OpenResty在腾讯游戏营销技术中的应用和实践

接下来就在逻辑层的优化，逻辑层主要是竞价引擎，竞价引擎会涉及到大量的内部服务的访问，比如标签查询、广告检索，还有点击率预估查询、频次控制查询、计费检查等等这样一些内部服务访问，同时会涉及到大量的调DB、调缓存、调redis等操作，我们很多的业务其实都是这样的，大量的I/O操作，非常典型的 IO 密集型的服务，所以我们也是非常果断地用 OpenResty 把它完全重构了，之前都是采用比较传统、非常老旧的C++的多线程同步框架。当然现在内部也有很多C++协程的方案，我们还是选择用 OpenResty 直接把它重构了。

另外一个方面就是利用 OpenResty 新建一些新的协程，去把之前一些串行化的操作做并行处理，来降低时延，可能一两个并行化操作就可以降低竞价出价的时延10%左右，也是非常可观的收获。

最后就是在数据层这一块，我们看看 OpenResty 是否有它的用武之地呢?

数据层DMP 有三个功能，第一个是数据的采集，第二个是数据的计算，第三个就是数据的应用。在最原始数据采集这一块，因为我们后面也会把 DMP 做得更大，为我们营销体系做服务的，所以这里面涉及到大量的数据采集的工作，包括广告曝光、社区行为、公众号行为、各种营销活动行为等等，当然和之前一样，经过加密处理后进行收集。

那在数据应用这一块，我们有大量的标签查询、账号转化，还有内部数据合作、实时查询等等操作，这些操作其实都是非常，也可以直接用这个 OpenResty来做，所以我们用了非常少的服务器，很轻松的就可以处理数十亿这样的一些数据收集和查询操作。

（编辑：核心网）

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