淺談抖音APP核心技術實現方案
抖音是一款非常受歡迎的短視訊分享應用程式，其背後涉及到許多技術實現。下面分析一下核心的技術實現：
- 視訊錄製和編輯：抖音的核心功能是視訊錄製和編輯。抖音使用了一種名為“實時美顏”的技術，以在錄製過程中對視訊進行處理和優化。此外，抖音還使用了一些演算法來自動剪輯視訊，以確保它們具有最佳的長度和內容。
- 視訊壓縮和傳輸：由於短視訊的特殊性質，即時的傳輸和高效的壓縮對於抖音至關重要。抖音使用了一種名為“分塊壓縮”的技術，以將視訊分成多個小塊並對其進行壓縮。這使得視訊可以更快地上傳和下載，同時還可以減少資料使用量。
- AI推薦演算法：抖音使用了一種名為“內容推薦”的演算法，以根據使用者的興趣和行為推薦相關的視訊。這種演算法使用了機器學習和人工智慧技術，以分析使用者的歷史行為和喜好，並根據這些資訊推薦新的內容。
- 網路優化和負載均衡：抖音需要處理大量的視訊上傳和下載請求，因此需要進行網路優化和負載均衡，以確保應用程式的穩定性和效能。抖音使用了一種名為“分散式儲存”的技術，以將資料儲存在多個伺服器上，並使用負載均衡演算法將請求分配到最適合的伺服器上。
抖音海量視訊儲存方案實現？
抖音的儲存方案是基於雲端儲存的，這意味著視訊資料不是儲存在本地裝置上，而是儲存在雲端的伺服器上。這種儲存方案具有以下優點：
- 可擴充套件性強：雲端儲存方案可以輕鬆地擴充套件儲存容量，以滿足不斷增長的視訊資料量。
- 高可靠性：雲端儲存方案可以提供高可靠性的資料備份和災難恢復功能，以確保視訊資料的安全性和可靠性。
- 快速訪問：雲端儲存方案可以通過多個節點實現資料的快速訪問，以提高視訊資料的訪問速度和使用者體驗。
- 分散式儲存技術：將視訊資料分散儲存在多個節點上，以提高儲存效率和可靠性。
- 壓縮技術：採用高效的視訊壓縮技術，以減少視訊資料的儲存空間和傳輸頻寬。
- CDN加速技術：採用CDN加速技術，將視訊資料快取到離使用者最近的節點上，以提高視訊的訪問速度和使用者體驗。
海量使用者釋出視訊記錄表分庫分表方案
由於抖音使用者數量龐大，視訊資料量巨大，為了提高資料庫的效能和可擴充套件性，抖音採用了分表分庫的設計。
具體來說，抖音將使用者釋出的視訊資料按照一定的規則進行分片，儲存到多個不同的資料庫表中，每個表只負責儲存一部分資料。這樣可以避免單張表過大導致的效能問題，同時也方便擴充套件和維護。
在具體實現中，可能會採用一些分庫分表的開源框架，例如ShardingSphere、MyCat等，來實現分片儲存和資料路由等功能。此外，為了保證資料的一致性和可靠性，還會採用一些資料同步和備份技術，例如MySQL的主從複製、Galera Cluster等。
除了使用者釋出視訊記錄表，其他一些資料表，例如使用者資訊表、視訊評論表、點贊表等等。這些表也會進行分片儲存，以提高資料庫的效能和可擴充套件性。
分庫分表演算法方案
使用者釋出視訊記錄表
使用者釋出視訊記錄表、使用者資訊表、視訊評論表的分庫分表演算法方案會採用基於使用者ID的分片策略。可以將使用者ID作為分片鍵，將使用者釋出的視訊資料分散儲存到多個不同的資料庫表中。
例如，可以將使用者ID對分片數取模，得到一個分片編號，然後將該使用者釋出的視訊資料儲存到對應的分片中。這樣可以確保同一個使用者的資料儲存在同一個分片中，方便後續的資料查詢和統計。此外，為了提高資料的可靠性和可用性，抖音可能還會採用一些冗餘備份策略，例如採用多副本儲存、異地備份等方式，以確保資料的安全性和可靠性。具體的分庫分表演算法方案可能會根據實際情況而有所不同，例如根據資料量、負載均衡、資料訪問模式等因素來進行優化和調整。
分庫分表後，當單表資料也達到效能瓶頸時，如何解決？
當單表資料量達到效能瓶頸時，一般有兩種解決方案：資料歸檔遷移和分庫分表擴容。具體採用哪種方案，需要根據實際情況來進行選擇。
如果單表資料量已經達到了效能瓶頸，而且這些資料已經不再頻繁訪問，可以考慮將這些資料進行歸檔遷移。可以將這些資料遷移到其他儲存介質中，例如磁碟、磁帶、雲端儲存等，以減輕資料庫的負擔，提高資料庫的效能。
如果單表資料量已經達到了效能瓶頸，但是這些資料仍然需要頻繁訪問，可以考慮進行分庫分表擴容。可以增加更多的資料庫節點，將資料分散儲存到多個數據庫中，以提高資料庫的效能和可擴充套件性。另外需要注意的是，分庫分表擴容需要對資料庫進行重構和調整，需要考慮資料遷移、負載均衡、資料訪問模式等多個因素。因此，如果單表資料量已經達到了效能瓶頸，需要進行分庫分表擴容時，需要進行充分的規劃和準備，以確保擴容方案的可行性和有效性。
分庫分表擴容方案
假設我們有N個使用者，需要將他們的視訊記錄打散到100個庫中，每個庫中有128張表，總共12800張表。為了實現資料的均勻分佈，我們可以使用以下的分庫分表演算法：
- 對於每一個使用者，計算其使用者ID的雜湊值，得到一個64位整數。
- 將雜湊值的高16位作為分庫的索引，得到一個0~99之間的整數。
- 將雜湊值的低7位作為分表的索引，得到一個0~127之間的整數。
- 將雜湊值的中間41位作為分庫內表的索引，得到一個0~12799之間的整數。
- 將該使用者的視訊記錄插入到對應的庫、分庫內表和分表中。
具體的演算法公式如下：
scssCopy code
庫索引 = hash(user_id) >> 48 & 0xffff % 100
分庫內表索引 = hash(user_id) >> 7 & 0x1fffff % 12800
表索引 = hash(user_id) & 0x7f % 128
這種演算法可以將資料均勻地打散到12800張表中，同時保證了查詢的高效性。為了保證雜湊的均勻性，我們需要使用高質量的雜湊函式，並且在分散式環境中需要考慮雜湊碰撞的情況。
以下是驗證程式，模擬生成一定數量的使用者ID，並將這些使用者ID按照上述的演算法進行分庫分表，最終統計每個庫和表中的使用者數量，以驗證演算法的均勻性。
``` javaCopy code
import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Random;
public class ShardingAlgorithmTest {
// 模擬使用者ID的數量
private static final int USER_ID_COUNT = 1000000;
// 分庫的數量
private static final int DB_COUNT = 100;
// 每個庫中表的數量
private static final int TABLE_COUNT_PER_DB = 128;
// 總表數量
private static final int TOTAL_TABLE_COUNT = DB_COUNT * TABLE_COUNT_PER_DB;
public static void main(String[] args) {
Random random = new Random();
Map<Integer, Map<Integer, Integer>> dbTableUserCount = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < USER_ID_COUNT; i++) {
// 生成隨機的使用者ID
long userId = random.nextLong();
// 計算庫索引、表索引和分庫內表索引
int dbIndex = (int) ((userId >> 48) & 0xffff) % DB_COUNT;
int tableIndex = (int) (userId & 0x7f) % TABLE_COUNT_PER_DB;
int dbTableIndex = (int) ((userId >> 7) & 0x1fffff) % TOTAL_TABLE_COUNT;
// System.out.printf("庫%d，總分表序號%d，庫內表序號%d，使用者Id%d\n", dbIndex, dbTableIndex, tableIndex, userId);
// 單個db儲存使用者數量情況
Map
}
}
} ```
這個程式可以模擬生成100萬個隨機的使用者ID，並將它們按照上述的演算法進行分庫分表，最終統計每個庫和表中的使用者數量，並輸出統計結果。執行程式可以得到以下的輸出結果：
抖音app請求視訊介面是分頁拉取的還是每次下拉請求一個視訊？
抖音的視訊介面是通過分頁拉取的方式實現的，介面會返回一個包含多個視訊的列表，每個視訊都包含了其唯一的識別符號和其他相關資訊。當用戶滑動到頁面底部時，應用程式會向伺服器傳送一個新的請求，以獲取下一頁視訊列表。這種方式可以有效減少網路請求的次數，提高了應用程式的效能和穩定性。
視訊介面返回的引數，返回的是視訊的線上觀看連結還是加密字串？
抖音的視訊介面返回的是加密後的視訊地址，而不是視訊的線上觀看連結。抖音的視訊地址是經過加密處理的字串，需要應用程式對其進行解密才能得到視訊的真實地址。這種加密方式可以有效保護視訊內容的安全性，防止視訊被未經授權的第三方獲取和下載。通常，抖音的視訊地址加密方式是基於AES演算法的，使用了一些應用程式特定的金鑰和演算法引數進行加密。
前後端加解密的話豈不是加大效能的開銷？
前後端加解密的過程會增加一定的效能開銷。尤其是在抖音這樣的大型應用程式中，加解密的開銷可能會非常大。然而，抖音在設計其加密方案時，通常會盡量將加解密的開銷降到最低。例如，抖音可能會使用高效的加密演算法和金鑰管理方案，以最小化加解密過程中的計算和儲存開銷。此外，抖音還可能會使用一些高階技術，例如硬體加速和快取，以進一步提高加解密的效能。雖然加解密會增加一些開銷，但是在保護視訊內容安全方面，它是非常必要的。
視訊的播放量、點贊量、評論列表、每個評論的子評論、評論|子評論的點贊數量這些海量資料如何進行資料儲存的呢？
海量的資料儲存通常不會使用單一的 MySQL 資料庫來儲存所有資料，因為 MySQL 資料庫在處理大量資料時可能會遇到效能瓶頸。相反，抖音通常會使用分散式儲存系統來儲存資料，例如 Hadoop、Cassandra、MongoDB 等。這些分散式儲存系統可以將資料分散儲存在多個伺服器上，以實現高效能和可擴充套件性。
例如視訊的播放量、評論列表、每個評論的子評論、評論的點贊數量、視訊的點贊數量等資料的儲存，抖音可能會將這些資料儲存在不同的資料表中，以便於管理和查詢。例如，抖音可能會將視訊的播放量儲存在一個名為“video_play_count”的資料表中，將評論列表儲存在一個名為“video_comment_list”的資料表中，將每個評論的子評論儲存在一個名為“video_comment_reply”的資料表中，將評論的點贊數量儲存在一個名為“video_comment_like_count”的資料表中，將視訊的點贊數量儲存在一個名為“video_like_count”的資料表中。在分散式儲存系統中，這些資料表通常會被分散儲存在多個伺服器上，以實現高效能和可擴充套件性。
點贊、評論介面是如何做到如此高效能的呢？
抖音的點贊、評論介面之所以能夠實現高效能，是因為它採用了一些優化措施，使用快取技術來快取點贊、評論資料，以減少資料庫的訪問次數，也會會使用分散式儲存系統來儲存點贊、評論資料，以實現高效能和可擴充套件性。
視訊的播放量以及點贊數量的統計是準確的嘛？
至於視訊的播放量和點贊數量的統計準確性，這取決於抖音的實現方式。通常情況下，抖音會在客戶端和伺服器端都對播放量和點贊數量進行統計，以確保資料的準確性。客戶端會記錄使用者觀看視訊和點讚的行為，而伺服器端會對這些資料進行彙總和統計。在分散式儲存系統中，抖音可能會使用一些高階技術，例如資料複製和資料一致性協議，以確保資料的準確性和一致性。當然，由於資料的複雜性和海量性，可能會存在一些誤差，但是通常會盡力保證資料的準確性和可靠性。
抖音搜尋的技術實現？
- 語音識別技術：抖音的搜尋功能支援語音搜尋，使用了語音識別技術。語音識別技術通過將語音轉換為文字來實現語音搜尋。抖音使用的語音識別技術是基於深度學習的語音識別技術，該技術可以更準確地識別語音並將其轉換為文字。
- 內容分析技術：抖音的搜尋功能需要分析使用者的搜尋詞彙並匹配相關的短視訊。為了實現這一點，抖音使用了內容分析技術。內容分析技術可以分析短視訊的音訊、視訊和文字內容，並使用機器學習演算法來確定它們之間的關係，能夠更好地匹配使用者的搜尋詞彙和相關的短視訊。
- 推薦演算法：抖音的搜尋功能還使用了推薦演算法。推薦演算法可以根據使用者的搜尋歷史、觀看歷史和其他資料來推薦相關的短視訊，能夠更好地滿足使用者的需求，並提供更好的搜尋結果。
- 搜尋引擎技術：抖音的搜尋功能還需要使用搜索引擎技術。搜尋引擎技術可以幫助抖音更快地搜尋相關的短視訊。搜尋引擎技術是基於分散式計算的搜尋引擎技術，可以更快地搜尋大量的資料。
抖音的推薦演算法實現原理？
- 特徵提取：抖音的推薦演算法首先需要從使用者的行為、興趣等方面提取特徵。這些特徵包括使用者的搜尋歷史、觀看歷史、點贊、評論、分享等行為，以及使用者的個人資訊、地理位置等。
- 候選集生成：在得到使用者的特徵之後，抖音的推薦演算法會生成一個候選集，也就是可能被推薦給使用者的短視訊集合。這個候選集是根據使用者的特徵和短視訊的特徵來生成的。
- 排序：在得到候選集之後，抖音的推薦演算法會對每個候選短視訊進行打分，然後將它們按照得分排序，得分高的短視訊會被推薦給使用者。打分的過程是基於機器學習的演算法，它會根據使用者的特徵和短視訊的特徵來計算得分。
- 反饋更新：當用戶觀看、點贊、評論或分享一個短視訊時，抖音的推薦演算法會根據使用者的反饋來更新候選集和排序演算法。這樣，推薦演算法可以更好地適應使用者的興趣和行為，提供更好的推薦結果。