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2019-10-27 22:47:57 +08:00
回复了 axb 创建的主题 问与答 突然闲下来没事干,开个贴回答互联网后端技术问题
@Cbdy 老板好,正文描述的几个系统主要是用什么技术栈构建的呢?能谈谈当时技术选型的取舍吗?
语言 Java 用的多,好招人;框架分场景,比如做消息推送服务就用了 netty。取舍:尽量好招人的技术栈。


能谈谈明星出轨系统崩溃的原因是什么吗?有什么改进的计划吗?
不能,崩溃的不是我负责的系统,具体原因我也不清楚。

顺便打听一下微博后端 Java 现在主要用 JDK 几,用 maven 还是 gradle😳
jdk6-10 都有,maven 和 gradle 都有。
2019-10-27 22:40:37 +08:00
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@heart4lor 应届生如何向中间件方向发展,大佬能否给些建议呢?十分感谢~

去大公司,没了……
2019-10-27 22:39:39 +08:00
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@lhx2008 有使用 K8S 应用的案例吗,比如说用在数据库扩容上面

我的团队应用 k8s 更多的是在线下或者半离线业务场景下,做后台系统或者一些非实时任务。用来降低整体计算成本。至于线上业务,k8s 的能力还不足以让微博这种体量的公司开箱即用,这个改造成本也会比较高。
2019-10-27 22:36:52 +08:00
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@ebony0319 哈希的够多,抱歉打错字了
2019-10-27 22:36:30 +08:00
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@ebony0319 一个人有几千万个关注,这种数据结构怎么存呢。?

存不是问题,你用个普通 mysql,只要哈希的狗斗,都能存的了。难的问题是“怎么取”,这个要看业务场景。
2019-10-27 22:35:17 +08:00
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@lovelife1994 谢谢解答,另外还想问一下在系统或功能模块设计阶段是如何考虑系统的扩展性的呢?是快速原型,实现,上线,后续迭代升级,还是说会在一开始就做一些复杂的设计?在这方面是怎么作取舍呢?

设计阶段要考虑的首先是“系统哪些功能是必不可少并且需要快速验证的”,然后是“系统 2 年以内有可能会有什么变化”,觉着不好设计的原因还是设计少了,踩的坑不够多。经验多了,就没这类问题了。
2019-10-27 22:33:12 +08:00
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@Rwing 秦老板,我就想知道为啥国内这么多 java,这么少 C#,而国外几乎是 1:1 的?

不清楚,我 Java 关注的更多一些,Java+Linux 环境没什么硬伤,我觉着也挺好啊?
2019-10-27 22:29:05 +08:00
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@misaka19000 抱歉,我对微博搜索的架构也一无所知……
2019-10-27 22:28:34 +08:00
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@snxq1995 这个我不清楚,我只在北京工作过……
2019-10-27 22:28:07 +08:00
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@coderqbc 我没太看懂你的问题,到底是数据库服务的连接池,还是应用服务连接数据库的连接池?文章里我简单扫了一眼,似乎是后者

不过无论哪个连接池,核心问题还是“同一时间内,需要同时请求的数量”,这个其实就是个数学公式,类似“这条路上每天要跑 1000 辆车,每辆车跑个来回要 10 分钟,那么路建多宽合适”。按我的经验,连接数多设一点不会有太多问题(除非设的数量太夸张把系统连接数耗尽了),而设少了,在系统负载变高的时候就会出现非常明显的排队现象,这对服务性能的影响更大一些。
2019-10-27 22:23:36 +08:00
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@greatdancing 为什么后悔……?
2019-10-27 22:23:15 +08:00
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@patx 如果往深了说,流畅是几方面的综合结果,包括视频体积、CDN 部署、播放调度、防劫持、播放调度、防劫持等等。

对于你说的不同地区来说,最重要的方面有两个:一个是 CDN 部署和调度情况,尽量让用户访问边缘节点;然后是防止劫持,一般流量被劫持后都不可避免的性能变差……
2019-10-27 22:18:07 +08:00
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@richangfan 抱歉,我对 php 了解不多,你可能在什么地方看到微博全都在用 php,不过实际上不是这样的……
2019-10-27 22:17:13 +08:00
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@ebony0319 就是个 key-value 的映射关系,感觉网上这类服务实现思路和开源代码一搜一大把啊……
2019-10-27 22:15:49 +08:00
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@okoook 我这里没有作为使用方实践过,反而我们团队做的是更像是实现 serverless 的基础设施。不过据我了解微博内有一些团队已经有过实践了,具体效果我也不太清楚……
2019-10-27 22:12:59 +08:00
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@ssdde 这个我只能跟产品经理提建议了。
2019-10-27 22:12:29 +08:00
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@iPhoneXI 从整体的角度来抽象看,要做的东西其实差不多,都会有增删改查,然后内容理解+推荐;视频特殊一些的地方是有视频编解码。
具体技术选型来说的话,业务上的增删改查都差不多,但是视频存储都是对象存储服务而非关系型数据库;视频方向的内容理解更多的偏向深度学习的实现;视频编解码是一门独立的专业,不过由于太耗计算资源所以还要配合着调度系统一起实现。
2019-10-27 22:07:16 +08:00
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@lovelife1994 微博这边的一致性要求并不高,一般是通过幂等性和常规的乐观、悲观锁实现的,分布式事务(至少在我这里)用的不多。
2019-10-27 22:05:31 +08:00
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@zixianlaiye 视频存储和播放难点要分开说。

对于分布式文件系统来说,有几个难点。
一个是文件大带来的执行效率,比如用户上传一个 10G 的文件,要 1 秒之后立刻能够访问,需要做一些性能优化的策略
一个是可用性,在某台机器宕机之后不能影响用户数据,需要有数据迁移和冗余的策略。
一个是文件多带来的元信息膨胀,分布式文件系统都要保存每个 key 的元信息(比如存在哪台机器上),当文件超过几百亿之后也会带来元信息存取的压力。

而播放一方面是整体缓存架构和调度策略的选择,另一方面的难点主要是对于网络(在目前场景下,主要是 tcp 协议)的理解、对协议(比如 http/http over quic )的理解和策略的选择。

当然,在国内 isp 环境下,更多的还是与人斗,其乐无穷。
2019-10-27 21:53:04 +08:00
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@kindjeff 这肯定是有性能挑战的,比如“你关注的人也在关注”、“你关注的人最近发的微博”等等,都可以理解是二度关系。主要挑战点是数据的扇出量会比较大,我关注了 1000 人,这 1000 人又每人关注了 1000 人,那就是要 100 万的数据做处理。解决办法要么是减少扇出(比如限制关注人数量),要么是离线算数据,在线取结果。
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