- 抖音平台技术架构分析：主要讲述了抖音Android端的架构优化，如针对apk包大小的优化措施，包括图片压缩等 。其研发团队开发了Gradle插件McImage，采用开源算法pngquant/guetzli进行压缩，支持webp压缩，并详细阐述了该插件的优势、收益及其他功能，还介绍了webp在Android设备上的兼容性问题及解决方案.
- 抖音后台系统架构 抖音系统架构设计：从系统开发的角度，介绍了抖音SEO视频矩阵系统的搭建开发步骤，包括确定系统需求和功能、选择开发平台和技术、数据库设计和建模、系统架构设计和实现、功能模块开发、系统测试和调试、部署和维护等。还阐述了抖音SEO优化的底层逻辑，如用户体验优化、标签优化、音乐选择、交互行为、粉丝互动、定期更新等对视频搜索排名的影响.
- 从MySQL到ByteHouse，抖音精准推荐存储架构重构解读：讲述了抖音如何从MySQL存储架构逐步重构为基于ByteHouse的存储架构，以满足其兴趣圈层平台对海量数据的复杂查询和实时性需求。由于抖音每日新增数据量庞大，业务标签繁多，MySQL作为行式存储数据库在处理大量数据时效率较低，而ByteHouse作为OLAP引擎，具有查询效率高、硬件需求低、水平扩展性好等优点，重构后大大提升了查询效率，降低了硬件成本.
- 抖音的技术架构：详细介绍了抖音的技术架构，包括前端应用、后端服务、数据存储、消息队列等多个部分。前端应用主要基于React Native框架和Redux进行开发；后端服务采用Spring Boot框架和微服务架构；数据存储使用MySQL、Redis、Elasticsearch等技术；消息队列则使用Kafka来处理异步操作.
那么根据以上的相关开源技术博客，可以总结出基本大致架构： 分布式存储：将数据切分为多个块存储在不同服务器上，提高数据可靠性和可扩展性，实现高效访问和读写操作，以应对海量视频数据的存储和管理。
内容分发网络（CDN）：把视频缓存到全球各地的边缘节点，通过智能路由快速传递给用户，减少加载时间和卡顿，提升观看体验。
大数据和机器学习：收集分析海量用户行为数据，运用机器学习算法挖掘用户兴趣偏好，为推荐系统提供支持，实现个性化内容推荐。
弹性计算：根据负载情况自动增减服务器数量，应对不同业务需求和负载高峰，保证系统高可用性和稳定性，同时降低成本。
视频编码与处理：采用先进视频编码技术，如 H.264、H.265 等，对视频进行压缩优化，调整分辨率、帧率等，适应不同设备和网络环境。
实时视频流处理：实现视频内容的实时传输和流畅播放，将视频流按传输协议拆分、传输和重组，满足低延迟要求。
图像识别与内容审核：利用深度学习和计算机视觉技术，对视频内容进行自动检测和过滤，确保平台内容符合规范，提高安全性和质量。
实时数据统计与监控：通过收集、分析和展示关键指标和日志数据，实时监控系统运行状况和业务情况，及时发现解决问题，优化性能和稳定性。
