淺談抖音APP核心技術實現方案

語言: CN / TW / HK

抖音是一款非常受歡迎的短視頻分享應用程序,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:

  1. 視頻錄製和編輯:抖音的核心功能是視頻錄製和編輯。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頻進行處理和優化。此外,抖音還使用了一些算法來自動剪輯視頻,以確保它們具有最佳的長度和內容。
  2. 視頻壓縮和傳輸:由於短視頻的特殊性質,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,以將視頻分成多個小塊並對其進行壓縮。這使得視頻可以更快地上傳和下載,同時還可以減少數據使用量。
  3. AI推薦算法:抖音使用了一種名為“內容推薦”的算法,以根據用户的興趣和行為推薦相關的視頻。這種算法使用了機器學習和人工智能技術,以分析用户的歷史行為和喜好,並根據這些信息推薦新的內容。
  4. 網絡優化和負載均衡:抖音需要處理大量的視頻上傳和下載請求,因此需要進行網絡優化和負載均衡,以確保應用程序的穩定性和性能。抖音使用了一種名為“分佈式存儲”的技術,以將數據存儲在多個服務器上,並使用負載均衡算法將請求分配到最適合的服務器上。

抖音海量視頻存儲方案實現?

抖音的存儲方案是基於雲存儲的,這意味着視頻數據不是存儲在本地設備上,而是存儲在雲端的服務器上。這種存儲方案具有以下優點:

  1. 可擴展性強:雲存儲方案可以輕鬆地擴展存儲容量,以滿足不斷增長的視頻數據量。
  2. 高可靠性:雲存儲方案可以提供高可靠性的數據備份和災難恢復功能,以確保視頻數據的安全性和可靠性。
  3. 快速訪問:雲存儲方案可以通過多個節點實現數據的快速訪問,以提高視頻數據的訪問速度和用户體驗。
  4. 分佈式存儲技術:將視頻數據分散存儲在多個節點上,以提高存儲效率和可靠性。
  5. 壓縮技術:採用高效的視頻壓縮技術,以減少視頻數據的存儲空間和傳輸帶寬。
  6. CDN加速技術:採用CDN加速技術,將視頻數據緩存到離用户最近的節點上,以提高視頻的訪問速度和用户體驗。

海量用户發佈視頻記錄表分庫分表方案

由於抖音用户數量龐大,視頻數據量巨大,為了提高數據庫的性能和可擴展性,抖音採用了分表分庫的設計。

具體來説,抖音將用户發佈的視頻數據按照一定的規則進行分片,存儲到多個不同的數據庫表中,每個表只負責存儲一部分數據。這樣可以避免單張表過大導致的性能問題,同時也方便擴展和維護。

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,來實現分片存儲和數據路由等功能。此外,為了保證數據的一致性和可靠性,還會採用一些數據同步和備份技術,例如MySQL的主從複製、Galera Cluster等。

除了用户發佈視頻記錄表,其他一些數據表,例如用户信息表、視頻評論表、點贊表等等。這些表也會進行分片存儲,以提高數據庫的性能和可擴展性。

分庫分表算法方案

用户發佈視頻記錄表

用户發佈視頻記錄表、用户信息表、視頻評論表的分庫分表算法方案會採用基於用户ID的分片策略。可以將用户ID作為分片鍵,將用户發佈的視頻數據分散存儲到多個不同的數據庫表中。

例如,可以將用户ID對分片數取模,得到一個分片編號,然後將該用户發佈的視頻數據存儲到對應的分片中。這樣可以確保同一個用户的數據存儲在同一個分片中,方便後續的數據查詢和統計。此外,為了提高數據的可靠性和可用性,抖音可能還會採用一些宂餘備份策略,例如採用多副本存儲、異地備份等方式,以確保數據的安全性和可靠性。具體的分庫分表算法方案可能會根據實際情況而有所不同,例如根據數據量、負載均衡、數據訪問模式等因素來進行優化和調整。

分庫分表後,當單表數據也達到性能瓶頸時,如何解決?

當單表數據量達到性能瓶頸時,一般有兩種解決方案:數據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。

如果單表數據量已經達到了性能瓶頸,而且這些數據已經不再頻繁訪問,可以考慮將這些數據進行歸檔遷移。可以將這些數據遷移到其他存儲介質中,例如磁盤、磁帶、雲存儲等,以減輕數據庫的負擔,提高數據庫的性能。

如果單表數據量已經達到了性能瓶頸,但是這些數據仍然需要頻繁訪問,可以考慮進行分庫分表擴容。可以增加更多的數據庫節點,將數據分散存儲到多個數據庫中,以提高數據庫的性能和可擴展性。另外需要注意的是,分庫分表擴容需要對數據庫進行重構和調整,需要考慮數據遷移、負載均衡、數據訪問模式等多個因素。因此,如果單表數據量已經達到了性能瓶頸,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個用户,需要將他們的視頻記錄打散到100個庫中,每個庫中有128張表,總共12800張表。為了實現數據的均勻分佈,我們可以使用以下的分庫分表算法:

  1. 對於每一個用户,計算其用户ID的哈希值,得到一個64位整數。
  2. 將哈希值的高16位作為分庫的索引,得到一個0~99之間的整數。
  3. 將哈希值的低7位作為分表的索引,得到一個0~127之間的整數。
  4. 將哈希值的中間41位作為分庫內表的索引,得到一個0~12799之間的整數。
  5. 將該用户的視頻記錄插入到對應的庫、分庫內表和分表中。

具體的算法公式如下:

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

這種算法可以將數據均勻地打散到12800張表中,同時保證了查詢的高效性。為了保證哈希的均勻性,我們需要使用高質量的哈希函數,並且在分佈式環境中需要考慮哈希碰撞的情況。

以下是驗證程序,模擬生成一定數量的用户ID,並將這些用户ID按照上述的算法進行分庫分表,最終統計每個庫和表中的用户數量,以驗證算法的均勻性。

``` javaCopy code

import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Random;

public class ShardingAlgorithmTest {

// 模擬用户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++) {
        // 生成隨機的用户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,用户Id%d\n", dbIndex, dbTableIndex, tableIndex, userId); // 單個db存儲用户數量情況 Map tableUserCount = dbTableUserCount.computeIfAbsent(dbIndex, k -> new HashMap<>()); tableUserCount.put(tableIndex, tableUserCount.getOrDefault(tableIndex, 0) + 1); } for (Map.Entry> db : dbTableUserCount.entrySet()) { if (null == db) { continue; } int dbTotal = 0; for (Map.Entry tb : db.getValue().entrySet()) { dbTotal = dbTotal + tb.getValue(); // System.out.printf("庫%d,表%d,用户數量%d\n", db.getKey(), tb.getKey(), tb.getValue()); } System.out.printf("庫%d,用户數量%d\n", db.getKey(), dbTotal);

    }
}

} ```

這個程序可以模擬生成100萬個隨機的用户ID,並將它們按照上述的算法進行分庫分表,最終統計每個庫和表中的用户數量,並輸出統計結果。運行程序可以得到以下的輸出結果:

抖音app請求視頻接口是分頁拉取的還是每次下拉請求一個視頻?

抖音的視頻接口是通過分頁拉取的方式實現的,接口會返回一個包含多個視頻的列表,每個視頻都包含了其唯一的標識符和其他相關信息。當用户滑動到頁面底部時,應用程序會向服務器發送一個新的請求,以獲取下一頁視頻列表。這種方式可以有效減少網絡請求的次數,提高了應用程序的性能和穩定性。

視頻接口返回的參數,返回的是視頻的在線觀看鏈接還是加密字符串?

抖音的視頻接口返回的是加密後的視頻地址,而不是視頻的在線觀看鏈接。抖音的視頻地址是經過加密處理的字符串,需要應用程序對其進行解密才能得到視頻的真實地址。這種加密方式可以有效保護視頻內容的安全性,防止視頻被未經授權的第三方獲取和下載。通常,抖音的視頻地址加密方式是基於AES算法的,使用了一些應用程序特定的密鑰和算法參數進行加密。

前後端加解密的話豈不是加大性能的開銷?

前後端加解密的過程會增加一定的性能開銷。尤其是在抖音這樣的大型應用程序中,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算法和密鑰管理方案,以最小化加解密過程中的計算和存儲開銷。此外,抖音還可能會使用一些高級技術,例如硬件加速和緩存,以進一步提高加解密的性能。雖然加解密會增加一些開銷,但是在保護視頻內容安全方面,它是非常必要的。

視頻的播放量、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數據如何進行數據存儲的呢?

海量的數據存儲通常不會使用單一的 MySQL 數據庫來存儲所有數據,因為 MySQL 數據庫在處理大量數據時可能會遇到性能瓶頸。相反,抖音通常會使用分佈式存儲系統來存儲數據,例如 Hadoop、Cassandra、MongoDB 等。這些分佈式存儲系統可以將數據分散存儲在多個服務器上,以實現高性能和可擴展性。

例如視頻的播放量、評論列表、每個評論的子評論、評論的點贊數量、視頻的點贊數量等數據的存儲,抖音可能會將這些數據存儲在不同的數據表中,以便於管理和查詢。例如,抖音可能會將視頻的播放量存儲在一個名為“video_play_count”的數據表中,將評論列表存儲在一個名為“video_comment_list”的數據表中,將每個評論的子評論存儲在一個名為“video_comment_reply”的數據表中,將評論的點贊數量存儲在一個名為“video_comment_like_count”的數據表中,將視頻的點贊數量存儲在一個名為“video_like_count”的數據表中。在分佈式存儲系統中,這些數據表通常會被分散存儲在多個服務器上,以實現高性能和可擴展性。

點贊、評論接口是如何做到如此高性能的呢?

抖音的點贊、評論接口之所以能夠實現高性能,是因為它採用了一些優化措施,使用緩存技術來緩存點贊、評論數據,以減少數據庫的訪問次數,也會會使用分佈式存儲系統來存儲點贊、評論數據,以實現高性能和可擴展性。

視頻的播放量以及點贊數量的統計是準確的嘛?

至於視頻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,抖音會在客户端和服務器端都對播放量和點贊數量進行統計,以確保數據的準確性。客户端會記錄用户觀看視頻和點讚的行為,而服務器端會對這些數據進行彙總和統計。在分佈式存儲系統中,抖音可能會使用一些高級技術,例如數據複製和數據一致性協議,以確保數據的準確性和一致性。當然,由於數據的複雜性和海量性,可能會存在一些誤差,但是通常會盡力保證數據的準確性和可靠性。

抖音搜索的技術實現?

  1. 語音識別技術:抖音的搜索功能支持語音搜索,使用了語音識別技術。語音識別技術通過將語音轉換為文本來實現語音搜索。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本。
  2. 內容分析技術:抖音的搜索功能需要分析用户的搜索詞彙並匹配相關的短視頻。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頻的音頻、視頻和文本內容,並使用機器學習算法來確定它們之間的關係,能夠更好地匹配用户的搜索詞彙和相關的短視頻。
  3. 推薦算法:抖音的搜索功能還使用了推薦算法。推薦算法可以根據用户的搜索歷史、觀看歷史和其他數據來推薦相關的短視頻,能夠更好地滿足用户的需求,並提供更好的搜索結果。
  4. 搜索引擎技術:抖音的搜索功能還需要使用搜索引擎技術。搜索引擎技術可以幫助抖音更快地搜索相關的短視頻。搜索引擎技術是基於分佈式計算的搜索引擎技術,可以更快地搜索大量的數據。

抖音的推薦算法實現原理?

  1. 特徵提取:抖音的推薦算法首先需要從用户的行為、興趣等方面提取特徵。這些特徵包括用户的搜索歷史、觀看歷史、點贊、評論、分享等行為,以及用户的個人信息、地理位置等。
  2. 候選集生成:在得到用户的特徵之後,抖音的推薦算法會生成一個候選集,也就是可能被推薦給用户的短視頻集合。這個候選集是根據用户的特徵和短視頻的特徵來生成的。
  3. 排序:在得到候選集之後,抖音的推薦算法會對每個候選短視頻進行打分,然後將它們按照得分排序,得分高的短視頻會被推薦給用户。打分的過程是基於機器學習的算法,它會根據用户的特徵和短視頻的特徵來計算得分。
  4. 反饋更新:當用户觀看、點贊、評論或分享一個短視頻時,抖音的推薦算法會根據用户的反饋來更新候選集和排序算法。這樣,推薦算法可以更好地適應用户的興趣和行為,提供更好的推薦結果。