本文是《vivo营销自动化技术解密》的第5篇文章，重点分析介绍在营销自动化业务中实时营销场景的背景价值、实时营销引擎架构以及项目开发过程中如何利用动态队列做好业务流量隔离，动态发布，使用规则引擎来提升营销规则的配置效率等几种关键技术设计实践 。
《vivo营销自动化技术解密》系列文章：
- vivo营销自动化技术解密｜开篇
- 设计模式如何提升 vivo 营销自动化业务扩展性 | 引擎篇01
- 状态机引擎在vivo营销自动化中的深度实践 | 引擎篇02
- 工作流引擎在vivo营销自动化中的应用实践 | 引擎篇03
1. 离线目标用户群发 。
通过对业务离线数据的分析决策，制定合适的运营策略对目标用户进行群发触达 。典型的场景有：新品推荐、活动预热、定期关怀、用户召回等 。
2.实时个性化触达 。
通过分析单个用户在一段指定时间内的行为轨迹，进行个性化的实时性营销触达 。典型的场景有：支付提醒 ， 满足活动条件触达等 。
离线目标用户群发一般根据活动规则，T+n或者周期性对大数据离线用户数据进行批处理分析查询，获取满足条件的目标用户 ， 从而进行营销触达 。
需要关注的问题是：海量大数据的储存、查询性能和稳定性 。而相比于离线目标用户群发，实时个性化触达对时效性的要求更高，一般来说触达效果也会更优，比如：
- 对24小时内收藏订单后 ， 同时加入购物车的用户，push推送活动领券提醒；
- 对领取优惠券1小时内未使用的用户，推送使用提醒；
- 对活动期间成功下单总金额达到999元的用户，推送领取奖励提醒；
1. 事件实时接入的高扩展性 。
需要快速支撑接入不同业务系统的各类行为事件和规则 ， 需要进行统一的分发处理 。
2.高性能高可靠统一分发处理 。
3.复杂多源数据的处理 。
包括数据的补全 ， 各种规则指标的统计，目标用户的交并差计算 。
4.高效可扩展的规则匹配 。
对业务定义的各种复杂规则，需要有一套强扩展性的规则匹配工具 。
二、核心架构设计分析
文章插图
接入层
提供多种业务事件数据接入方式（比如支持异构外部系统的通用HTTP ， 内部的DUBBO、MQ等） ， 最后转成MQ的方式统一分发 。
- 由于事件数据源的不同，需要对宿主业务进行队列流量隔离管控，同时还需要评估后续队列的容量伸缩效率 。
- 需要满足新增事件时，无需对系统进行重新部署，需要进行动态消息队列接入（下文会进行详细解析） 。
实时引擎的核心部分 。主要负责对事件数据进行加工处理，主要包括：
