1. 数据存储： 处理大量用户生成的短视频数据是一项巨大的挑战。为了解决这个问题，抖音可能使用了分布式文件系统（如Hadoop HDFS或Google Cloud Storage）来存储和检索用户上传的视频。此外，元数据（如用户信息，视频标签，评论等）可能存储在分布式数据库中（如Cassandra，HBase或Spanner）。
2. 内容分发： 为了快速有效地将视频内容传送给全球的用户，抖音可能使用了内容分发网络（CDN）。CDN将内容缓存在全球各地的边缘服务器上，从而使用户能够从地理位置上最近的服务器获取内容，减少延迟并提高视频加载速度。
3. 可扩展性： 抖音需要处理大量的并发请求，因此架构需要具有很高的可扩展性。这可能通过使用微服务架构和容器化（如Kubernetes）来实现，这两者可以使系统更容易地扩展和管理。
4. 机器学习： 抖音使用了复杂的推荐算法来个性化用户的内容推送。这可能涉及到使用大规模的机器学习基础设施，并可能使用像TensorFlow这样的框架。
5. 高可用性和容错性： 为了保证系统的高可用性和容错性，抖音可能使用了多种策略，包括但不限于多活数据中心（每个数据中心都能处理请求，如果一个数据中心出现问题，其他数据中心可以继续处理请求），服务之间的熔断器和降级策略（保护系统免受单个服务故障的影响），以及使用分布式协调服务如Zookeeper进行领导选举和状态同步。
6. 安全性： 保护用户数据的安全和隐私是一项重要的任务。这可能涉及到使用HTTPS进行加密传输，使用OAuth或类似的方式进行安全的用户身份验证，以及使用PCI DSS或类似的标准来保护用户的支付信息。
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抖音的基本架构采用的是标准的微服务架构。将系统拆分为用户服务、视频服务、推荐服务等多个子服务,不同服务之间通过RPC相互调用。
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视频存储方面,抖音采用了自研的分布式存储系统Matrix。该系统支持多副本存储,并可以根据视频热度进行层层缓存。同时也采用了CDN进行视频加速。
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为了应对大规模用户访问,抖音对基础设施进行了大量优化,如使用自研Kafka作为消息队列,以及使用Lancet进行流量割接。
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通过机器学习算法,实现了复杂的推荐系统,能够根据用户喜好推荐感兴趣的视频。同时也需要处理各种风控需求。
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注重故障演练和容灾能力的提升,以保证在发生硬件故障或网络中断时,系统能够快速响应和恢复服务。
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采用 Serverless 架构实现一些非关键业务,降低维护成本的同时提高系统灵活性。
在构建类似场景的高可用系统时,需要注意的几点:
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采用微服务架构,并使用容器部署服务,实现故障隔离。
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构建冗余的服务集群,实现高可用。对核心服务实施活动/主动模式。
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对于有状态服务,选用分布式存储系统,保证数据的高可用。
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多点部署,避免单点故障。同时准备好容灾方案。
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监控系统的健康状态,做好故障响应和容错处理。
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通过演练提高系统故障应对能力。定期check系统可用性、稳定性与性能。
