系统架构
广点通的系统架构与常见的广告架构并无明显差别。
广告主侧
在广告库这一层，广点通做了容灾升级，部署了天津、上海、深圳三地的数据中心。
检索系统的设计是用业界通用的倒排表，将广告质量的数据关联到广告级别，生成索引文件。
流量侧
Mixer将流量端用户标识扩展出用户画像后，请求检索系统，在Sunfish模块里把用户画像和广告数据关联起来运算。
检索系统
在大规模任务中，广告系统通常由模型、索引和检索算法三大组件组成。模型计算单个用户-广告的偏好概率，索引将所有商品有序地组织在一起，检索算法根据模型的输出在索引中召回最终的推荐结果。三者共同决定了召回质量且存在内在联系。
Sunfish是检索核心，向上对接广告数据，向下对接用户标签，最终决定给用户展示哪些广告。
第一代检索服务
传统的倒排表，是把条件进行组合，再做过滤的逻辑，复杂度是M x N。
第二代检索服务
将定向接口抽象成一棵四层的逻辑树。核心思想就是面向接口编程，这样增加定向就不用改代码了。索引和定向接口标准化，减少了沟通成本。
存在的问题：索引和排序之间的挑战，检索和排序之间的问题。它们是通过数据来耦合，在需求变动的时候频繁的修改这个接口。
第三代检索服务
有更强的定向能力，不是四层书，而是递归多叉树，把排序接口标准化，通过接口来开发和沟通，优化思想与第二代的优化类似。
第三代系统能够融合各种用户标识，腾讯内部有很多用户标识，例如QQ号、腾讯号，还有IMEI、浏览器也有自己的标识。我理解这个应该是属于DMP领域的功能，类似于提供一个全局ONE ID的功能。
检索系统要解决的核心问题
用户特征和广告定向要求能够匹配
流量要求与广告特征的匹配
广告的定向要求是一个逻辑表达式，在这里是递归定义的多叉树。例如一个用户画像，男性，27岁，广州。把逻辑运算问题转换成了一个计数和查找的问题。
把所有递归多叉树都转置存储下来，就形成了索引文件。索引的key为用户特征，value为匹配的广告。
检索系统氛围全量和增量数据流，这样可以满足数据的准确性和及时性两种需求。
