设计一个 AB 测试平台

1. 需求明确化

功能需求

1. 实验管理

   • 创建、编辑、删除、复制实验
   • 设置实验参数（变体、权重、目标指标、时长等）
   • 实验状态管理（草稿、运行中、已结束）

2. 用户分流与分配

   • 支持多种分流策略（随机分配、分层分配、定向分配）
   • 用户粘性（确保用户始终看到同一变体）
   • 支持流量控制（渐进式发布）

3. 数据收集

   • 事件跟踪与记录
   • 实时数据采集
   • 异常检测与警报

4. 分析与报告

   • 统计显著性检验
   • 关键指标计算（转化率、留存率等）
   • 自动化报告生成与导出

5. 可视化仪表盘

   • 实时监控指标
   • 趋势分析图表
   • 实验结果展示

6. 集成能力

   • REST API 接口
   • SDK 支持多平台（Web、移动端、服务端）
   • 与其他分析工具集成（Google Analytics等）

7. 权限与安全

   • 用户角色与权限管理
   • 审计日志
   • 数据安全与隐私保护

非功能需求

1. 性能

   • 低延迟（分配决策<10ms）
   • 高吞吐量支持

2. 可扩展性

   • 支持大规模用户与实验
   • 水平扩展能力

3. 可用性

   • 99.99%以上的系统可用性
   • 容错与灾备机制

4. 安全性

   • 数据加密
   • 访问控制与认证

2. 关键指标计算

容量估算

假设一个中等规模的互联网产品场景：

1. DAU (日活跃用户)

   • 假设日活跃用户为 1,000,000 用户

2. 用户会话与交互

   • 平均每用户每天 5 次会话
   • 每次会话平均 10 次交互/事件
   • 总日事件量：1,000,000 × 5 × 10 = 50,000,000 事件/天

3. 峰值 TPS (每秒交易量)

   • 假设 20% 的流量集中在高峰小时
   • 高峰小时流量：50,000,000 × 0.2 = 10,000,000 事件/小时
   • 峰值 TPS：10,000,000 ÷ 3,600 ≈ 2,800 TPS

4. AB 测试规模

   • 同时运行的实验：50 个
   • 每个实验平均 3 个变体
   • 每天新创建实验：5 个

5. 存储需求

   • 事件数据（每事件 1KB）：50,000,000 × 1KB = 50GB/天
   • 用户配置文件（每用户 2KB）：1,000,000 × 2KB = 2GB
   • 实验配置数据（每实验 10KB）：50 × 10KB = 0.5MB
   • 分析结果与报告（每实验每天 100KB）：50 × 100KB = 5MB/天
   • 总存储需求（按月计算）：(50GB × 30) + 2GB + (5MB × 30) = ~1.5TB/月

6. 带宽需求

   • 峰值入站：2,800 TPS × 1KB = 2.8MB/秒
   • 考虑冗余和增长：峰值带宽需求约 10MB/秒

3. 高层架构设计

架构概述

AB测试平台采用微服务架构，划分为以下几个主要部分：

1. 客户端层：包括Web客户端、移动客户端和服务端集成。通过SDK或API与平台交互。

2. 接入层：负责流量分发和API网关功能，处理认证、限流等。

3. 应用服务层：核心业务逻辑，包括实验管理、用户分配、事件收集和分析服务。

4. 数据层：存储实验配置、用户数据和事件数据的数据库及缓存系统。

5. 辅助服务：提供认证授权、通知、日志等功能支持。

基础架构图

详细架构图

4. 深入细节设计

4.1 数据库设计

AB测试平台需要处理多种数据类型，我们将采用混合数据存储策略：

关系型数据库 (MySQL/PostgreSQL)

主要存储结构化的业务数据，包括：

1. 实验表 (Experiments)

实验ID (PK)
实验名称
描述
创建者ID
创建时间
更新时间
开始时间
结束时间
状态 (草稿/运行中/已暂停/已完成)
流量百分比
目标指标
样本大小计算

2. 变体表 (Variants)

变体ID (PK)
实验ID (FK)
变体名称
描述
权重/流量分配
配置参数 (JSON)

3. 用户分配表 (UserAllocations)

分配ID (PK)
用户ID
实验ID (FK)
变体ID (FK)
分配时间
最后交互时间

4. 目标指标表 (Metrics)

指标ID (PK)
名称
描述
类型 (计数/比率/平均值等)
聚合方法

5. 用户表 (Users)

用户ID (PK)
用户名
角色
权限
部门

缓存 (Redis)

用于存储需要快速访问的数据：

1. 实验配置缓存

   • 键: experiment:{experimentId}
   • 值: 实验配置JSON

2. 用户分配缓存

   • 键: allocation:{userId}:{experimentId}
   • 值: 变体ID

3. 分流规则缓存

   • 键: rules:{experimentId}
   • 值: 分流规则配置

流处理系统 (Kafka)

用于处理高吞吐量的事件数据：

1. 用户事件主题
2. 系统事件主题
3. 分析结果主题

数据仓库 (Snowflake/Redshift)

用于存储和分析大量历史数据：

1. 事件事实表
2. 用户维度表
3. 实验维度表
4. 时间维度表
5. 聚合指标表

4.2 API设计

API遵循RESTful设计原则，主要端点包括：

实验管理 API

GET    /api/v1/experiments        # 获取实验列表
POST   /api/v1/experiments        # 创建新实验
GET    /api/v1/experiments/{id}   # 获取实验详情
PUT    /api/v1/experiments/{id}   # 更新实验
DELETE /api/v1/experiments/{id}   # 删除实验
POST   /api/v1/experiments/{id}/start # 启动实验
POST   /api/v1/experiments/{id}/stop  # 停止实验

变体管理 API

GET    /api/v1/experiments/{expId}/variants      # 获取变体列表
POST   /api/v1/experiments/{expId}/variants      # 创建变体
PUT    /api/v1/experiments/{expId}/variants/{id} # 更新变体
DELETE /api/v1/experiments/{expId}/variants/{id} # 删除变体

分配服务 API

GET    /api/v1/allocate           # 获取用户分配
                                  # 参数: userId, experimentId, context
POST   /api/v1/activate           # 激活分配(确认用户看到了变体)

事件跟踪 API

POST   /api/v1/events             # 记录事件
                                  # 参数: userId, eventType, properties, experimentId, variantId
GET    /api/v1/events             # 查询事件
                                  # 参数: userId, experimentId, startTime, endTime

分析 API

GET    /api/v1/analytics/experiments/{id}/results  # 获取实验结果
GET    /api/v1/analytics/metrics                   # 获取指标列表
GET    /api/v1/analytics/metrics/{id}/trends       # 获取指标趋势

SDK接入点

GET    /api/v1/sdk/config         # 获取SDK配置
POST   /api/v1/sdk/batch          # 批量处理多个事件

4.3 关键组件设计

1. 分配服务

分配服务是AB测试平台的核心组件，负责将用户分配到实验变体。

分配算法流程：

1. 检查用户是否已有分配（缓存查询）
2. 如无现有分配，应用分层分配规则
   • 检查用户是否符合实验目标人群
   • 检查实验流量上限
   • 应用实验排除/优先规则
3. 生成随机数进行变体分配
4. 记录分配结果到缓存和数据库
5. 返回分配结果

为确保性能，分配服务将：

• 使用多层缓存
• 异步写入持久化存储
• 采用一致性哈希算法确保用户分配稳定性

2. 事件收集服务

事件收集服务处理大量用户交互事件数据。

事件处理流程：

1. 接收来自SDK/API的事件数据
2. 初步验证事件格式与必要字段
3. 添加元数据（时间戳、服务器信息）
4. 发送到Kafka流式处理系统
5. 返回确认（异步处理）

为处理高吞吐量，事件服务将：

• 采用无状态设计，便于水平扩展
• 使用批处理API减少网络开销
• 实现背压机制，防止系统过载

3. 分析服务

分析服务从原始事件数据生成有意义的实验结果。

分析处理流程：

1. 定期（实时/批处理）从数据源获取事件数据
2. 按实验和变体分组数据
3. 计算关键指标（转化率、平均值等）
4. 执行统计测试（t检验、卡方检验等）
5. 评估置信度水平和统计显著性
6. 生成结果报告
7. 缓存常用查询结果

为提高分析能力，分析服务将：

• 使用流处理进行实时初步分析
• 使用批处理进行深度统计分析
• 可选使用机器学习预测长期影响

5. AWS服务选型

将AB测试平台部署到AWS上时，可以使用以下服务：

AWS架构图

6. 设计分析与权衡

6.1 性能与数据完整性

权衡点：

• 快速的分配决策 vs. 准确的用户分配
• 实时数据处理 vs. 数据一致性

设计选择：

• 采用缓存策略，将实验配置和用户分配缓存在Redis中
• 采用最终一致性模型，异步写入持久化存储
• 为重要操作提供重试机制和幂等性设计

优势：

• 低延迟的用户体验
• 高吞吐量的事件处理能力
• 系统可靠性和容错性提高

劣势：

• 数据可能有短暂不一致窗口
• 系统复杂度增加
• 需要额外的监控和恢复机制

6.2 扩展性与成本

权衡点：

• 高可用架构 vs. 成本控制
• 预置资源 vs. 按需扩展

设计选择：

• 核心服务（分配服务）采用无服务器架构
• 使用容器化部署非关键服务
• 数据层采用混合存储策略
• 自动扩展配置根据负载调整资源

优势：

• 资源利用率提高
• 能够应对流量峰值
• 成本与实际使用相匹配

劣势：

• 冷启动延迟
• 复杂的扩展规则可能导致成本预测困难
• 需要更复杂的监控和成本管理

6.3 系统复杂度与可维护性

权衡点：

• 微服务架构 vs. 单体应用
• 专业化组件 vs. 通用设计

设计选择：

• 采用微服务架构，服务边界基于业务功能划分
• 使用API网关统一接口管理
• 实现集中式日志和监控
• 采用基础设施即代码(IaC)方法管理部署

优势：

• 团队可以独立开发和部署各自的服务
• 服务可以使用最适合其需求的技术栈
• 系统的不同部分可以独立扩展

劣势：

• 分布式系统调试更加复杂
• 服务间通信开销增加
• 需要更完善的DevOps流程

6.4 隐私与数据安全

权衡点：

• 丰富的用户数据 vs. 隐私保护
• 数据访问便利性 vs. 安全控制

设计选择：

• 实施数据匿名化和最小化原则
• 采用细粒度的访问控制策略
• 敏感数据加密存储
• 完整的审计日志机制

优势：

• 符合数据保护法规要求
• 减少数据泄露风险
• 建立用户信任

劣势：

• 开发和维护成本增加
• 系统性能可能受到影响
• 某些分析场景可能受到限制

6.5 统计有效性与用户体验

权衡点：

• 实验样本大小 vs. 快速决策
• 多实验同时运行 vs. 实验干扰

设计选择：

• 实现实验优先级和互斥规则
• 提供实验样本计算器
• 支持渐进式流量分配
• 实现提前终止条件（显著性达到或无希望达到）

优势：

• 更快获得有效实验结果
• 减少负面实验对用户的影响
• 更有效地利用用户流量

劣势：

• 可能导致"窥探"偏差
• 复杂的实验设计更难理解
• 需要更专业的统计知识

7. 总结

本设计提供了一个可扩展、高性能的AB测试平台架构，能够满足企业级应用需求。关键特点包括：

1. 微服务架构：将系统分解为功能明确的服务，便于独立扩展和维护。

2. 高性能分配系统：通过多层缓存和异步处理确保快速的用户分配决策。

3. 灵活的数据处理：结合实时和批处理分析，提供及时且全面的实验结果。

4. 云原生设计：充分利用AWS云服务优势，实现弹性伸缩和高可用性。

5. 安全与隐私：内置数据保护机制，确保用户数据安全和隐私。

该平台适用于各种规模的应用，从小型网站到大型互联网产品，都能提供可靠的AB测试能力，帮助产品团队做出数据驱动的决策。