功能分析文档：基于IP频次过滤的广告请求处理系统

功能分析文档：基于IP频次过滤的广告请求处理系统

1. 背景与目标

在程序化广告行业中，广告主希望广告能够精准展示给目标用户，同时避免广告被恶意刷量或重复曝光给同一用户。为此，需要实现一个基于IP频次过滤的广告请求处理系统，主要目标包括：

1. 防止广告欺诈：通过限制同一IP地址在特定时间内的广告请求次数，减少无效曝光。
2. 优化广告预算：避免广告预算浪费在无效流量上。
3. 提升系统性能：通过异步处理和分布式存储，提高系统的吞吐量和响应速度。

2. 功能需求

2.1 核心功能

1. IP频次过滤：
   • 基于IP地址统计广告请求次数。
   • 支持动态调整频次阈值和时间窗口。
   • 当天时间窗口：从00:00:00到23:59:59，每天自动重置计数。
2. 广告请求处理：
   • 接收广告请求，提取IP地址。
   • 根据IP频次检查结果决定是否展示广告。
3. 异步处理：
   • 使用Kafka实现广告请求的异步处理，解耦请求接收和频次检查逻辑。

2.2 扩展功能

1. 动态配置：
   • 支持动态调整频次阈值和时间窗口，无需重启服务。
2. 异常IP检测：
   • 结合机器学习模型识别异常IP，进一步提升过滤效果。
3. 监控与告警：
   • 实时监控系统性能指标（如Kafka消息积压、Redis性能）。
   • 设置告警规则，及时发现和处理异常。

3. 技术方案

3.1 系统架构

系统采用分层架构，分为以下模块：

1. 请求接收层：
   • 接收广告请求，提取IP地址并发送到Kafka。
2. 消息队列层：
   • 使用Kafka作为消息队列，实现请求的异步处理。
3. 频次检查层：
   • 从Kafka消费消息，调用频次检查服务。
   • 使用Redis存储IP频次数据，支持高效读写。
4. 广告展示层：
   • 根据频次检查结果，调用广告展示服务或记录日志。

3.2 技术选型

1. 编程语言：Java（Spring Boot框架）。
2. 存储系统：Redis（用于存储IP频次数据）。
3. 消息队列：Kafka（用于异步处理广告请求）。
4. 监控工具：Prometheus + Grafana（用于系统性能监控）。

4. 实现方案

4.1 核心模块

4.1.1 IP频次过滤服务

• 功能：统计IP地址在当天内的广告请求次数，并根据阈值决定是否允许访问。
• 实现：
  • 使用Redis存储IP频次数据，键为ip:IP地址，值为时间戳:访问次数。
  • 每天00:00:00自动重置计数。
  • 支持动态调整频次阈值和时间窗口。

4.1.2 广告请求处理

• 功能：接收广告请求，提取IP地址并发送到Kafka。
• 实现：
  • 使用Spring Boot的KafkaTemplate将IP地址发送到Kafka的ad-requests主题。
  • 返回响应提示请求已接收。

4.1.3 Kafka消费者

• 功能：从Kafka消费广告请求消息，调用频次检查服务并根据结果处理广告请求。
• 实现：
  • 使用@KafkaListener注解实现消息消费。
  • 调用IpFilterService.checkIpFrequency(ipAddress)进行频次检查。
  • 根据检查结果调用广告展示服务或记录日志。

4.2 关键代码

4.2.1 IP频次检查服务

public boolean checkIpFrequency(String ipAddress) {
    String key = "ip:" + ipAddress;
    long currentTime = System.currentTimeMillis() / 1000;
    long startOfDayTimestamp = getStartOfDayTimestamp();

    String value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (value != null) {
        String[] parts = value.split(":");
        long lastAccessTime = Long.parseLong(parts[0]);
        int accessCount = Integer.parseInt(parts[1]);

        if (lastAccessTime < startOfDayTimestamp) {
            redisTemplate.opsForValue().set(key, currentTime + ":1", getRemainingSecondsUntilEndOfDay(), TimeUnit.SECONDS);
            return true;
        } else {
            if (accessCount >= FREQUENCY_THRESHOLD) {
                return false;
            } else {
                redisTemplate.opsForValue().set(key, currentTime + ":" + (accessCount + 1), getRemainingSecondsUntilEndOfDay(), TimeUnit.SECONDS);
                return true;
            }
        }
    } else {
        redisTemplate.opsForValue().set(key, currentTime + ":1", getRemainingSecondsUntilEndOfDay(), TimeUnit.SECONDS);
        return true;
    }
}

4.2.2 Kafka消费者

@KafkaListener(topics = "ad-requests", groupId = "ip-filter-group")
public void consume(String ipAddress) {
    boolean allowAccess = ipFilterService.checkIpFrequency(ipAddress);
    if (allowAccess) {
        showAd(ipAddress);
    } else {
        logRejectedRequest(ipAddress);
    }
}

5. 部署与运维

5.1 部署方案

1. Redis：部署Redis集群，确保高可用性和高性能。
2. Kafka：部署Kafka集群，支持高吞吐量的消息处理。
3. Spring Boot应用：使用Docker容器化部署，支持弹性扩展。

5.2 监控与告警

1. 监控指标：
   • Kafka消息积压情况。
   • Redis读写性能和内存使用情况。
   • 应用服务的响应时间和错误率。
2. 告警规则：
   • Kafka消息积压超过阈值。
   • Redis内存使用率超过80%。
   • 应用服务的错误率超过5%。

6. 预期效果

1. 减少无效曝光：通过IP频次过滤，有效减少广告欺诈和无效曝光。
2. 提升系统性能：通过Kafka实现异步处理，提升系统的吞吐量和响应速度。
3. 动态调整能力：支持动态调整频次阈值和时间窗口，灵活应对业务需求。

7. 后续优化

1. 多维度过滤：结合设备ID、用户ID等多维度数据进行过滤。
2. 机器学习模型：引入异常IP检测模型，进一步提升过滤效果。
3. 自动化运维：通过CI/CD流水线实现自动化部署和运维。

8. 总结

本方案通过IP频次过滤和Kafka异步处理，实现了高效、可靠的广告请求处理系统。系统具备高扩展性和灵活性，能够满足程序化广告行业的需求，同时为后续优化和扩展提供了良好的基础。