业务系统架构的锐变与进化——musical.ly基于社交关系的SmartFeed架构 共43页.pdf
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***是短视频社交应用的典型代表,其核心功能是视频的生产和消费,这些内容的产生和流转构成了驱动社区发展的主要动力。***架构中一个重要的组成部分是关注栏目,这是一个基于时间线的feed流,用户可以通过它消费主要内容。随着用户基数和内容生成数量的增加,提高内容消费即分发效率成为公司的核心目标之一。 在SmartFeed架构的设计和实践中,***的高级Java架构师杜鹏分享了他们如何应对大规模用户操作、社交关系和兴趣聚合所带来的挑战。具体而言,Feed流面临的挑战包括如何有效处理十亿级、百万级甚至千万级的读扩散(纯拉模式)、写扩散(纯推模式)以及两者的结合。在这些模式中,社交关系结构,尤其是大V用户的粉丝数量,是一个重要的影响因素。 在“推拉结合”的基础模型上,***进行了一系列的改进。这些改进包括: ***发件箱数据存取:通过将VIP用户的发件箱独立出来,并将循环逻辑推向底层,显著减少了访问VIP用户发件箱的耗时。从之前的平均2ms降低到0.2ms。 2. 异步拉取VIP数据:针对少量用户关注了大量VIP用户导致的Feed流拉取超时问题,通过限制同步拉取VIP Feed的数量并引入异步拉取流程,线上接口访问超时减少了90%。尽管这可能使部分VIP内容异步完成分发,但这一劣势可以通过其他机制得到弥补。 3. 推-拉-推结合:为了解决异步拉取导致的VIP Feed内容丢失问题,***进一步改进了“推拉结合”模型。他们将关注超过500个VIP用户的用户定义为“VipZealot”,并针对这些用户进行了特殊的分发机制。当VIP用户发布新内容后,会立即将其内容分发给所有的“VipZealot”,而“VipZealot”在拉取Feed时,则无需拉取VIP的Outbox,这样不仅解决了内容丢失的问题,同时也保证了在线接口的访问性能。 这些改进措施不仅大幅提升了系统的响应速度和用户体验,也反映了在面对社交网络高并发和大数据量挑战时,对原有模型的优化是必要的。同时,它还显示了在大数据环境和算法优化方面的实际应用,使得业务系统架构得以锐变与进化。 在对SmartFeed架构的讨论中,我们不仅能见识到***如何处理和优化大规模社交网络中用户产生的数据,还能学习到算法优化如何在实际中发挥作用。在大数据时代,如何通过技术创新来提升用户体验、提高业务效率,是所有社交平台需要面对和解决的问题。***在这方面进行了积极的尝试,并给出了成功的案例,为类似场景提供了宝贵的参考。
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