微信红包架构、微信广告引擎——永不止步的架构优化与演进

业务部门不断提出新的需求，用户量不断增长，致使软件架构面临的挑战越来越大。应该如何设计我们的软件架构来适应海量业务的需求呢？

在即将于4月16～18日举行的QCon北京2017上，我们策划了丰富多彩的架构案例，来自Google、Facebook、Airbnb、LinkedIn、阿里巴巴、腾讯、百度和滴滴出行等公司的一线专家将带来精彩分享。

微信红包除夕当天的收发数量达142亿，收发峰值也已达到76万每秒。微信支付应用产品系统负责人方乐明曾负责2015、2016和2017年春节微信红包系统的性能优化与稳定性提升，他将分享《微信红包后台系统可用性设计实践》。介绍微信红包后台系统的高可用实践经验，主要包括后台的 set 化设计、异步化设计、订单异地存储设计、存储层容灾设计与平行扩缩容等。真实还原微信红包系统设计背后的思考过程。

微信广告自2014年上线以来，分别发布了公众号与朋友圈广告。微信广告系统承载了每天十亿级以上的访问量，紧密与微信平台生态相结合，同时利用了腾讯大数据体系进行效果优化。腾讯微信广告引擎逻辑负责人陈功将分享《微信广告引擎与播放节奏算法实践》。给大家展示微信广告的整体系统架构，并介绍重要的功能模块和数据流程。其中会深入讲解广告投放时的播放节奏算法，看如何解决微信环境下的投放优化问题。

Instagram目前拥有超过6亿月活用户，是用户规模增长最快的社交平台之一。Facebook Instagram基础架构部门工程师陈昊将分享Instagram如何通过工具定位系统性能瓶颈、自动化检测性能regression，并通过几个具体实例向大家介绍Instagram在性能优化方面的一些经验。

Airbnb工程经理龙玺将分享《AirTrain：Airbnb 的通用数据产品平台》，从机器学习应用和非机器学习应用两个不同角度系统地介绍 AirTrain 的架构，并且着重讨论一些在开发过程中的需求和设计思路。

滴滴出行是近年成长最快的互联网公司之一。滴滴出行技术专家蔡啸将分享《交易场景下大规模路径规划服务集群的架构演化》。回顾整个路线引擎服务的发展历程，其中的架构如何从单模块的简单服务，逐步发展为一个多层分布式集群，在日访问量从千万到百亿的过程中，都遇到了哪些稳定性方面的挑战，他们又是如何解决的。

一起来看看QCon上的精彩架构案例吧。

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