实战篇：海外广告系统设计全解析

1. 项目总体目标

设计一个 高可用、高并发、可扩展的海外广告投放系统，主要目标包括：

• 支持全球广告投放和计费（多币种、多语言、多时区）

• 高并发广告请求响应（广告请求延迟 <50ms）

• 精准统计曝光、点击、转化数据

• 灵活支持多种广告形式（Banner、Video、Native、Interstitial）

• 数据驱动的智能竞价和优化

核心理念：

• 微服务 + 事件驱动 + CQRS + 缓存优化

• 广告请求低延迟、高吞吐

• 可扩展支持全球业务

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2. 系统业务模块 & 设计模式

模块	功能点	设计模式	Java 技术实现
广告管理	创建、审核、投放	建造者模式（广告素材构建）、策略模式（投放策略）	Spring Boot + MyBatis-Plus
广告投放	实时竞价、广告请求分配	策略模式（竞价策略）、责任链模式（广告规则链）	Spring Boot + Redis + Kafka
用户与受众管理	用户画像、兴趣标签	观察者模式（画像更新）、组合模式（标签树）	MongoDB + Redis
数据采集	曝光、点击、转化	观察者模式（事件订阅）、适配器模式（SDK多平台适配）	Kafka + Flink
报表分析	实时分析、历史分析	责任链模式（分析流程）、观察者模式（数据变动通知）	ClickHouse + Flink
支付结算	广告主充值、扣费	策略模式（支付方式）、状态模式（订单状态流转）	支付宝/Stripe SDK
投放优化	智能竞价、A/B测试	策略模式（优化算法）、模板方法模式（测试流程）	AI/ML 服务 + Spring Boot
API 网关	统一入口、安全、限流	责任链模式（过滤器链）、代理模式	Spring Cloud Gateway + Sentinel
系统监控	监控请求延迟、报警	观察者模式（告警事件）、单例模式（监控客户端）	Prometheus + Grafana + SkyWalking
SDK/第三方接入	移动端、Web端	适配器模式	Java SDK + REST API

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3. 技术栈 & 中间件选型表

层级	技术 / 中间件	说明	并发/性能能力
网关层	Spring Cloud Gateway + Sentinel	请求限流、灰度发布	50万 QPS（集群）
应用层	Spring Boot + Spring Cloud	微服务开发	水平扩展可支持百万级广告请求/秒
缓存层	Redis Cluster	热数据缓存、广告位分配	100万 QPS（集群）
消息队列	Kafka	实时事件流、曝光点击统计	100万 TPS（单集群）
数据层	MySQL 主从 + ShardingSphere	交易数据、广告主账户	单库 5万 TPS（可分库分表扩展）
数据分析	ClickHouse / Flink	实时和批量广告统计	支撑千万级事件/秒
搜索与推荐	ElasticSearch	广告索引与匹配	10万 QPS
分布式事务	Seata / TCC	跨服务支付结算一致性	秒级补偿
文件存储	MinIO / OSS	素材存储（图片/视频）	带宽依赖云存储
调度中心	Quartz / ElasticJob	定时任务、广告过期	秒级任务调度
监控	Prometheus + Grafana + SkyWalking	链路追踪、性能监控	毫秒级报警

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4. 核心设计模式 Java 示例

4.1 策略模式（广告投放策略）

public interface AdStrategy {
    void execute(AdRequest request);
}

public class CPCStrategy implements AdStrategy {
    public void execute(AdRequest request) {
        System.out.println("按点击付费策略执行广告投放：" + request.getAdId());
    }
}

public class CPMStrategy implements AdStrategy {
    public void execute(AdRequest request) {
        System.out.println("按千次展示付费策略执行广告投放：" + request.getAdId());
    }
}

public class AdContext {
    private AdStrategy strategy;
    public AdContext(AdStrategy strategy) { this.strategy = strategy; }
    public void run(AdRequest request) { strategy.execute(request); }
}

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4.2 观察者模式（曝光事件通知）

public interface Observer {
    void update(String event);
}

public class AnalyticsService implements Observer {
    public void update(String event) {
        System.out.println("曝光事件统计: " + event);
    }
}

public class EventBus {
    private List<Observer> observers = new ArrayList<>();
    public void register(Observer observer) { observers.add(observer); }
    public void notifyAll(String msg) { observers.forEach(o -> o.update(msg)); }
}

4.3 责任链模式（广告规则链）

public abstract class AdFilter {
    protected AdFilter next;
    public void setNext(AdFilter next) { this.next = next; }
    public abstract boolean filter(AdRequest request);
}

public class GeoFilter extends AdFilter {
    public boolean filter(AdRequest request) {
        if(request.getCountry().equals("US")) return true;
        return next != null && next.filter(request);
    }
}

public class DeviceFilter extends AdFilter {
    public boolean filter(AdRequest request) {
        if(request.getDevice().equals("Mobile")) return true;
        return next != null && next.filter(request);
    }
}

5. 高并发设计方案

技术手段	目的	并发/性能能力
Redis 热缓存	广告位快速匹配	100万 QPS
Kafka 异步事件	曝光、点击统计	100万 TPS
分库分表	广告主账户、投放日志	水平扩展百万级 TPS
CDN + Edge 缓存	素材分发	全球快速加载 <50ms
API 限流	防止突发请求压垮系统	50万 QPS
灰度发布	广告策略和SDK更新	0宕机升级

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6. 架构逻辑图（简化）

         广告请求
             |
     API网关（限流、鉴权）
             |
 ┌─────────┼──────────┐
 广告服务   用户画像服务   投放优化服务
     |          |           |
   Redis      MongoDB       AI/ML
     |          |           |
   Kafka <-> Flink / ClickHouse
     |
   MySQL + OSS

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7. 核心特点总结

• 业务层面：支持多币种、多语言、全球投放

• 技术层面：微服务 + 高性能中间件 + 设计模式落地

• 性能层面：支撑百万级广告请求、秒级曝光统计

• 可扩展性：新增广告形式、智能竞价策略或全球区域快速扩展