智能营销云（Smart Marketing Cloud，以下简称SMC），是TalkingData推出的数字化营销平台。依托TalkingData 及合作伙伴所提供的强大数据支撑，提供了一套从人群构建、客群洞察，再到同步投放、客观监测的一体化解决方案，帮助企业构建完整的数字化营销闭环。
SMC服务多个行业的广告主和广告代理，帮助他们对目标受众人群进行分析、洞察和触达。但是由于SMC汇集了包括一方企业数据、二方媒体数据和TalkingData自有数据在内的多源数据，数据量非常大；此外，为了对受众人群进行全面、深入的画像，TalkingData基于人口属性、移动端行为偏好等建立了拥有六大类别、800多个标签的标签体系，维度非常多。这对数据的处理分析提出了巨大的挑战。
在具体使用中，产品性能是企业非常重视的方面。为了提升SMC的性能，让用户能够快速、准确的实现目标受众洞察，我们从技术上对SMC的受众分析能力进行了三大方面的优化：
在SMC中，由于数据量巨大，我们对所有广告主构建的受众人群均会使用RoaringBitmap进行存储。由于RoaringBitmap只能存储整型数据，而我们需要处理的数据量在大多数情况下高达数十亿条，故我们将RoaringBitmap进行扩展，使之支持长整型数据。
原生RoaringBitmap只支持int类型，最大数据存储量为2147483647，由于TalkingData设备数据量约80亿，已远远超过RoaringBitmap的存储范围，所以需要使用长整型来扩展RoaringBitmap。
以 set(long)方法为例，寻址方法大概如下代码所示：
public void set(long offset) { int index = (int) (offset / max()); int value = (int) (offset % max()); bitmaps.get(index).set(value);}
扩展之后的RoaringBitmap，已经获得了比较好的存储和读取速度。但这还只是开始，随后还需要对这些人群数据进行多维度的分析和计算。
SMC的受众分析维度包含：人口属性维度、设备属性维度、商旅属性、App行为分析等。基于以上维度对某个广告受众人群包进行分析时，需要进行约10万次Bitmap的交并运算，此时系统CPU和I/O就成了瓶颈。于是我们采用RocksDB进行Bitmap的缓存，以减少I/O耗时。
RocksDB依靠大量灵活的配置，使之能针对不同的生产环境进行调优，包括直接使用内存、使用Flash、使用硬盘或者HDFS。支持使用不同的压缩算法，并且有一套完整的工具供生产和调试使用。
RocksDB优势如下：
RocksDB支持snappy、zlib、bzip2 lz4和lz4_hc压缩算法。对不同层的数据可以配置不同的压缩算法。一般来说，90%的数据保存在Lmax层。一个典型的安装可能是L0-L2层不配置压缩算法，中间层用snappy压缩算法，而Lmax层采用zlib压缩。使用RocksDB后，I/O性能显著提升，原来需要3个小时以上才能计算完成的任务，现在缩短到1.5小时即可计算完毕。
但这个时间仍然太长，让人无法忍受，于是我们想到对系统数据进行抽样，以加快运算速度。
随机抽样是最为常用的算法之一，它最大的特点是能够通过抽取、计算较小的数据样本量，来尽可能客观的推断数据总体特征。
我们需要进行随机抽样且保持有序，当总设备量为n，需要随机挑选出m个设备，其中m < n。输出是[0 , n-1] 范围内m个随机整数的有序列表，不允许重复。从概率的角度说，我们希望得到没有重复的有序选择，其中每个选择出现的概率相等。简单来说就是从n个数中， 随机抽取m个数据，并保持有序。
轮流判断n个数组成的列表中每个数的概率(m/n)，每次判断后n=n-1，若当前被判断的数被选择，则m=m-1，否则 m 不变。
实现方式：
public static Set random(long n,int m){ Set set = new TreeSet(); long remaining = n-1; for (long i = 0; i if (Math.random() * remaining < m){ set.add(i); m -= 1; } remaining -= 1; } return set;}
我们使用次方法从总设备量中随机抽取受众人群分析样本数据并加工成Bitmap。我们假设另此Bitmap为A，男性全量数据M，则计算X人群中的男性占比P的公式为：
