抖音互联网设计与系统架构｜ 青训营

啵啵子今天有没有学习
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前言

抖音作为当前最火的APP之一，其互联网架构的设计和实现对于高负载和高可用性的挑战具有重要意义。以此夏令营为契机，学习一下抖音的互联网设计和系统架构设计

互联网设计

实时视频流处理

粗略来说，可以有以下几个技术点：

  • 使用Go语言的高并发能力，高效地接收、存储和分发海量的实时视频流。通过Go协程和消息队列等技术，可以将视频流异步处理，提高系统的吞吐量和响应速度。
  • 运用分布式存储技术，如对象存储服务，有效地存储和传输视频数据。结合Go的并行计算能力，可以实现数据的分片存储和分布式处理，减轻单点故障带来的风险。
  • 利用CDN技术，将视频流缓存到离用户更近的边缘节点，以提供更快的传输速度和更好的用户体验

代码的简单实现

首先，针对视频流，我们首先需要视频源，通过一个通道来对视频源进行模拟：

image.png

这里通过Sleep的方式，来模拟一秒产生一帧

其中，VideoFrame是定义的视频帧结构体，主要包含时间戳和视频信息两部分，定义如下：

image.png

然后，我们再编写一个处理函数用于每一帧的视频处理：

image.png

最后，在主函数里，我们首先定义视频帧传输的通道，然后从视频源中逐帧读取帧，并且每一个帧都进行处理，代码如下：

image.png

实际的实时视频流处理可能需要涉及更多的复杂逻辑，比如流媒体解码、编码、网络传输等。这个示例只是一个简单的入门示例。更高级的，还有：

视频解码和编码： 实时视频流通常以特定的编码格式（如H.264、H.265等）进行传输。您需要使用相应的解码器来将视频流解码为可视图像，并可能需要对图像进行编码以进行传输。

网络传输： 视频流需要在网络上进行传输，这可能涉及到网络套接字编程、UDP或TCP传输、数据分包和重新组装，以确保视频数据的快速和可靠传输

音频处理： 如果视频流包含音频，您还需要考虑音频解码、编码和同步处理，以确保视频和音频的同步播放。

画面质量控制： 您可能需要实现画面质量控制（QoS）机制，以根据网络状况和带宽适应视频质量。

流媒体服务器： 如果您需要向多个客户端提供视频流，您可能需要实现流媒体服务器，以管理多个连接和流。

用户数据管理

  • 依托Go语言的高性能和并发特性，通过使用Go构建数据库集群，抖音能够实现用户数据的高可用性和可伸缩性
  • 结合Go的连接池技术，可以有效地管理数据库连接，提高数据库操作的效率和性能
  • 通过使用分片和复制策略，将用户数据分散存储在不同的节点上，实现数据的负载均衡和高可用性

这里就不通过代码举例了，现在的教程中也学习过Go语言连接数据库的例子，这里简单回忆一下用Go语言处理与数据库连接时的优势：

  • 跨平台性：Go语言支持跨平台编译，因此您可以轻松在不同操作系统上运行相同的Go代码，而无需担心数据库驱动程序的问题。
  • 丰富的数据库驱动程序支持：Go语言有丰富的第三方数据库驱动程序支持，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、MongoDB等。这使得连接不同类型的数据库变得简单。
  • 内置数据库/SQL支持：Go标准库提供了数据库/SQL支持，包括database/sql包，这使得数据库操作更加方便和一致。
  • 静态类型语言：Go是一种静态类型语言，这意味着在编译时会进行类型检查，减少了在运行时发生的类型错误，提高了代码的稳定性和可维护性。
  • 轻量级：Go语言的运行时环境非常轻量，不会占用太多内存，这对于云计算和容器化应用非常有利

实时推荐系统

实现一个完整的实时推荐系统是一个复杂的工程，涉及到大规模数据处理、机器学习模型、实时数据流处理等多个方面的知识

下面我们通过一个简单的例子介绍一下推荐系统的算法设计，在这个示例中，我们将假设有一个在线视频平台，用户观看视频后，我们要实时为其推荐相关的视频

首先，我们需要为视频打上标签，例如ID、标题和类别:

image.png

接着，我们定义我们用户浏览过的视频，以及一些已有的视频：

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image.png

然后，我们针对每一个已有的视频，检查视频是否已经在用户的观看历史中或已经被推荐过，若都没有，则加入推荐列表中(PS：这里不得不提一句B站的推荐算法，不想看的视频刷过去还一直出现在首页，简直离大谱)

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在创建推荐序列时，使用了rand.Seed(time.Now().UnixNano()),这一行代码设置了伪随机数生成器的种子。Go语言的 rand 包用于生成随机数，但默认情况下，它使用固定的种子，因此生成的随机数序列在不同次运行程序时会相同。为了产生不同的随机数序列，通常会使用当前时间的纳秒部分作为种子。time.Now().UnixNano() 返回当前时间的纳秒级别的时间戳，这个值会随着时间不断变化，因此每次运行程序时都会有不同的种子，从而产生不同的随机数序列。在Python里面我们一般通过种子来设置，感觉这样提取纳秒的方式确实很不错

系统构建应该注意的点

弹性收缩： Go语言编写的应用程序可以充分利用其高并发和性能优势，让系统能够自动扩展和收缩，以应对流量的波动。通过使用自动化的负载均衡和自动扩展机制，系统可以根据实际需求动态添加或删除资源，确保系统始终具有足够的处理能力

容错和容灾设计： 在系统设计中，容错（Fault Tolerance）和容灾（Disaster Recovery）是两个关键概念，用于确保系统在出现故障或灾难情况下能够继续正常运行或尽快恢复。容错设计通过冗余、自愈性、负载均衡、数据备份和恢复等机制来实现；容灾设计通过热备份和冷备份、云服务来进行实现。容错和容灾设计通常是系统设计中的重要环节，特别是对于关键业务系统。它们可以帮助确保系统具有高可用性、可靠性和稳定性，即使在不可预测的故障或灾难发生时也能够继续提供服务。

总结

软件在发布到互联网上之后，面对现如今庞大的数据量，一个好的APP应该控制好对流量的承载能力和功能的高速实现以及完整性。本文简单尝试了一些抖音中可能的业务背景。但实际上，抖音的互联网设计与系统架构在高可用性、性能优化、用户体验和数据安全方面进行了深入考虑和实践，以支持其在竞争激烈的社交媒体市场中的成功。这个系统的架构充分体现了现代互联网应用的最佳实践。还有很多今后可以继续学习的点

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