Day11 配对品质评估 Evaluator

由於 Open-Match 在架构上，允许使用同一张 ticket，对不同的配对池进行搜寻与配对，这便是先前提到的 overlapping MatchProfiles，但如何使这些具有重叠性的匹配，最後只产生出一个最适合的匹配结果，则需要 Evaluator 介入参与。

设计思维

基於配对方式的设计，可以决定我们的 Evaluator 如何参与我们的配对流程，可以简单地分成三种使用方式：

• 无重叠：将 MatchProfiles 使用的条件完全不重叠，使你的配对永远不会发生重叠冲突，如此一来可以仅靠 default evaluator 处理配对
• 有重叠（单一指标）：MatchProfiles 使用含有重叠的条件范围，但有计算出分数指标，并且放入 Extensions["evaluation_input"] 中，default evaluator 可以依据此指标进行匹配判断，避免配对冲突
• 有重叠（多指标）：MatchProfiles 使用含有重叠的条件范围，且计算出多个评分指标，在这样的情况下，需要重新建立客制化的 Evaluator，针对计算出来的多个指标做评分与指派

Default Evaluator

这边看了一下 source code，粗浅的解析一下预设的 Evaluator 是怎麽运作的。

func evaluate(ctx context.Context, in <-chan *pb.Match, out chan<- string) error {
	matches := make([]*matchInp, 0)
	nilEvaluationInputs := 0

	for m := range in {
		//如同范例使用的 DefaultEvaluationCriteria 将计算分数放 Score
		inp := &pb.DefaultEvaluationCriteria{
			Score: math.Inf(-1),
		}

		//指定 Extensions key "evaluation_input"
		if a, ok := m.Extensions["evaluation_input"]; ok {
			err := ptypes.UnmarshalAny(a, inp)
			if err != nil {
				logger.WithFields(logrus.Fields{
					"match_id": m.MatchId,
					"error":    err,
				}).Error("Failed to unmarshal match's DefaultEvaluationCriteria.  Rejecting match.")
				continue
			}
		} else {
			nilEvaluationInputs++
		}
		matches = append(matches, &matchInp{
			match: m,
			inp:   inp,
		})
	}

	if nilEvaluationInputs > 0 {
		logger.WithFields(logrus.Fields{
			"count": nilEvaluationInputs,
		}).Info("Some matches don't have the optional field evaluation_input set.")
	}

	//分数排序
	sort.Sort(byScore(matches))

	//避免冲突
	d := decollider{
		ticketsUsed:   make(map[string]*collidingMatch),
		backfillsUsed: make(map[string]*collidingMatch),
	}

	for _, m := range matches {
		d.maybeAdd(m)
	}

	stats.Record(context.Background(), collidedMatchesPerEvaluate.M(int64(len(matches)-len(d.resultIDs))))

	//结果
	for _, id := range d.resultIDs {
		out <- id
	}

	return nil
}