正文
很好的算法，在基线上有可能无法收到好的效果。
实验的流量有限，导致实验的数量变少，而增大实验流量又会影响业务基线。
我们在总结现有的各种实验机制的基础上，结合阿里妈妈的应用场景实践出了一种高效便捷、能充分利用流量、并行多个实验的方法。
该方法也能支持系统的灰度发布，有如下几个优点。
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提高并发：实现多实验并行迭代，加快迭代的速度。
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公平对比：做到实验效果公平、准确对比评估，即时停止不符预期的实验；随时扩大效果良好的实验的流量。
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降低门槛：提供实验管理工具，除算法以外，其他有实验需求的如产品、运营、前端等都可以独立申请发布实验。
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建立闭环：从想法、实验前线下评估、发布实验、实验进行、实验评估、最后实验总结，确保实验结果的质量。
系统架构和模块说明
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
