作者｜邵雍
编辑｜小智
从2015年第一场双11晚会的全民互动，到2016年双11晚会首创的「双向互动」。参与形式不断创新，参与规模不断扩大，这场晚会的成功，凝聚了从策划到导演、执行的全部「剧组人员」的所有心血。阿里的程序员们，在这过程中又都干了些啥？
背景介绍
回顾2015年在鸟巢举行的第一届双11晚会，我们可以称之为“全民互动”的晚会。因为不止是现场的几千位观众，全国所有在电视机面前的观众朋友，都可以拿起手机，打开天猫客户端或淘宝客户端，参与到晚会现场的各个明星互动游戏中来，进行红黑押宝，获胜的人，还能抢到一元商品。
而刚刚过去的，在深圳大运中心的2016第二届双11晚会，更是有了历史性的突破，是一场“双向互动”的晚会。电视机前的观众，可以不只是单向的接收舞台上的剧情变化，也可以用手机APP参与互动，来改变舞台上的剧情发展，支持哪位明星，就一起努力让TA赢。对于无法观看电视浙江卫视的用户，还可以打开天猫客户端，观看舔屏版的网络直播并同步参与互动。
今年的直播渠道也有很多，手机天猫、手机淘宝、优酷、来疯、今日头条、Youtube，这样全世界的会员和粉丝，都能及时参与到晚会的互动中来，参与一场全球的狂欢盛宴。这种“双向互动”的玩法，无论在国内还是国外，都是首创。超级碗和《美国偶像》的总制片人、88届奥斯卡颁奖典礼总导演、天猫双11狂欢夜总导演David Hill称之为“好莱坞+硅谷”融合的里程碑式的创新。而作为技术的我们，面对这些技术挑战，也是心潮澎湃。
双向互动怎么玩？
首先说“红黑大PK”，这个互动去年就有，在主持人说“开启押宝通道”后，用户可以选择的红队或黑队，然后明星开始游戏，当其中一个队伍获胜时，押中队伍的用户有机会，就可以得到一个宝箱，开宝箱会有机会获得指定商品的1块钱购买权。今年这个游戏支持了双向互动，在选择完队伍之后，用户还可以继续努力点赞，为支持的队伍“点赞赢时间”、“点赞得道具”等等，增加胜利的概率。粉丝们终于可以为自己的爱豆，贡献自己的力量了。
其他双向互动玩法还有“AB剧”、“跨屏抢星衣”、“满天星”等等。因为是技术文章，这里不再一一细说，其关键点，都是在“舞台、电视机、手机”三者之间，跨越距离和时间，让用户能有一种“身临其境”的感觉，看电视的同时，也能无缝的参与到我们的互动中来。
双向互动的难点在哪里？
前面介绍双向互动时说到了“跨越时间”，所以先看看这个时间上的难点在哪里。
如图，可以看到，“开启点赞事件”，首先由舞台发生，经卫星传递画面，60秒后在电视画面出现，此时，用户拿起手机开始点赞。然而，这个点赞数据，开始从0到1的时候，舞台内容其实已经过去了60秒了，这时候舞台只能拿到刚刚开始变化的点赞数据。虽然数据比实际要小，但我们肯定不会去造假夸大，只能用。
所以舞台上的主持人及明星嘉宾，必然是在一个事件发生的60秒之后，才能看到数据反馈的（从现场L屏看到）。那么关键性的问题来了：现场L屏的数据，到了电视里，已经是60秒之后了，手机上，怎么同步和电视L屏出现一样的数据？
这个问题其实有点烧脑了，我们先从一个简单的问题来说：舞台事件发生的60秒后，电视画面出现了相应的“口播”，手机端怎么知道，要“开启点赞事件”了，可以开始从0到1的计数了？
这个问题，其实我们去年就解决了，我们设计了一个时差同步的专利，大致流程是这样的：
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互联网导播点击“开启点赞”按钮
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互动后台校准时间，预计电视在X分Y秒时，才会出现对应的画面
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推拉结合预告手机端，在60秒内手机端能知道 “开启点赞”事件将要发生在X分Y秒
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到了X分Y秒，手机端，执行相应的事件处理
这样就解决了手机端和电视同步出现一样的内容，然后再回来说，怎么和电视L屏出现一样数据。
互联网导播点击“开启点赞”按钮
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互动后台校准时间，预计电视在X分Y秒时，才会出现对应的画面
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手机端推拉结合，在60秒内，获知“开启点赞”事件发生在X分Y秒
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到了X分Y秒，手机端，执行相应的事件处理
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现场L屏开始获取当前时刻的数据（同时将数据持久化起来），数据合成到电视信号，在X分Y秒，出现在了电视L屏
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X分Y秒，手机端取用的不是当前时刻的数据，而是约60秒之前，持久化起来的数据
具体些，将每秒的数据存下来，每毫秒的数据都hash到秒，每秒的数据由定时钟写入，然后L屏后台获取的是当时的数据，而手机端用户请求的是，60秒前，存入的数据。这里的60秒，只是一个估算的值，具体需要节目卫星通道建立之后，再进行对时校准得出。
无时无刻实时点赞排名
点赞，常见于现在比较热的手机主播直播，而在大型电视现场直播节目中出现、使用，也是头一次。前面提到的“双向互动”，主要的互动参与方式：就是简单的“点赞”，一直狂点。很多人技术同学，可能会不以为意，点赞后台不就是个计数器吗？这有什么难的，两行代码就能搞定。
然而我们要面临的是千万级的点赞用户量，和时间非常集中的点赞请求，最终预估会有百亿千亿级别的点赞数。同时，我们要“实时”给出单节目PV、UV、用户排行榜。
刚接到这个需求的时候也是觉得很棘手。关于单纯的点赞数（PV）功能，我们就做了很多技术选型，DB、缓存，都有难以突破的热点瓶颈，而我们分布式的后端，因为是分布式集群，用纯内存也并不那么放心。
最后，我们的解决方案是两者结合，用内存计数来顶住峰值浏览，但内存中只放入2秒的数据，每2秒会有机制去做持久化，这样就算真的遇到万一，丢了2秒的数据，也关系不大。我们构造了一个新的数据结构，称之为MIT（Memory Increase Tools），对外暴露的能力只有increase，然后内部封装了定时做持久化的逻辑，并且每次持久化都不阻塞其他increase线程。
刚刚的MIT设计，也只是解决了PV统计的问题，UV还需要再想办法。传统的UV统计，大多需要在每个用户第一次点赞时，写入保存一个标识，然后每次点赞的时候，判断是不是存在这个标识，不存在时UV加1。
为了避免对于性能极大浪费的情况，特别是对于晚会这种苛刻的场景，我们仔细思考了一下上下文逻辑、意图，通过判断点赞数从0变为了1，就能判断用户是否来过，可以省下一次缓存，使大部分的点赞请求，就只有一次缓存的写入，其他都是内存操作，保证了接近极致的性能。
最后来看实时排行。动态数据的排行榜，最直接能想到的高性能解决方案也就是redis的zadd了，但这样的话，一来zadd的key就成为了热点，并发冲突变多、QPS能力必然受限于单机；二来上千万的数据进行内存zadd，内存大小、RT也会暴露问题；三来就是成本，成本问题先不多说，值得说的是，这回钱不一定能解决问题。
果然上帝关上一扇门，又开启了一扇窗。冥思苦想，我们发现，前面MIT的思路，恰恰好地，也可以用于排行计算。我们可以用内存，持有一个单机版的排序，然后每2秒，刷入到一个缓存，然后定时把所有机器的缓存，合并出一个最终的排行榜。如图：
这里有一个关键点主要注意：持有一个单机版的排序，这里需要有一个在高并发下线程安全、定时刷入时不阻塞其他线程、能自动排序、自动逐出末尾的数据结构。这个数据结构，我们基于跳表也实现了出来，但限于篇幅，后面单独分享。
尖刺请求也要保成功
前面说过，晚会主打的玩法是“红黑PK”，在主持人一声令下“开启押宝通道”时，所有用户蜂拥而至，押宝接口将迎来巨大的洪水流量，而这些流量，我们还不能过早过低限流，因为会直接影响用户体验、互动参与率、甚至客诉。所以我们需要做的是极致的优化！
但是又需要持久化，所以我们限制自己，只能有一次tair的写入。最终我们的写法是：
oniszTair.versionPrefixPut(pKey(userId), sKey(pkId), target, 2, expire);
这里，用的是主子key的方式，这样有几个好处：
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一次主pkey查询可以查出所有的押注记录，查询时，也可以节约tair网络交互延迟；
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version=2，确保只有第一次才能写入成功；（第一次写入成功后版本为1，传入非1的数字都会cas校验失败，不能写入）
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写入失败时，不会立即反查一次，而是让前端友好提示，这样在重试时，其实已经错开了峰值；
互联网导播控制台
也就是我们的“核按钮”所在。说到这里，有必要说一下“互联网导播”这个职业，这个职业也是双11天猫晚会首创，去年才有。类似于电视导播，在导播车盯着十几个摄像机机位画面，将最好的画面切换给观众。互联网导播则是将最合适的互动内容（可以是匹配电视舞台内容或业务场景需要给的内容），切换给成千上万、甚至上亿的手机设备。这个工作会更个性化、更复杂，也更有挑战。
区别于电视导播的控制台，互联网导播使用的是自定义的H5页面控制台。2015年的第一版是这样的，巨丑版：
2016年，我们用上了Bootstrap，漂亮多了。
然而无论样式是怎样的，这个控制台都需要有如下特点：
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一键式。任何场景，同一时间的指令，导播只需要点一个按钮。（人需要有反应时间，所以一般只来得及点一次。）
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信息要全。要关注的信息，比如输入&输出&反馈，要一目了然，不需要再开新窗口。
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预案灵活。百密也总有一疏，用于修复&纠正的预案，总是要有的。
剩下的，就是等待晚会开始，Rock&Roll ！
跨终端Web动画制作工具
这是本次晚会前端的一个技术亮点：产出了通用动画导出工具。由于这是一场时尚的晚会，很多明星大腕，对视觉的要求也会非常高，尤其是对展现给用户的动画特效，更是苛刻的要求。素材制作上，设计师给出的视觉呈现，就给前端同学带来不小困难，比如：酷炫的动画过于复杂，如果按照视觉稿一帧一帧还原的话，需要耗费极大的人工成本，而且一旦动画出现需求调整，对前端开发人员来说，简直就是灾难，时间精力完全耗不起。
这种情况下，机智的晚会开发同学产出了通用动画导出工具，设计师只需要使用 After Effector(AE) 制作动画，前端就可以通过写 Extend 脚本导出动画数据，优化、解析动画数据后，使用 canvas 来播放动画。
开启AR跨屏抢星衣
“跨屏抢星衣”是今年准备的一个特色环节，导演组安排了刘浩然和林志玲两位明星，在某个节目中各丢出一件衣服，电视机前的观众，拿起手机可以参与抢“原味星衣”。明星在丢衣服之前，主持人会口播提示用户“使用手淘或者猫客的摄像头对准屏幕”，用户手机对准后，客户端通过 AR 识别技术进行识别和定位，识别成功后，在明星丢出衣服的瞬间，用户在手机上会看到衣服从电视中浮出，砸碎屏幕，到了自己的手机上，效果如图：
做到这点，需要各个环节恰到好处的衔接。逻辑如图：
这个衔接，一方面是明星、电视导播、互联网导播，对于内容Q点的约定，另外一方面，是基于前面说过的技术（推拉结合预告手机端），才能让互联网导播的按钮指令，及时的下达到手机。另外，值得一说的是，猫客在AR这块，用了一个使用率较低、视觉融合较难，但是效果却特别好的开源算法（Traditional Template Square Marker），建议可以了解一下，多一种选择总是好的。参看：
感想&展望
双11晚会，在技术眼中，就像是码农们进了娱乐圈，连代码都需要写的高大上。要应对各种集中的流量（口播、Q点、抢）、还要把已经很酷炫的视觉稿还原的更加酷炫。在观众看着电视明星流口水的同时，还能参与互动，给心仪的明星支持，然后拿到礼品。这需要有着如丝般柔顺的体验，用户才会愿意玩。
这些特性，在晚会史上都是前无古人的。即便是双11天猫晚会本身，在2016年也是超越了2015年太多的。可以预见的是，明年肯定有更多想不到的玩法，我们不断的创新，只为更high更好玩。各种新的技术，新的玩法，新的可能性，只有想不到，没有做不到。
回想起晚会平稳落幕的瞬间，技术人员内心的喜悦，是无法比拟的。本届互联网导播，控制核按钮的“那之手”说：我感觉更加耐操了，以后各种互动都不怕了！
期待明年晚会的新挑战！
每年双11技术保障工作的顺利完成，是阿里技术积累和创新能力的集中展现。2016双11业务狂欢的背后，更是体现了阿里这两年来在人工智能、VR、云计算和大数据技术方面丰富的技术实践与突破。
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