本文主要從千牛的架構開始談起，然後解釋了千牛的開放模式，進而分析了千牛的多域多角色特性，最後和大家分享了雲資料前置服務的方案。
千牛 千牛是全球領先的to b端工作台，支援多域多角色，面向泛賣家領域的一站式經營工作台，千牛是一雲多端的開放平台。
業務架構
從下往上看，最下面是基礎設施層，整個阿里的電商中臺以及阿里雲為isv提供服務的部分；接下來是paas層，目前有御膳房、聚石塔、開放平台和千牛平台服務；所有的雲端設施都會通過千牛端向isv提供資料層、業務層、開放層的服務；然後通過千牛訊息中心、數字面板、千牛的應用容器和千牛的任務通道等平台對商家輸出，組織成商家經營鏈路裡的各個工具。
技術架構
從端上來說，端上最底層的業務開放層，服務商是基於這一層開發面向商家的軟體或訊息。業務層下，我們提供給服務商最基本的能力有外掛程式互通協議、資料同步和監控等。端與雲是打通的，電商中颱&阿里雲提供相關外掛程式，千牛提供平台服務來支援千牛os作業系統本身，千牛雲端有接入層，接入層有上行通道和下行通道，下面的千人千面模組上有資源層開放給isv使用，右側有一些基礎設施。千牛與**開放平台是緊密合作，天然打通的。
問題和挑戰
千牛作為商家的第一入口，面臨的問題和挑戰有以下三方面：
千牛的開放模式
千牛是基於外掛程式體系的能力開放，最上面為千牛數字面板，中間是外掛程式入口，點進去後就是isv具體的外掛程式，右側是目前千牛對外開放的部分能力，比如發旺旺訊息、基礎元件等。
最初進行移動開發時，面臨著流動網路的三座大山，流量貴、不穩定性、速率慢，所有的網路請求都是相對比較昂貴的，如果不基於千牛開發，我需要解決哪些問題呢？
長連線系統rainbow
當客戶端連上時，會與服務端建立乙個rainbow的長連線，該系統為純非同步系統，對執行緒切換敏感，且執行緒隔離。
網路優化
基於rainbow做了網路優化。首先客戶端有sdk層，sdk層攔截所有請求，同時可以進行切換，sdk層下面有邏輯判斷層。我們針對開放平台和千牛服務做了優化，當上層業務掉到千牛網路層時，如果是開放平台或千牛伺服器的請求，我們會把http請求通過私有協議轉換成乙個rainbow的tcp包，將tcp包通過rainbow的長連線發到rainbow的伺服器上，rainbow伺服器收到tcp請求會還原成乙個http請求，由rainbow**客戶端去請求目標伺服器，再執行相同的邏輯把資料進行返回。在整個網路優化下，首先砍掉了三次握手，當發起http網路請求時，變成了通過tcp請求只握手一次，剩下全部復用這個連線；其次本地沒有dns解析，所有dns解析由服務端提供工作。
實踐總結
效果：
核心是多路復用，壓縮復用；
拆包，請求優先順序，在千牛的場景下（不走大資料，只走業務資料）沒有太多效果。
帶給我們的成本有以下幾點：
開發容器的演變過程
開放容器結構圖
在千牛開發平台2.0中，framework層提供生命週期管理、儲存管理，同時提供一整套的千牛視覺規範以及ui元件，isv可以基於元件直接進行開發，還提供一些打點的工具，底層有web容器和native容器，同時基於整個開發平台還提供了很多個工具。
雲端監控
我們為所有isv和外掛程式提供了一整套的監控系統，千牛os下面有應用容器，應用容器把所有使用者請求進行相關的打點，包括頁面渲染，將資料進行歸集，由native統一採集層採集，然後上傳到服務端，計算完成後把資料展示在開發控制台和運營工作台上，同時可以在控制台上控制端上的一些行為，反向作用於千牛os。
多域多角色
面向賣家的多域多角色
千牛是面向泛賣家領域，所以包括淘女郎、阿里雲、1688以及服務商所有賣家使用者都在千牛上使用。對於大商家而言，賣家是乙個團隊，團隊中可能有客服、運營和倉儲，我們提供了一系列基於賣家的子帳號，每乙個子帳號對應乙個崗位角色，隨著賣家領域的深入，崗位不斷擴充，我們的使用者名稱非常多，崗位非常多。
多域多角色開放引擎
千牛做了乙個多域多角色開放引擎，使得資源接入方便，條件接入方便。資源設定了使用使用者的人群後，千人千面相關的資源在客戶端進行呼叫時，會首先將資源載入出來，然後根據設定條件載入使用者身上屬性，進行合併計算，返回給客戶端，客戶端就只能看到他使用的外掛程式。
雲資料前置服務
雲資料前置概念提出的背景：
業務解決常用手段
問題
資料洪流：
高成本資料同步方案
資料同步實現了乙個雲端表到本地表的同步方案。該方案具備易用性和靈活性。我們會有搜尋引擎維護使用者相關關係，同時我們會維護使用者相關的有效裝置，也會有面向目標的過濾層，儲存使用者同步日誌等，右邊是服務端的工具。
千牛資料同步方案接收層執行on的操作，目前提供api call的方式，未來可以監聽雲端庫變動，同時也可以接收notify、metaq的事件訊息；關係層會呈現資料放大效應；使用者層執行的是表的變更。
平台資料解決方案
千牛整體的關係層目前通過三層過濾解決更新百萬資料的難題。第一層為粗分桶，通過使用者域的切分直接對使用者進行粗過濾，基於基礎的標籤納入到粗分桶的過程，我們通過阿里雲的opensearch開放搜尋引擎來做的；第二層為業務級過濾，主要依賴業務方真正實現這層的關係中心，對於業務方須看不同的case；第三層為端兜底過濾，哪怕是百萬級資料，也可以快速直接推送到端上，並且關係表達是準確的。
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