架构►推荐系统►广告推荐

广告推荐

广告商可以在广告交易平台，选择适合需求的计费模型和指标来优化广告投放。

买量方式

不同的广告系统，会根据业务的不同选择不同的买量方式（出价方式），程序化广告交易平台支持的常用买量方式有 CPI、CPC、CPM、深度转化出价、Target-CPE、Target-ROAS 等。对于视频平台广告系统可能会有 CPV 等买量方式。

  • CPI，Cost Per Install，每次安装成本
  • CPC，Cost Per Click，每次点击成本
  • CPM，Cost Per Mille，每千次展示成本
  • 双出价 / 深度转化出价
  • Target-CPE，Target Cost Per Engagement，每次参与成本，按参与收费
  • Target-ROAS，Target Return on Advertising Spend，按回报率收费
  • CPA，Cost Per Acquisition，每次获客成本
  • CPV，Cost Per View，每次观看成本，主要用于视频广告

指标

  • eCPM，期望价值，用于评估当前请求的预估价值

    • 基于 eCPM 来控制利润率

  • 填充率，FillRate，有效请求量(有广告填充) / 总请求量

  • ROI

ROI ，投资回报率（Return on Investment），利润 / 花费

  • CTR，点击率（点击 / 展示）
  • CVR，点击转化率（转化 / 点击）
  • IVR，曝光转化率（转化 / 展示）

eCPM = ivr * price * 1000

  • LTV，Lifetime Value，生命周期总价值，指一个用户在其与企业之间的整个生命周期内产生的总价值或收益

术语

  • Offer，在广告行业，广告主投的广告为 Offer，开发者接受 Offer，广告交易平台的作用是撮合开发者拿到广告主的 Offer
  • Campaign，广告活动，一个 Offer 可以拆分多个 Campaign
  • Supply，供给方，媒体
  • Demand，需求方，广告主
  • Advertiser，广告主
  • PMP，Private Marketplace，优质媒体私有化购买
  • IAA，In-App Advertising，应用内广告，通过展示广告来获得收入
  • IAP，In-App Purchases，应用内购买，帮助开发者实现收入来源
  • EGR，Engagement Rate，参与率，广告或营销活动中用户互动的比率
  • SKAN，基于苹果官方归因解决方案 SKAdNetwork 的回传数据做出的一个帮助广告主衡量 iOS 端投放效果的榜单，属于确定性归因

服务

DMP

数据管理平台（Data Management Platform，DMP），用于存储设备用户的兴趣、安装列表、以及人物画像等数据。

其他

  • PCOC，Predict Click Over Click，校准之后的点击率与后验点击率（近似真实概率）的比值

参考

linux►software

logrotate

配置

示例

rotate.conf。

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/home/wii/www/logs/*.log {
    daily
    rotate 30
    missingok
    nocompress
    copytruncate
    notifempty
    dateext
}

Rotate

触发 rotate

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logrotate [options] [config-file]

logrotate -v -s /home/wii/www/logs/rotate-status rotate.conf

-v: 打印具体信息
-s: 指定 status 保存路径; 默认在 /var/lib/logrotate/ 下，可能没有权限

注意

  • logrotate 根据 status 文件判断是否需要 rotate，第一次执行可能只创建 status 文件，并不会创建 rotate 日志文件。如果想要触发，修改 status 文件记录的最后一次 rotate 时间，以触发 rotate
coding►c++

c++ threads

Thread

thread

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#include <thread>

std::thread trd(function, args...);

线程私有数据

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# 创建线程私有数据
int pthread_key_create(pthread_key_t *key, void (*destructor)(void*)); # 第二个函数为 destructor 函数，线程结束时调用
# 设置私有数据
int pthread_setspecific(pthread_key_t key,const void *pointer));  # 第一个参数由 pthread_key_create 产生
# 获取私有数据
void *pthread_getspecific(pthread_key_t key);
# 删除
int pthread_key_delete(pthread_key_t key);

Mutex

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#include <mutex>
#include <shared_mutex>
python►tools►gunicorn

gunicorn logging

多进程日志问题

使用 gunicorn 启动 python 服务，会使用多进程。如果每个进程使用单独的 logger，操作相同的日志文件，那么对于按时间滚动的日志（TimedRotatingFileHandler），会出现冲突（多个进程同一时间 reopen 日志文件）。冲突造成的现象比较复杂，比如丢失日志，再比如开始运行正常但是过一段时间无法写入日志。这里 可以了解，gunicorn 使用 os.fork 创建的多进程，可以公用日志文件的 offset 和句柄。但是对于多进程写到同一个文件仍可能有问题，解决方案可以参考这里，方式是使用 QueueHandler 或 SocketHandler。

另外一种方案，是把日志写到一个文件里面，使用 logrotate 工具分隔日志。建议使用这种方式，不使用内置的 TimedRotatingFileHandler，代价是新增一个 logrotate 的配置 + crontab 配置。

当然，还有其他方式，比如继承 TimedRotatingFileHandler，使用锁来规避问题，这里 和 这里是个示例。

logrotate

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# /home/ubuntu/server/config/server-logrotate.conf
/home/ubuntu/server/logs/server.log {
    daily
    rotate 30
    missingok
    nocompress
    copytruncate
    notifempty
    dateext
    dateyesterday
}
# crontab
0 0 * * * cd /home/ubuntu/server; logrotate -v -s logs/logrotate-status configs/logrotate.conf >> logs/logrotate.log 2>&1 &

Log Server

一个 Log Server 可以对应多个 Python 服务，只需修改 config 文件即可。多个进程 / 线程通过网络把日志写到日志服务，日志服务负责落日志，这样就避免了多个进程同时操作同一个日志文件的问题。

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import logging
import logging.config
import logging.handlers
import pickle
import socketserver
import struct

logging.config.fileConfig('config/log_config.ini')


class LogRecordStreamHandler(socketserver.StreamRequestHandler):
    """Handler for a streaming logging request.

    This basically logs the record using whatever logging policy is
    configured locally.
    """

    def handle(self):
        """
        Handle multiple requests - each expected to be a 4-byte length,
        followed by the LogRecord in pickle format. Logs the record
        according to whatever policy is configured locally.
        """
        while True:
            chunk = self.connection.recv(4)
            if len(chunk) < 4:
                break
            slen = struct.unpack('>L', chunk)[0]
            chunk = self.connection.recv(slen)
            while len(chunk) < slen:
                chunk = chunk + self.connection.recv(slen - len(chunk))
            obj = self.unPickle(chunk)
            record = logging.makeLogRecord(obj)
            self.handleLogRecord(record)

    def unPickle(self, data):
        return pickle.loads(data)

    def handleLogRecord(self, record):
        # if a name is specified, we use the named logger rather than the one
        # implied by the record.
        if self.server.logname is not None:
            name = self.server.logname
        else:
            name = record.name
        logger = logging.getLogger(name)
        # N.B. EVERY record gets logged. This is because Logger.handle
        # is normally called AFTER logger-level filtering. If you want
        # to do filtering, do it at the client end to save wasting
        # cycles and network bandwidth!
        logger.handle(record)


class LogRecordSocketReceiver(socketserver.ThreadingTCPServer):
    """
    Simple TCP socket-based logging receiver suitable for testing.
    """

    allow_reuse_address = True

    def __init__(self, host='127.0.0.1',
                 port=logging.handlers.DEFAULT_TCP_LOGGING_PORT,
                 handler=LogRecordStreamHandler):
        socketserver.ThreadingTCPServer.__init__(self, (host, port), handler)
        self.abort = 0
        self.timeout = 1
        self.logname = None

    def serve_until_stopped(self):
        import select
        abort = 0
        while not abort:
            rd, wr, ex = select.select([self.socket.fileno()],
                                       [], [],
                                       self.timeout)
            if rd:
                self.handle_request()
            abort = self.abort


def run(port: int = logging.handlers.DEFAULT_TCP_LOGGING_PORT):
    tcpserver = LogRecordSocketReceiver(port=port)
    print('About to start TCP server...')
    tcpserver.serve_until_stopped()


if __name__ == '__main__':
    run()

日志配置

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; declarations
[loggers]
keys = root,serving,webhook

[handlers]
keys = generic,serving,webhook

[formatters]
keys = generic

; loggers
[logger_root]
level = INFO
handlers = generic

[logger_serving]
level = INFO
handlers = serving
propagate = 0
qualname = serving

[logger_webhook]
level = INFO
handlers = webhook
propagate = 0
qualname = webhook

; handlers
[handler_generic]
class = handlers.TimedRotatingFileHandler
args = ('./logs/generic.log', 'midnight', 1, 30,)
level = INFO
formatter = generic

[handler_serving]
class = handlers.TimedRotatingFileHandler
args = ('./logs/serving.log', 'midnight', 1, 30,)
level = INFO
formatter = generic

[handler_webhook]
class = handlers.TimedRotatingFileHandler
args = ('./logs/webhook.log', 'midnight', 1, 30,)
level = INFO
formatter = generic

; formatters
[formatter_generic]
format = %(asctime)s-%(levelname)s: %(message)s
datefmt = %Y-%m-%d %H:%M:%S%z
class = logging.Formatter

使用

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def get_logger(name, port: int = logging.handlers.DEFAULT_TCP_LOGGING_PORT, level=logging.INFO):
    log = logging.getLogger(name)
    log.setLevel(level)
    # socket handler
    sh = logging.handlers.SocketHandler('127.0.0.1', port)
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s-%(levelname)s: %(message)s')
    # consul handler
    ch = logging.StreamHandler()
    ch.setLevel(level)
    ch.setFormatter(formatter)

    log.addHandler(sh)
    log.addHandler(ch)
    return log


logger = get_logger('serving')
webhook_logger = get_logger('webhook')
架构►存储►mongodb

mongo - cxx driver

安装

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# brew
brew insall mongo-cxx-deriver

其他参考这里。

示例

官方示例参考这里。

连接数据库

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mongocxx::instance instance{};
mongocxx::uri uri("mongodb://192.168.4.13:27017");
mongocxx::client client(uri);

读取数组

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auto arr_element = doc["contribs"];
if (arr_element && arr_element.type() == bsoncxx::type::k_array) {
    bsoncxx::array::view arr(arr_element.get_array().value);
    std::cout << arr.length() << std::endl; // 67; not count of elements
    for (auto e: arr) {
        std::cout << "E " << e.get_utf8().value.to_string() << std::endl;
    }
}
架构►监控►grafana

grafana

安装

可以从 清华源 下载。

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# centos
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/grafana/yum/rpm/grafana-7.5.3-1.x86_64.rpm
sudo npm install grafana-7.5.3-1.x86_64.rpm

插件

Grafana Image Renderer

image

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# 需要安装的依赖
yum install -y libXcomposite libXdamage libXtst cups libXScrnSaver pango atk adwaita-cursor-theme adwaita-icon-theme at at-spi2-atk at-spi2-core cairo-gobject colord-libs dconf desktop-file-utils ed emacs-filesystem gdk-pixbuf2 glib-networking gnutls gsettings-desktop-schemas gtk-update-icon-cache gtk3 hicolor-icon-theme jasper-libs json-glib libappindicator-gtk3 libdbusmenu libdbusmenu-gtk3 libepoxy liberation-fonts liberation-narrow-fonts liberation-sans-fonts liberation-serif-fonts libgusb libindicator-gtk3 libmodman libproxy libsoup libwayland-cursor libwayland-egl libxkbcommon m4 mailx nettle patch psmisc redhat-lsb-core redhat-lsb-submod-security rest spax time trousers xdg-utils xkeyboard-config alsa-lib

安装

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grafana-cli plugins install grafana-image-renderer
架构►框架►seastar

seastar with docker

创建容器

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docker run ... --sysctl net.core.somaxconn=10240 ...

设置

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# 临时修改 aio-max-nr
# 注意 image-name 是镜像的名称，不是 container 的名称
docker run --privileged <image-name> sh -c 'echo 1048576 > /proc/sys/fs/aio-max-nr'

# 或者
docker run --privileged -it zhenkai.sun/external-with-openssh bash
sysctl -w fs.aio-max-nr=1048576

# 验证
cat /proc/sys/fs/aio-max-nr
cat /proc/sys/net/core/somaxconn

docker run --privileged --sysctl net.core.somaxconn=10240 zhenkai.sun/external-with-openssh bash
coding►c++►gcc

gcc

Install

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# 下载 
## 从这里 https://mirrors.aliyun.com/gnu/gcc/ 选一个版本，或使用其他源。
VERSION=7.3.0
wget https://mirrors.aliyun.com/gnu/gcc/gcc-${VERSION}/gcc-${VERSION}.tar.gz
# 解压
tar xzf gcc-${VERSION}.tar.gz
cd gcc-${VERSION}

# 下载依赖
./contrib/download_prerequisites 

# 配置
./configure --prefix=/opt/gcc/${VERSION} --enable-languages=c,c++ --disable-multilib
# 编译
make -j$(nproc)
make install

# 如果不想污染源文件
mkdir gcc-build
cd gcc-build
../configure --prefix=/opt/gcc/${VERSION} --enable-languages=c,c++ --disable-multilib
## 另一个配置
../configure --enable-bootstrap --enable-languages=c,c++,objc,obj-c++,fortran,go,lto --enable-shared --enable-threads=posix --enable-checking=release --enable-multilib --with-system-zlib --enable-__cxa_atexit --disable-libunwind-exceptions --enable-gnu-unique-object --enable-linker-build-id --with-gcc-major-version-only --with-linker-hash-style=gnu --enable-plugin --enable-initfini-array --with-isl --enable-libmpx --enable-libsanitizer --enable-gnu-indirect-function --enable-libcilkrts --enable-libatomic --enable-libquadmath --enable-libitm --with-tune=generic --with-arch_32=x86-64

错误处理

7.3.0

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# 错误
../../.././libsanitizer/sanitizer_common/sanitizer_platform_limits_posix.cc:157:10: fatal error: sys/ustat.h: No such file or directory
 #include <sys/ustat.h>
 
# 解决方案
## 1. 不编译 sanitizer, configure 时添加参数 --disable-libsanitizer
vim libsanitizer/sanitizer_common/sanitizer_platform_limits_posix.cc
## 2. 注释第 157、250 行
// #include <sys/ustat.h>
// unsigned struct_ustat_sz = sizeof(struct ustat);

编译

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gcc sample.cpp # 默认生成 a.out

# 指定输出文件
gcc -o sample.exe sample.cpp

# 指定 c++ std 版本
gcc -std=c++17 -o sample.exe sample.cpp

参数

1
2
3
-c	仅编译
-Dname=value	定义 name 值
-o file-name	输出

Flags

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# warning
-Wall			开启警告（all: 应该开启的最小警告集合）
-Wextra		开启扩展警告
-Werror 	所有警告视为错误
-Wno-error=...	关闭某项警告视为错误
-Wno-<...>			关闭某项警告视为错误
-Werror   所有警告视为错误
-Wextra

# 常用警告
-Werror=return-type    函数没有 return 视为错误

示例

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export CFLAGS='-g -O3'
export CXXFLAGS='-ggdb3 -O0 -Wno-narrowing'
export CPPFLAGS='-DX=1 -DY=2 -Wno-narrowing'
export CCFLAGS='--asdf -Wno-narrowing'

make CXXFLAGS='-ggdb3 -O0 -Wno-narrowing' CPPFLAGS='-DX=1 -DY=2 -Wno-narrowing' CCFLAGS='--asdf -Wno-narrowing' all -j

编译库

1
// common.h

查看查找链接库路径

1
2
gcc -Xlinker -v
g++ -Xlinker -v

链接

  • libraries 允许未定义的符号（undefined symbols）
  • executable 不允许有未定义的符号
  • 在代码中定义的符号（如函数名）还未使用到之前，链接器并不会把它加入到连接表中

修改系统默认库查找路径

1
export LIBRARY_PATH={path}:{path}

AUR 低版本 GCC

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configure:4314: $? = 0
configure:4303: gcc -V >&5
gcc: error: unrecognized command-line option '-V'
gcc: fatal error: no input files

上面的报错可以忽略，只是尝试探测 gcc 版本，详见 这里。