微博短视频高可用、高并发架构设计解析

随着互联网的快速发展，微博短视频的运用频率持续上升，其架构的高稳定性和高处理能力问题引起了广泛关注。对此，微博平台的技术研发团队提出了相应的解决方案。

微博平台研发部门职能

微博的研发部门是其核心部门。该部门支撑着微博的核心业务，包括广受欢迎的微博视频、基础平台架构和用户关系体系。该部门在确保微博稳定运行中扮演着至关重要的角色，为其提供了坚实的基石。该团队负责管理视频相关的业务，如视频微博、微博故事、短视频以及直播等。直播业务不仅包括常规直播，还扩展到了直播答题等新型态。他们需处理每天数百万的视频增长，并满足背后众多业务的定制化需求，面临巨大的工作挑战。

面临的流量问题独特性

微博短视频所遭遇的流量挑战与一般的高并发现象存在差异。以“双十一”为例，其高并发流量在特定时间段内是可以预见的。然而，微博短视频的流量激增却是出乎意料的。这种突发性的流量状况给构建高可用性及高并发架构带来了显著难度，同时也对团队的应对能力提出了更高要求。为此，团队必须具备灵活且高效的应对措施。

借鉴Feed解决方案的思考

在制定解决方案的过程中，团队探讨了是否可以参考微博过往的Feed解决方案。虽然短视频和Feed在某些方面具有相似之处，例如都具备首页信息刷新和关注用户发布消息的聚合功能。然而，短视频更注重用户列表的呈现、连续播放进度和即时互动，而微博则更侧重于内容列表的展示、无阅读状态标记以及内容的永久保存。鉴于两者在本质上的差异，团队不能直接照搬Feed的方案，而需在借鉴时有所选择和取舍。

选择Feed拉模型的原因

Feed推送模型存在明显缺陷。在微博平台上，内容的一致性在强时效性要求下显得尤为关键。在此模型中，确保千万级别内容推送的时效性与一致性颇具挑战。此外，鉴于用户在线状态各异，对离线用户强行推送时效性内容实为资源浪费。综合考虑微博庞大的用户基数、数据写入成本以及一致性保障等因素，我们最终决定采用Feed拉取模型。这一决策是基于微博平台自身特性所做出的最佳选择。

机房算法对热度信息的影响

在处理流量时，若仅将流量分配至两个机房，并各自采用IRU算法提取热度数据，可能会产生误差。但若在缓存层实现同步，使每个机房的MC算法涵盖全面热度信息，两个机房的L1计算将能大致同步，得出精确的热度数据。精确的热度信息是应对流量激增、确保系统高可用性的关键。对微博短视频平台的稳定运行极为重要，任何误差都可能引发负面影响。

采用自研DCP弹性扩缩容平台

Redis虽为单线程设计，保证了数据一致性，但在处理大规模简单键值对读取时，速度不及Memcached。考虑到成本因素，微博无法大规模部署服务器。因此，微博采用了自主研发的DCP弹性伸缩平台。该平台在自有机房中，能够利用共享机器资源，在特定情况下进行动态扩展，以应对流量的增长。此外，熔断机制能够实时调整服务流量负载，确保在扩容后或流量恢复至可承受水平时，系统可重新启动，为服务器扩容争取宝贵时间。这些措施旨在确保微博短视频架构具备高可用性和高并发处理能力。

各位读者，关于这些解决方案是否足以应对微博短视频未来可能遭遇的诸多挑战，您有何见解？我们诚挚邀请您参与评论交流。如文章对您有所助益，恳请您点赞并转发。