CN114020321A - 一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，包括客户端和服务器端，客户端能够在不同的软硬件平台上运行，客户端通过网络连接服务器端，服务器端能够在云端或硬件服务器上运行；服务器端包括以下组件：配置中心；数据管理后台；标签系统；消息中心；定时任务系统；数据库。该系统支持多个应用，多平台，多版本同时管理；满足统一性的同时可以进行个性化配置；可以针对模块级别的增量更新功能，实现纵向延伸的信息通道；提升了数据通道稳定性，能够解决现有技术中应用界面制定的问题。本发明还提出一种基于用户行为数据的智能应用界面制定方法。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统和方法。
背景技术
目前，现有技术对于电商应用的页面配置常规做法都是在系统上创建一张特定的页面，以JSON方式输出到CDN，客户端代码按需下载此JSON文件，渲染首页，从而实现动态化。由于类似的需求增多，大量的业务面都在以这种形式实现动态化。所有模块的配置都被描述为一张二维表，每一个模块可以在模版中订制列，而每一行就是该模块下的一条配置信息。每一次配置信息发生变更，这张二维表的数据会被提交到模版中的每个模块订制的一个JS函数，这个JS会针对二维表提交来的数据做校验和简单的格式化。
现有配置技术的缺点主要有以下几点：
1、接入的模块越来越多，配置文件尺寸爆炸，客户端难以承受；
2、线上版本增加，出现需要分平台分版本投放的情况；
3、业务复杂性上升，二维表无法满足业务需求。
现在需要一种新的系统和方法来解决以上技术问题。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提出一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，能够支持多个应用，多平台，多版本同时管理；满足统一性的同时可以进行个性化配置；可以针对模块级别的增量更新功能，实现纵向延伸的信息通道；提升了数据通道稳定性，能够解决现有技术中应用界面制定的问题。
为实现上述目的，本发明的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，包括客户端和服务器端，客户端能够在不同的软硬件平台上运行，客户端通过网络连接服务器端，服务器端能够在云端或硬件服务器上运行；
服务器端包括以下组件：
配置中心，提供对客户端获取配置的API接口服务，接口支持根据客户端信息和标签返回增量数据包/全量更新包；
数据管理后台，提供应用管理和配置管理，支持新建配置，修改配置，回滚和删除配置；
标签系统，提供对客户端、设备、用户等多个维度的标签设置和获取服务；
消息中心，提供根据标签系统，将配置更新的事件推送到客户端；
定时任务系统，提供定时服务，将配置生效、推送配置等设置为定时任务；
数据库，提供数据服务，存储并管理不同版本的配置记录。
进一步地，客户端在其运行的软硬件平台上与配置中心交互，获取配置信息，定时轮询更新策略，内存缓存与本地持久化配置信息，增量包应用，接收服务端推送事件。
进一步地，服务器端在客户端通过认证服务以后，获取通讯管道加密的会话密钥，提供接口数据加密功能。
进一步地，配置中心对客户端进行增量更新是先通过比较首部和尾部的相同部分，再比较中间差异的部分，中间差异的部分通过特定字符去表示该改动是删除、增加或保持，服务器端对前后配置的字符串进行比较得到一组补丁数据。
进一步地，配置采用gzip进行压缩。
进一步地，客户端在本地缓存配置，缓存方式采用Redis缓存。
本发明还提出一种基于用户行为数据的智能应用界面制定方法，包括以下步骤：
S1：客户端启动，请求服务器端接口，获取最新版本配置和客户端本地存储的配置版本信息；
S2：客户端判断是否有可用的本地缓存，及本地缓存是否为最新版本；
S201：若客户端本地缓存版本不是最新版本，则客户端通过服务器端的数据路获取最新版本配置，并缓存到本地；
S202：若客户端的本地缓存版本是最新版本，则客户端从本地读取版本信息；
S3：客户端获取版本信息后生成补丁包并生成MD5值；
S4：客户端从服务器端获取版本信息和MD5值，并与本地信息进行比较；
S401：MD5值比对一致，将最新配置缓存到本地，然后结束任务；
S402：MD5值比对不一致，放弃缓存，结束任务。
本发明的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统支持多个应用，多平台，多版本同时管理；满足统一性的同时可以进行个性化配置；可以针对模块级别的增量更新功能，实现纵向延伸的信息通道；提升了数据通道稳定性，能够解决现有技术中应用界面制定的问题。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步描写和阐述。
图1是本发明首选实施方式的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统的框图；
图2是本发明的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图、通过对本发明的优选实施方式的描述，更加清楚、完整地阐述本发明的技术方案。
如图1所示，本发明首选实施方式的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，包括客户端和服务器端，客户端能够在不同的软硬件平台上运行，客户端通过网络连接服务器端，服务器端能够在云端或硬件服务器上运行；
服务器端包括以下组件：
配置中心，提供对客户端获取配置的API接口服务，接口支持根据客户端信息和标签返回增量数据包/全量更新包；
数据管理后台，提供应用管理和配置管理，支持新建配置，修改配置，回滚和删除配置；
标签系统，提供对客户端、设备、用户等多个维度的标签设置和获取服务；
消息中心，提供根据标签系统，将配置更新的事件推送到客户端；
定时任务系统，提供定时服务，将配置生效、推送配置等设置为定时任务；
数据库，提供数据服务，存储并管理不同版本的配置记录。
客户端在其运行的软硬件平台上与配置中心交互，获取配置信息，定时轮询更新策略，内存缓存与本地持久化配置信息，增量包应用，接收服务端推送事件。客户端在本地缓存配置，缓存方式采用Redis缓存。配置采用gzip进行压缩。
服务器端在客户端通过认证服务以后，获取通讯管道加密的会话密钥，提供接口数据加密功能。
配置中心对客户端进行增量更新是先通过比较首部和尾部的相同部分，再比较中间差异的部分，中间差异的部分通过特定字符去表示该改动是删除、增加或保持，服务器端对前后配置的字符串进行比较得到一组补丁数据。
配置中心的数据结构必须兼顾统一性和个性化。统一的数据结构是抽象管理逻辑的基础，针对统一的数据结构可以设计出通用的管理界面，存储逻辑；而具有一定的个性化能力才能针对不同的场景更好的满足业务需求。
具体地，
本发明设计了Key-List-Object的三层数据结构。整体上配置数据是一个Map，Map中的每一项都是一个List，而List中的项则不规定结构，可以自由发挥。Key-List-Object结构对应到业务上：
Key-表示模块名；
List-表示模块数据；
Object-表示模块中的一条配置项；
配置项，也就是Object是整个数据模型中的原子。
此外，为了支持跨平台和版本的需求，还设计了应用-平台-版本-模块的元信息模型。
应用-这个系统可以支撑多款应用；
平台-如：iPhone，Android Phone，iPad，Android Pad；
版本-就是App的软件版本；
模块-对应到数据结构的Key上；
元信息模型和数据模型结合起来组成了完整的配置中心数据模型。数据项直接关联应用，模块和版本号三个元信息，版本号关联平台，模块关联应用。
在这样的关联下，任意一个请求到达后经历以下步骤：
提取请求元信息：应用，平台，版本号；
根据提取的应用找到关联的模块列表；
根据平台，版本，模块获取全部相关配置项；
把全部构建成Key-List-Object的结构返回。
更新策略主要利用增量来实现，增量的优势主要体现在业务增长的过程中,配置文件可能会从几KB增长到几百KB，如果还继续使用全量更新，这部分流量对用户来说是非常浪费的。而使用增量更新之后，服务端只需要下发不同配置之间的差异补丁包，补丁包的大小相比于原始配置的大小是非常小的，可以节省下90％左右的流量，这是非常可观的。增量更新使用的是google-diff-match-patch，支持Java,JavaScript,Dart,C++,C#,Objective-C,Lua和Python，该增量更新的原理是先通过比较首部和尾部的相同部分，目的是提升一定的效率，再比较中间差异的部分，差异的部分通过一些字符去表示该改动是DEL还是ADD还是EQUAL，这样最终形成的补丁包比改动部分要大一点，但是相比于全量更新已经减少很多了，并且生成补丁包基本是毫秒级的，也不必担心接口请求的耗时问题。服务端把前后配置的字符串进行比较即可得到一组补丁数据。获取补丁后，先生产MD5值与获取的服务端MD5值进行比较，一致才能进行缓存，否则信息有误需要进行重新下载，避免因为补丁造成App无法使用的问题。
实现增量更新的前提是我们需要有不同版本的配置记录，而用文件去管理是非常不可控的，取而代之的是我们可以通过数据库来管理，同时利于后期的横向扩展，可以针对不同平台，不同渠道，不同版本等规则下发。
由于需要App能及时获取到最新配置，我们选择在App激活的时机去获取配置，通过数据统计中心我们可以看到App当日启动次数的时段分析，再结合配置文件大小，我们可以预估所占带宽的大小，运维是非常担心你把他的带宽跑满，影响到其他业务，所以我们需要做两个优化，一个是压缩配置，一个是本地缓存。
为了不占用过多的带宽，我们需要在写入之前把配置压缩，读取之后解压配置。
这里我们通过gzip来压缩配置，可以设置压缩等级，范围是0-9，默认是6，但是提升压缩等级会占用较多CPU时间和内存，我们使用默认等级压缩之后，配置文件体积减少了75％，看来是配置内相同的部分比较多，所以压缩效果还是比较明显的。对于相同的配置，我们可以不用频繁地去请求数据库，而将其缓存到本地，这样后续的请求可以直接从缓存中读取配置，当然请记得设置缓存的过期时间。我们目前用的是Redis缓存，它对于复杂的数据结构和操作支持的相当不错，而且操作简单，对于前期只是key-value存储的话，可以考虑使用Redis。
本发明的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1：客户端启动，请求服务器端接口，获取最新版本配置和客户端本地存储的配置版本信息；
S2：客户端判断是否有可用的本地缓存，及本地缓存是否为最新版本；
S201：若客户端本地缓存版本不是最新版本，则客户端通过服务器端的数据路获取最新版本配置，并缓存到本地；
S202：若客户端的本地缓存版本是最新版本，则客户端从本地读取版本信息；
S3：客户端获取版本信息后生成补丁包并生成MD5值；
S4：客户端从服务器端获取版本信息和MD5值，并与本地信息进行比较；
S401：MD5值比对一致，将最新配置缓存到本地，然后结束任务；
S402：MD5值比对不一致，放弃缓存，结束任务。
本发明的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统支持多个应用，多平台，多版本同时管理；满足统一性的同时可以进行个性化配置；可以针对模块级别的增量更新功能，实现纵向延伸的信息通道；提升了数据通道稳定性，能够解决现有技术中应用界面制定的问题。
上述具体实施方式仅仅对本发明的优选实施方式进行描述，而并非对本发明的保护范围进行限定。在不脱离本发明设计构思和精神范畴的前提下，本领域的普通技术人员根据本发明所提供的文字描述、附图对本发明的技术方案所作出的各种变形、替代和改进，均应属于本发明的保护范畴。本发明的保护范围由权利要求确定。
Claims (7)
1.一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，其特征在于，包括客户端和服务器端，所述客户端能够在不同的软硬件平台上运行，所述客户端通过网络连接服务器端，所述服务器端能够在云端或硬件服务器上运行；
所述服务器端包括以下组件：
配置中心，提供对客户端获取配置的API接口服务，接口支持根据客户端信息和标签返回增量数据包/全量更新包；
数据管理后台，提供应用管理和配置管理，支持新建配置，修改配置，回滚和删除配置；
标签系统，提供对客户端、设备、用户等多个维度的标签设置和获取服务；
消息中心，提供根据标签系统，将配置更新的事件推送到客户端；
定时任务系统，提供定时服务，将配置生效、推送配置等设置为定时任务；
数据库，提供数据服务，存储并管理不同版本的配置记录。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，其特征在于，所述客户端在其运行的软硬件平台上与配置中心交互，获取配置信息，定时轮询更新策略，内存缓存与本地持久化配置信息，增量包应用，接收服务端推送事件。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，其特征在于，所述服务器端在客户端通过认证服务以后，获取通讯管道加密的会话密钥，提供接口数据加密功能。
4.根据权利要求1所述的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，其特征在于，所述配置中心对客户端进行增量更新是先通过比较首部和尾部的相同部分，再比较中间差异的部分，中间差异的部分通过特定字符去表示改动是删除、增加或保持，所述服务器端对前后配置的字符串进行比较得到一组补丁数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，其特征在于，所述配置采用gzip进行压缩。
6.根据权利要求2所述的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统，其特征在于，所述客户端在本地缓存配置，所述缓存方式采用Redis缓存。
7.根据权利要求1-6任一项所述的一种基于用户行为数据的智能应用界面制定系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：客户端启动，请求服务器端接口，获取最新版本配置和客户端本地存储的配置版本信息；
S2：客户端判断是否有可用的本地缓存，及本地缓存是否为最新版本；
S201：若客户端本地缓存版本不是最新版本，则客户端通过服务器端的数据路获取最新版本配置，并缓存到本地；
S202：若客户端的本地缓存版本是最新版本，则客户端从本地读取版本信息；
S3：客户端获取版本信息后生成补丁包并生成MD5值；
S4：客户端从服务器端获取版本信息和MD5值，并与本地信息进行比较；
S401：MD5值比对一致，将最新配置缓存到本地，然后结束任务；
S402：MD5值比对不一致，放弃缓存，结束任务。
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