK)
實驗名稱
描述
創建者ID
創建時間
更新時間
開始時間
結束時間
狀態 (草稿/運行中/已暫停/已完成)
流量百分比
目標指標
樣本大小計算

變體表 (Variants)

變體ID (PK)
實驗ID (FK)
變體名稱
描述
權重/流量分配
配置參數 (JSON)

用戶分配表 (UserAllocations)

分配ID (PK)
用戶ID
實驗ID (FK)
變體ID (FK)
分配時間
最后交互時間

目標指標表 (Metrics)

指標ID (PK)
名稱
描述
類型 (計數/比率/平均值等)
聚合方法

用戶表 (Users)

用戶ID (PK)
用戶名
角色
權限
部門

緩存 (Redis)

用于存儲需要快速訪問的數據：

實驗配置緩存
- 鍵: experiment:{experimentId}
- 值: 實驗配置JSON
用戶分配緩存
- 鍵: allocation:{userId}:{experimentId}
- 值: 變體ID
分流規則緩存
- 鍵: rules:{experimentId}
- 值: 分流規則配置

流處理系統 (Kafka)

用于處理高吞吐量的事件數據：

用戶事件主題
系統事件主題
分析結果主題

數據倉庫 (Snowflake/Redshift)

用于存儲和分析大量歷史數據：

事件事實表
用戶維度表
實驗維度表
時間維度表
聚合指標表

4.2 API設計

API遵循RESTful設計原則，主要端點包括：

實驗管理 API

GET    /api/v1/experiments        # 獲取實驗列表
POST   /api/v1/experiments        # 創建新實驗
GET    /api/v1/experiments/{id}   # 獲取實驗詳情
PUT    /api/v1/experiments/{id}   # 更新實驗
DELETE /api/v1/experiments/{id}   # 刪除實驗
POST   /api/v1/experiments/{id}/start # 啟動實驗
POST   /api/v1/experiments/{id}/stop  # 停止實驗

變體管理 API

GET    /api/v1/experiments/{expId}/variants      # 獲取變體列表
POST   /api/v1/experiments/{expId}/variants      # 創建變體
PUT    /api/v1/experiments/{expId}/variants/{id} # 更新變體
DELETE /api/v1/experiments/{expId}/variants/{id} # 刪除變體

分配服務 API

GET    /api/v1/allocate           # 獲取用戶分配# 參數: userId, experimentId, context
POST   /api/v1/activate           # 激活分配(確認用戶看到了變體)

事件跟蹤 API

POST   /api/v1/events             # 記錄事件# 參數: userId, eventType, properties, experimentId, variantId
GET    /api/v1/events             # 查詢事件# 參數: userId, experimentId, startTime, endTime

分析 API

GET    /api/v1/analytics/experiments/{id}/results  # 獲取實驗結果
GET    /api/v1/analytics/metrics                   # 獲取指標列表
GET    /api/v1/analytics/metrics/{id}/trends       # 獲取指標趨勢

SDK接入點

GET    /api/v1/sdk/config         # 獲取SDK配置
POST   /api/v1/sdk/batch          # 批量處理多個事件

4.3 關鍵組件設計

1. 分配服務

分配服務是AB測試平臺的核心組件，負責將用戶分配到實驗變體。

分配算法流程：

檢查用戶是否已有分配（緩存查詢）
如無現有分配，應用分層分配規則
- 檢查用戶是否符合實驗目標人群
- 檢查實驗流量上限
- 應用實驗排除/優先規則
生成隨機數進行變體分配
記錄分配結果到緩存和數據庫
返回分配結果

為確保性能，分配服務將：

使用多層緩存
異步寫入持久化存儲
采用一致性哈希算法確保用戶分配穩定性

2. 事件收集服務

事件收集服務處理大量用戶交互事件數據。

事件處理流程：

接收來自SDK/API的事件數據
初步驗證事件格式與必要字段
添加元數據（時間戳、服務器信息）
發送到Kafka流式處理系統
返回確認（異步處理）

為處理高吞吐量，事件服務將：

采用無狀態設計，便于水平擴展
使用批處理API減少網絡開銷
實現背壓機制，防止系統過載

3. 分析服務

分析服務從原始事件數據生成有意義的實驗結果。

分析處理流程：

定期（實時/批處理）從數據源獲取事件數據
按實驗和變體分組數據
計算關鍵指標（轉化率、平均值等）
執行統計測試（t檢驗、卡方檢驗等）
評估置信度水平和統計顯著性
生成結果報告
緩存常用查詢結果

為提高分析能力，分析服務將：

使用流處理進行實時初步分析
使用批處理進行深度統計分析
可選使用機器學習預測長期影響

5. AWS服務選型

將AB測試平臺部署到AWS上時，可以使用以下服務：

架構組件	AWS服務	理由
接入層	CloudFront + API Gateway	提供CDN和API管理能力，支持全球分發和請求限流
應用服務	ECS/EKS + Fargate	容器化部署，易于擴展和管理微服務
實驗管理服務	ECS + ALB	支持自動伸縮和負載均衡
分配服務	Lambda + API Gateway	無服務器架構，按需擴展，快速響應
事件收集服務	Kinesis Data Firehose	大規模實時數據采集和處理
數據存儲	RDS (PostgreSQL)	存儲結構化的實驗配置和用戶數據
緩存	ElastiCache (Redis)	高性能緩存，減少數據庫負載
流處理	Kinesis Data Streams + Analytics	實時數據流處理和分析
數據倉庫	Redshift	大規模數據分析和存儲
批處理分析	EMR	大規模數據處理和機器學習
監控告警	CloudWatch + SNS	系統監控和告警通知
認證授權	Cognito + IAM	用戶認證和權限管理
內容存儲	S3	報告、日志、導出數據存儲
部署管理	CloudFormation	基礎設施即代碼，簡化部署