1. 需求明确化

功能需求

实验管理
- 创建、编辑、删除、复制实验
- 设置实验参数（变体、权重、目标指标、时长等）
- 实验状态管理（草稿、运行中、已结束）
用户分流与分配
- 支持多种分流策略（随机分配、分层分配、定向分配）
- 用户粘性（确保用户始终看到同一变体）
- 支持流量控制（渐进式发布）
数据收集
- 事件跟踪与记录
- 实时数据采集
- 异常检测与警报
分析与报告
- 统计显著性检验
- 关键指标计算（转化率、留存率等）
- 自动化报告生成与导出
可视化仪表盘
- 实时监控指标
- 趋势分析图表
- 实验结果展示
集成能力
- REST API 接口
- SDK 支持多平台（Web、移动端、服务端）
- 与其他分析工具集成（Google Analytics等）
权限与安全
- 用户角色与权限管理
- 审计日志
- 数据安全与隐私保护

非功能需求

性能
- 低延迟（分配决策<10ms）
- 高吞吐量支持
可扩展性
- 支持大规模用户与实验
- 水平扩展能力
可用性
- 99.99%以上的系统可用性
- 容错与灾备机制
安全性
- 数据加密
- 访问控制与认证

2. 关键指标计算

容量估算

假设一个中等规模的互联网产品场景：

DAU (日活跃用户)
- 假设日活跃用户为 1,000,000 用户
用户会话与交互
- 平均每用户每天 5 次会话
- 每次会话平均 10 次交互/事件
- 总日事件量：1,000,000 × 5 × 10 = 50,000,000 事件/天
峰值 TPS (每秒交易量)
- 假设 20% 的流量集中在高峰小时
- 高峰小时流量：50,000,000 × 0.2 = 10,000,000 事件/小时
- 峰值 TPS：10,000,000 ÷ 3,600 ≈ 2,800 TPS
AB 测试规模
- 同时运行的实验：50 个
- 每个实验平均 3 个变体
- 每天新创建实验：5 个
存储需求
- 事件数据（每事件 1KB）：50,000,000 × 1KB = 50GB/天
- 用户配置文件（每用户 2KB）：1,000,000 × 2KB = 2GB
- 实验配置数据（每实验 10KB）：50 × 10KB = 0.5MB
- 分析结果与报告（每实验每天 100KB）：50 × 100KB = 5MB/天
- 总存储需求（按月计算）：(50GB × 30) + 2GB + (5MB × 30) = ~1.5TB/月
带宽需求
- 峰值入站：2,800 TPS × 1KB = 2.8MB/秒
- 考虑冗余和增长：峰值带宽需求约 10MB/秒

3. 高层架构设计

架构概述

AB测试平台采用微服务架构，划分为以下几个主要部分：

客户端层：包括Web客户端、移动客户端和服务端集成。通过SDK或API与平台交互。
接入层：负责流量分发和API网关功能，处理认证、限流等。
应用服务层：核心业务逻辑，包括实验管理、用户分配、事件收集和分析服务。
数据层：存储实验配置、用户数据和事件数据的数据库及缓存系统。
辅助服务：提供认证授权、通知、日志等功能支持。

基础架构图

详细架构图

4. 深入细节设计

4.1 数据库设计

AB测试平台需要处理多种数据类型，我们将采用混合数据存储策略：

关系型数据库 (MySQL/PostgreSQL)

主要存储结构化的业务数据，包括：

实验表 (Experiments)

实验ID (PK)
实验名称
描述
创建者ID
创建时间
更新时间
开始时间
结束时间
状态 (草稿/运行中/已暂停/已完成)
流量百分比
目标指标
样本大小计算

变体表 (Variants)

变体ID (PK)
实验ID (FK)
变体名称
描述
权重/流量分配
配置参数 (JSON)

用户分配表 (UserAllocations)

分配ID (PK)
用户ID
实验ID (FK)
变体ID (FK)
分配时间
最后交互时间

目标指标表 (Metrics)

指标ID (PK)
名称
描述
类型 (计数/比率/平均值等)
聚合方法

用户表 (Users)

用户ID (PK)
用户名
角色
权限
部门

缓存 (Redis)

用于存储需要快速访问的数据：

实验配置缓存
- 键: experiment:{experimentId}
- 值: 实验配置JSON
用户分配缓存
- 键: allocation:{userId}:{experimentId}
- 值: 变体ID
分流规则缓存
- 键: rules:{experimentId}
- 值: 分流规则配置

流处理系统 (Kafka)

用于处理高吞吐量的事件数据：

用户事件主题
系统事件主题
分析结果主题

数据仓库 (Snowflake/Redshift)

用于存储和分析大量历史数据：

事件事实表
用户维度表
实验维度表
时间维度表
聚合指标表

4.2 API设计

API遵循RESTful设计原则，主要端点包括：

实验管理 API

GET    /api/v1/experiments        # 获取实验列表
POST   /api/v1/experiments        # 创建新实验
GET    /api/v1/experiments/{id}   # 获取实验详情
PUT    /api/v1/experiments/{id}   # 更新实验
DELETE /api/v1/experiments/{id}   # 删除实验
POST   /api/v1/experiments/{id}/start # 启动实验
POST   /api/v1/experiments/{id}/stop  # 停止实验

变体管理 API

GET    /api/v1/experiments/{expId}/variants      # 获取变体列表
POST   /api/v1/experiments/{expId}/variants      # 创建变体
PUT    /api/v1/experiments/{expId}/variants/{id} # 更新变体
DELETE /api/v1/experiments/{expId}/variants/{id} # 删除变体

分配服务 API

GET    /api/v1/allocate           # 获取用户分配# 参数: userId, experimentId, context
POST   /api/v1/activate           # 激活分配(确认用户看到了变体)

事件跟踪 API

POST   /api/v1/events             # 记录事件# 参数: userId, eventType, properties, experimentId, variantId
GET    /api/v1/events             # 查询事件# 参数: userId, experimentId, startTime, endTime

分析 API

GET    /api/v1/analytics/experiments/{id}/results  # 获取实验结果
GET    /api/v1/analytics/metrics                   # 获取指标列表
GET    /api/v1/analytics/metrics/{id}/trends       # 获取指标趋势

SDK接入点

GET    /api/v1/sdk/config         # 获取SDK配置
POST   /api/v1/sdk/batch          # 批量处理多个事件

4.3 关键组件设计

1. 分配服务

分配服务是AB测试平台的核心组件，负责将用户分配到实验变体。

分配算法流程：

检查用户是否已有分配（缓存查询）
如无现有分配，应用分层分配规则
- 检查用户是否符合实验目标人群
- 检查实验流量上限
- 应用实验排除/优先规则
生成随机数进行变体分配
记录分配结果到缓存和数据库
返回分配结果

为确保性能，分配服务将：

使用多层缓存
异步写入持久化存储
采用一致性哈希算法确保用户分配稳定性

2. 事件收集服务

事件收集服务处理大量用户交互事件数据。

事件处理流程：

接收来自SDK/API的事件数据
初步验证事件格式与必要字段
添加元数据（时间戳、服务器信息）
发送到Kafka流式处理系统
返回确认（异步处理）

为处理高吞吐量，事件服务将：

采用无状态设计，便于水平扩展
使用批处理API减少网络开销
实现背压机制，防止系统过载

3. 分析服务

分析服务从原始事件数据生成有意义的实验结果。

分析处理流程：

定期（实时/批处理）从数据源获取事件数据
按实验和变体分组数据
计算关键指标（转化率、平均值等）
执行统计测试（t检验、卡方检验等）
评估置信度水平和统计显著性
生成结果报告
缓存常用查询结果

为提高分析能力，分析服务将：

使用流处理进行实时初步分析
使用批处理进行深度统计分析
可选使用机器学习预测长期影响

5. AWS服务选型

将AB测试平台部署到AWS上时，可以使用以下服务：

架构组件	AWS服务	理由
接入层	CloudFront + API Gateway	提供CDN和API管理能力，支持全球分发和请求限流
应用服务	ECS/EKS + Fargate	容器化部署，易于扩展和管理微服务
实验管理服务	ECS + ALB	支持自动伸缩和负载均衡
分配服务	Lambda + API Gateway	无服务器架构，按需扩展，快速响应
事件收集服务	Kinesis Data Firehose	大规模实时数据采集和处理
数据存储	RDS (PostgreSQL)	存储结构化的实验配置和用户数据
缓存	ElastiCache (Redis)	高性能缓存，减少数据库负载
流处理	Kinesis Data Streams + Analytics	实时数据流处理和分析
数据仓库	Redshift	大规模数据分析和存储
批处理分析	EMR	大规模数据处理和机器学习
监控告警	CloudWatch + SNS	系统监控和告警通知
认证授权	Cognito + IAM	用户认证和权限管理
内容存储	S3	报告、日志、导出数据存储
部署管理	CloudFormation	基础设施即代码，简化部署