如何实现多实验并行迭代，谈阿里妈妈的A/B测试实践

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一. 系统整体架构

架构整体可以划分为三个系统，如下图所示。

接下来对各个子系统进行详细的介绍。

1. 实验配置管理发布系统

此系统给用户提供便捷的UI操作界面，方便用户添加实验配置流量，然后动态地在线发布。为了弥补各种不可预期的错误，该系统支持历史版本的快速回滚。

2. 在线服务系统

根据用户的实验配置文件，进行分流处理，给各个实验分配相应的流量。实验分流模块以库的方式接入在线服务系统。在系统的流量入口处调用此分流库。后续会详细介绍分流的原理和作系统进行实验的方法。

3. 日志分析展示系统

根据在线服务系统记录的日志，统计出各个实验的效果，供系统分析师或实验观察者使用。然后根据实验的效果，使用实验管理系统去调整各个实验流量的占比。

二. 各模块介绍

1. 实验配置管理发布系统

(1) 实验场景。广告系统中，实验是针对某一批广告位或者特定页面进行的。针对PID（标记广告的位置信息）或页面来对流量进行分类就成了一个强需求。将这样一批广告位定义为一个实验场景。Web操作页面上需要提供配置实验场景的UI界面，用户可以在这个界面上新建一个场景，指定符合某些PID要求或者URL要求的请求进入相应的实验场景，UI界面如下所示。

在此页面上，用户可以方便地添加一个新场景，并指定该场景的入口PID（入口PID可以设定多个）。

(2) 实验分层和流量切分。进入某个实验场景后，通过分多层来达到流量的复用。每一层的流量均是流入这个场景流量的一个全集。每一层的流量可以按用户指定的切分标记进行分桶切流。

一层可以看成是多个实验的集合，实验分层的原则如下：

• 相互之间没有影响的实验可以分到不同层。

• 相互之间有影响的实验分到同一层。

由于互不影响的实验被分配到了不同的层，从而达到复用流量的目的。相互之间有影响的实验分到同一层，则保证了同一请求不会去作两个互斥的实验。

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