一、猫晚简介

天猫双 11 狂欢夜，以下简称“猫晚”。晚会有丰富的节目以及多样的互动，用户可以在互动中得到双 11 所需的购物权益。在这三年中，互动也从简单的 H5 互动逐渐演变成为依赖 Weex、 H5、游戏引擎的多样互动。

二、互动技术挑战

1. 多平台同时直播

2019 年猫晚在优酷、淘宝、天猫同时播出，同时附带了 13 种互动，其中不乏“叠叠乐”等流程复杂的游戏。开发会面临两个问题：

a）渠道多、平台多。如何保证多平台开发效率且体验一致？

b）互动类型多，每个互动都有独立逻辑，直播间需要将所有互动做串联。这些看似独立又有关联的互动，如何能高效、健壮地落地在不同平台呢？

2. 年年创新、迭代速度快

我们需要在既定的时间内，实现快速迭代，并且要保证用户的良好体验。那么又会碰到一些问题：

1）迭代速度快。开发期只有几个月，客户端发版节奏无法满足。如何处理“发版”“快速迭代”这两个互相冲突的要求？

2）PC 端、H5 如何跟上移动端的脚步？

3. 如丝般顺滑的体验

“双 11 天猫狂欢节”的品牌有多响亮，“猫晚”同时在线人数就有多高。人数多就等于“机型多”，每年做猫晚几乎什么型号的手机都能碰到。

从服务端的角度来看，高同时在线就意味着服务端需要承担更高的 QPS，部署更多的机器。又会引出几个问题：

a）同时在线高的情况下，如何保证每个用户的体验？

b）高并发下如何保证服务稳定？

三、技术策略

为了更好的解决上述问题，我们提出了组件化、容器化方案。同时针对一些用户体验，从技术方面进行了优化。

1. 组件化

需要在优酷、淘宝、天猫至少三个平台同时落地互动，的前提下如何保证同时进行多个平台开发的效率呢？

1）互动组件化

经过需求分析发现，每种互动其实是个较为封闭的环，每种互动都在内部有套独立的逻辑。

那是不是可以使用“组件化”的思想把不同互动拆分成“互动组件”然后分配出去，让每个开发只负责某一种或几种互动，通过内部 NPM 分发，在不同平台统一依赖这些“互动组件”，最终组装成直播间。

2）抹平平台差异

组件化要想同时运行在多个平台上，就要处理平台差异，有两种选择：

a）组件适配不同平台；

b）统一标准，平台去兼容组件。

两种方案没有好坏之分，但由于今年猫晚有着多达十多种互动模式，为了减少适配的工作量，选择了第二种方案。

我们在平台上实现了一套“适配框架”，抹平不同平台的差异，它主要有三个职责：

a）提供标准化 API，整合容器能力；

b）提供标准化数据模型，不同平台组件可以获取相同的数据；

c）提供节目单与互动服务通信，获取数据，控制互动组件的渲染逻辑。

这样，互动组件只需要对接“适配框架”，无需关心平台。

3）组件标准化

决定“适配框架”方案后，就需要统一组件的整个生命周期，使得每个组件都有统一的标准。在此基础上，我们提供了统一的“脚手架”，把控组件从创建到部署的过程：

a）自动化创建组件托管仓库；

b）自动生成初始化目录和模版；

c）统一编码风格，统一 ES 版本；

d）提供开发调试能力；

e）自动化部署 NPM。

4）方案

跨平台输出效果

2. 容器化

每年的用户诉求都有所不同，每年的产品方案也在变化，必须要做好充足的准备。我们使用“容器”支撑不断变化的需求。

1）热更新与选型

客户端依赖版本发布、用户更新的策略来分发，比 H5 的分发效率低。但使用 H5 在移动浏览器环境下渲染复杂互动，会遇到性能瓶颈。选型方面，我们需求:

a）热更新

b）高性能渲染

c）前端可以轻松上手

框架上我们选择了 Weex，引用一则 Weex 官网的介绍：

Weex 致力于使开发者能基于通用跨平台的 Web 开发语言和开发经验，来构建 Android、 iOS 和 Web 应用。简单来说，在集成了 WeexSDK 之后，你可以使用 JavaScript 语言和前端开发经验来开发移动应用。

Weex 最终渲染的是 Native UI,性能上要优于浏览器渲染。借助 Weex 的渲染远程 jsBundle 的能力，实现实时更新。

Weex 的渲染引擎与 DSL 是分开的，在 DSL 选型上有两个选择 Rax 或 Vue，考虑到阿里集团内复用性上，选择了 Rax。Rax 在几届双 11 中也有很好的表现。同时，我们也保留了 Webview，渲染一些 H5 游戏。

2）容器化的能力

Weex 有两种方式来扩展能力:

a）Module 可以封装一些接口，调用原生能力；

b）Component 可以使用原生实现 Weex 组件。

有了手段以后，容器能力需要封装到哪种程度？有两个选择：

a）提供完整的业务组件，开箱即用。业务只需摆放位置，拼装；

b）只提供基础能力，业务需要在此基础上实现业务逻辑。

显而易见，想要支撑不断变化的需求，容器的能力不能太定制化。所以我们选择了第二种方案：

a）在 Module 方面，容器提供了包括“流媒体、下载、相册、通信、埋点、键盘、支付、屏幕旋转”等 31 个 Module,给容器扩展出近几十种原生能力；

b）在 Component 方面，封装了“Webview、播放器、动画、进度条、聊天列表、弹幕”等 18 个 Component，扩展出了一些通用的 Native View，提高渲染性能。

最后，我们抽离了直播间逻辑。使播放，通信等基础功能功能可以单独剥离出来，做为“直播间基础逻辑”，业务层可以选择继承方式来扩展自己的能力。

3）模版，创造更多的搭配

在日常的业务中，容器需要支撑多种多样的直播。有普通直播，也有猫晚这种大型互动直播。

我们在容器中增加了“模版”的概念，把模版和直播类型建立起关系，通过不同的模版来支撑不同类型的直播。例如猫晚直播间会渲染“2019 猫晚模版”，展现给用户相应的界面。在模版加载过程中，加入了提前推送 Cache 的能力，使得大部分用户可以直接从本地加载模版，大大加快了首屏渲染的速度。

4）输出到多终端

搞定了移动端后，我们还需要处理 PC 和 H5，每个终端单独开发有些费时费力。在多端输出方案上，容器借助了 Rax 的跨平台渲染能力。剥离了组件的样式和业务逻辑，使得各终端可以共用一份业务逻辑，然后实现不同的样式，最后分别构建后运行在各终端的容器中。

5）方案

最终形成了容器化的方案：

最终渲染结果：

3. 体验优化

在保证了产品需求落地后，还需要考虑如何保证互动有“丝般顺滑”的体验，下面介绍其中几个优化方案。

1）互动游戏秒开优化

今年双 11，用户在直播间内和现场进行了游戏互动。互动开始后，会进入选队阶段，用户在此阶段可以选择自己喜欢的队伍。选队阶段结束后，线上会和现场连线，一起进行一次互动游戏。

游戏本身是依赖 H5 游戏引擎实现的，代码体积较大。在浏览器环境中，会遇到加载速度的挑战。网络层面上，每个用户网络环境不同，必然有网络不好的情况出现。用户可能会等待很长时间才能玩到游戏，体验非常不好。

我们来看一下游戏加载的流程：

可以看到，服务器会在“选队阶段”开始一段时间后，发送“选队结束”的信号，让所有用户停止选队。等待晚会现场可以进行游戏后，会发送“游戏开始”信号，客户端会拉起 webveiw 面板去加载游戏。

有两个阶段用户无法操作互动，需要等待。一个是“选队结束”信号收到后，直到收到“游戏开始”信号。随后会拉起 webveiw 面板；另外一个是“游戏开始”信号收到后，直到游戏加载成功。

第一个阶段服务器发送“选队结束”、“游戏开始”这两个信号之间所需时间，是依据晚会现场的节奏，这个优化空间比较小。

第二个阶段，游戏本身会做一些资源压缩，资源整合，可以从体积层面提高游戏加载速度。但是这也有局限性，游戏的图片、特效等很丰富，优化后的资源体积也是远远大于普通 H5 页面的，再叠加游戏初始化耗时，在普通网络环境下无法做到“秒开”。

在“空间”层面上，我们无法再优化的情况下，我们是否可以从“时间”层面上做一些优化？从上面的流程图中可以看到，选队结束后，就已经可以做游戏的加载初始化工作了。随后游戏初始化完成，收到“游戏开始”指令后，只需拉起面板即可。这样游戏就会是提早准备好，大大缩短了等待时间。

2）互动与视频对齐

晚会虽然是同步直播给用户的，但综合每个用户的网络情况以及客户端解码性能，每个用户在同一时刻看到的画面是不同的。以“互动开始”信号为例，“互动指令”是在主持人说出“开始”等关键信号时，下发给客户端。

“视频”和“互动”是两条互不相干的链路。我们把用户看到“视频画面”的时刻记为 T1，看到“互动”的时刻记为 T2。可以看出，“T1”与“T2”是没有任何关系的，除非凑巧，理论上用户是无法在看到“主持人喊开始”时，同时看到相应的互动。这样就会缺失“现场感”，互动直播的质量会大打折扣。

那如何让用户看到相应视频时，同时看到相应互动呢？

视频编码中的 SEI（附加增强信息)，可以附带一些自定义数据。如果使用 SEI 附带互动标识，真正的互动数据则提早一些下发到客户端。互动可以实时监听解码视频时的 SEI 标识，发现当前互动的标识时，执行相应的操作。

这样用户就会在看到“主持人喊开始”时，同时看到相应的互动展示，就有了“现场感”。

3）高并发下的服务端稳定性优化

在互动开发中，避免不了客户端与服务端做一些数据的通信，其中又有许多，是程序自动触发的。尤其在互动直播场景下，用户会集中在某个时间段内做一些操作。QPS 监控上，往往可以看到一根尖刺，请求时机都比较集中。同时在线只有几千个人的情况下，没有什么优化的价值。但是如果像猫晚这种百万级别同时在线的互动直播中，就很有优化的必要了。

这样会带来几个好处：

a）可以大大降低 QPS，减少部署工作成本；

b）减少集群机器数量，节省开支。

同时在线越高，这些好处就越明显。在开发大型直播互动时，提前要建立起流量评估模型，方案细化到每一个接口。如果一些请求过于集中，就通过一些手段打散掉（在一个时间段内取一个随机时间点，发送请求）。后续演练场次里面，不断地验证模型的准确性。如果有不符合的地方及时修正。

四、大型直播互动经验

最后分享在参与大型直播互动中的经验：

a）技术设计、选型，以稳定性为标准，客户第一，保证用户权益、用户体验；

b）多进行演练，并且搜集数据，重点分析预期外指标，调整对应技术参数；

c）多平台统一架构，一套代码，多平台部署，保证一致性；

d）建立流量评估模型，消峰策略，降级策略；

e）监控体系要齐全，预案要细化。

作者介绍：

阿里文娱前端专家沐南

创作场景

双 11 猫晚互动前端容器化之路