正文
接入层
包括 QLB（iQiYi Load Balance）、Nginx 前端机，主要做流量的反向代理和整体的限流与降级功能。
流量分发层
：包括策略服务和流量平台服务；策略服务支持公司层面的策略控制和日常的运营需求；流量平台服务主要控制流量在各投放平台上的分配和请求逻辑，投放平台包括品牌广告投放平台，效果广告投放平台和外部 DSP。
投放服务
：前文介绍的业务逻辑都包含在这里，由单一的模块来实现。
日志收集
：接收曝光点击等日志，主要完成计费、频控和去重等业务逻辑，也是由单一的模块来实现。
计费系统
：利用 Redis 主从同步机制把订单的实时消耗数据同步到投放服务。
频次系统
：使用 Couchbase 机群来做用户数据存储。
数据同步层
：这一层涉及的数据种类很多，其中相对较重要的有两种：业务数据和日志数据，业务数据主要包括广告的定向、排期和预算等内容。
我们利用业务数据做了两方面的优化工作：
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通过业务数据分发一些对时效性要求不高的数据给到投放服务，避免了一些网络 IO；
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在业务数据中进行空间换时间的优化，包括生成索引及一些投放服务所需要的数据的预计算，譬如提前计算计费系统中的 key 值。
随着业务增长，架构也遇到了一些挑战。
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流量增长：系统上线之后很好地满足了广告主对转化效果的要求，这个正向的效果激发了广告主对流量的需求，为此产品和运营团队不断地开辟新的广告位，同时爱奇艺的用户数和流量也在持续增长，这些原因共同为效果广告平台带来了巨大的流量。
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广告主数量和订单数量增长：这个增长包括两方面，一方面与流量增长相辅相成，相互促进；爱奇艺的优质流量和良好的转化效果吸引了更多的广告主；另一方面，由于商务政策上的原因，广告主和订单量在季度末会有阶段性的增长。
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性能问题：流量和订单量的增长使得系统的负载快速增加，因为订单是全量召回的，当订单量增长到一定数量之后，会使得长尾请求增多，影响整体服务性能，无法通过水平扩容解决。
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超投问题：由于曝光和点击的延迟，以及投放计费环路的延迟，不可避免的存在超投问题，这也是广告系统的固有问题；品牌广告是先签订合同，投放量达到即可按照合同收款，超出部分不会对广告主收费，品牌广告预定量都很大，超投比率较小；和品牌广告不同，效果广告实时扣费，如果沿用品牌思路的话，超投部分会造成多余的扣费，而中小广告主对此非常敏感，也会增加技术团队问题分析排查工作，同时因为效果广告的预算少，预算调整变化很快，使得超投比率要比品牌广告大；针对效果广告的超投问题，技术团队要做的事情分成两个层面，一是保证超投的部分不会计费，不给广告主带来损失，二是从根本上减少超投，即减少我们自己的收入损失；分别称为
超投不计费
和
减少超投
；
针对上面的几个情况，我们的架构做了调整，如下图：
对比上线伊始的架构，此阶段架构调整体现在以下几个方面：
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投放服务性能优化 – 包括索引分片和增加粗排序模块，主要解决了上述流量增长、广告主数量订单增长等方面带来的性能问题
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索引分片是把原来的一份索引拆分成多份，对应的一个请求会被拆分成多个子请求并行处理，这样每个请求的处理时间会减少，从而有效减少长尾请求数量。
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粗排序：全量召回的好处是收益最大化，缺点是性能会随着订单量增加而线性下降；粗排序在召回阶段过滤掉没有竞争力的低价值的（ECPM 较低的）广告，低价值广告被投放的概率和产生转化的概率很低，因此粗排序的过滤对整体收入影响很小，同时能有效减少进入后续核心计算逻辑（包括精排序及其他的业务逻辑）的订单数量，使得服务压力不随订单量而线性增长。
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计费服务架构优化 - 主要是提升系统的可扩展性和解决超投问题
可扩展性通过服务拆分来解决，把单一模块的计费服务拆分成三个模块，拆分之后日志收集模块对外提供服务，主要职责是接收日志请求并立即返回，保证极低的响应时间；然后对计费日志和非计费日志进行不同的处理；检测过滤模块主要职责是进行定向检查和异常日志识别。计费服务把有效计费数据更新到计费系统。拆分成三个模块之后，每个模块都很简单，
符合微服务基本原则之一：单一职责
。
