一、从需求场景说起，什么是RTA广告业务？

       在互联网时代，媒体平台逐渐成为广告业务的主体，而作为广告主的企业往往每年需花费数亿甚至数十亿广告费，却依然难以准确触达目标用户，这就造成大量资金浪费。在这样的需求场景下，RTA广告业务模式逐渐流行起来。

       RTA 即Realtime API的简称，是一套接口服务，用于满足广告主实时个性化的投放需求，在竞价中减少资金浪费。简单来说，RTA大体流程如下：

1. 媒体在将广告曝光给用户前，先通过RTA接口询问广告主是否参与本次竞价；
2. 广告主结合自己的画像数据（一般是百GB~数TB的key-value数据）进行决策，快速响应媒体侧，表明是否要参与本次曝光竞价，以及具体的曝光策略；
3. 媒体平台根据价高者得原则，进行精准目标广告投放。

RTA广告业务流程图

      RTA让广告投放变得更精准，更省钱，还可以满足许多不同的投放需求，例如获取新用户、召回流失用户等。

二、聊聊RTA中的数据存储选型

     对广告主来说，RTA业务价值明显，但媒体侧可是设置了不小的技术门槛，一般要求RTA系统高峰承载20w+ QPS，50到100ms快速响应。当不达标时，媒体侧会有降级和清退机制，例如暂时关闭广告主的RTA接入通道。

     因此，RTA业务的首要需求是使用靠谱的画像数据库：

1. 毫秒级响应，支持数十万级QPS
2. 稳定性高，关键时刻不能掉链子
3. 支持百GB~数TB的画像存储，且成本可控

     根据经验，很多公司会使用开源Redis集群来做这件事，但其实开源Redis并不太适合这类大数据场景：

一方面，虽然开源Redis并发性能和响应都很优秀，但终究只是缓存，无法提供数据库级的稳定性保障，丢数据、fork抖动、分片不均OOM、扩容耗时久等等，都是很常见的问题。

     另一方面，由于开源Redis中存放的数据无法突破内存限制，上百GB的数据存储价格非常昂贵，例如512GB规格的开源Redis接近5w/月。

     在这类大数据业务场景下，我们推荐使用华为云数据库GaussDB for Redis做画像数据存储。

三、大数据业务存储神器：华为云数据库GaussDB for Redis

     GaussDB for Redis是华为云企业级存算分离Redis数据库，使用上与开源Redis别无二致，并且能够兼顾缓存与存储两类典型场景：

1. 内存+分布式存储池（Nvme SSD），提供毫秒级响应速度，并实现了大幅降本
2. 命令兼容度>98%，业务零改造平迁
3. 容量最大支持36TB，高压缩比，且保障数据库级别可靠存储
4. 算力用多少买多少，支持水平扩展到千万级QPS
5. 无感热扩容，128GB到512GB也只需一秒
6. 支持多DB租户访问权限隔离（增强版ACL）

     RTA广告业务对画像存储的核心需求是：响应快、稳定性高、大容量且不贵，GaussDB for Redis充分满足这类大数据业务需求。

• 超低时延，性能满足媒体侧要求

     根据现网的案例经验，在数十万QPS流量下，GaussDB for Redis可稳定保持平均时延1ms，p99时延2ms。

媒体侧一般对广告主端到端响应要求在50~100ms，这其中包括了业务及网络链路的耗时，GaussDB for Redis可以很好地满足响应要求，并给业务链路留有充足的余量。

     为什么GaussDB for Redis在存算分离的架构下还能提供低时延访问？

1. 自动冷热分离，计算层的内存资源会被用来充分加速热数据
2. 存储池是基于高性能Nvme SSD和RDMA网络所构建，响应速度其实也很快

实际上，响应快速并非内存的专利，Nvme SSD同样有优秀的时延表现，下图是市面上某款Nvme SSD的性能指标：

• 作为存算分离的数据库，稳定性远超缓存Redis

       开源Redis的稳定性问题存在已久，单线程、fork机制、Gossip协议……这些都是让开源Redis稳定性不够好的原因。在小数据量缓存场景问题不一定经常出现，但在百GB的大数据存储场景下很容易成为打破系统稳定的隐患。

       GaussDB for Redis存算分离架构对稳定性的提升是巨大的。在扩容场景，只需调整存储池配合，即可1秒完成扩容，业务0感知。由于数据全部存储在分布式存储池中，当计算节点发生故障，数据依然可见，业务只感知秒级抖动。同时，也不会发生分片数据不均OOM问题。

• 存储百GB画像数据，比缓存Redis成本节省 50%以上

       GaussDB for Redis在这类场景下能够帮助企业实现有效降本，原因是：

       1. 内存+分布式存储池（Nvme SSD）

       开源Redis技术上无法突破内存限制，因此成本会随着每涨1GB而线性增长，大数据业务中很容易带来成本痛点。

GaussDB for Redis分布式存储池采用的高性能Nvme SSD硬件成本虽然比普通SSD高，但是跟内存相比还是比较高性价比的。另外还支持根据实际所需QPS购买计算节点，避免不必要的算力成本浪费。

     2. 高压缩比

     很多画像类业务使用protobuf格式，GaussDB for Redis采用了逻辑数据+块数据双重压缩机制，对于protobuf的压缩比效果很好。根据现网案例经验，500GB的protobuf数据写入GaussDB for Redis后，实际占用的存储空间可压缩到160G，压缩率30%。

四、总结

     RTA广告竞价业务近年来发展潜力巨大，一方面要满足媒体侧的性能指标要求，另一方面又要承担企业降本重任。在这类典型大数据业务中，往往需要一款能够兼顾性能与存储降本需求的KV数据库来做画像存储，华为云数据库GaussDB for Redis无论从性能、稳定性，还是大容量、低成本，都充分满足这类场景的需求，是其最佳存储选型。

附录

• 本文作者：

华为云数据库GaussDB(for Redis)团队

• 杭州/西安/深圳简历投递：

yuwenlong4@huawei.com

• 更多产品信息，欢迎访问官方博客：

bbs.huaweicloud.cn/blogs/248875