WeChat 순간에 친구가 좋아하는 가시성 : 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 데이터베이스 압력을 피하는 방법은 무엇입니까?

WeChat 순간의 비밀은 가시성 기술과 같은 비밀 : 대규모 데이터의 과제를 다루는 방법은 무엇입니까?

WeChat 순간에 대한 좋아하고 의견은 친구에게만 볼 수 있습니다. 그 뒤에는 간단한 데이터베이스 쿼리가 아니라 복잡한 시스템 설계가 있습니다. 이 기사는 WeChat이 데이터베이스의 직접 교차로 작업으로 인한 압력을 피하기 위해 WeChat이 어떻게 대규모 데이터와 높은 동시 트래픽을 효율적으로 처리 할 수 ​​있는지 심층적으로 탐구합니다.

기존의 방법은 각각 좋아하는 사용자 ID와 사용자 친구 ID 세트를 얻은 다음 WeChat의 거대한 사용자 척도에서는 불가능한 교차로를 찾는 것입니다. 이 기사는 WeChat Moments가 전통적인 관계형 데이터베이스에 의존하지 않는다고 지적합니다. 2015 년 이전에는 "친구가 눈에 띄는 친구"와 "친구의 친구 서클을 볼 수 있습니다"의 구현 방법을 볼 수 있습니다. 마찬가지로 데이터는 순간에 게시 된 컨텐츠와 유사한 데이터 유형으로 취급됩니다.

핵심은 "팔로우", "구독"및 "친구"와 같은 관계 데이터를 피드 스트림 처리에 통합하는 것입니다. 친구의 원에서 피드 스트림의 정렬은 비교적 간단하며 복잡한 개인화 된 권장 알고리즘 없이도 시간 순서로 배열 될 수 있습니다. Weibo와 같은 플랫폼의 팬 수가 WeChat 친구의 수를 훨씬 능가하지만 WeChat의 고유 한 기술 솔루션은 여전히 ​​데이터베이스 교차 컴퓨팅의 성능 병목 현상을 효과적으로 피하고 친구가 좋아하는 가시성을 실현합니다. 여기에는 데이터 저장, 검색 방법 최적화 및 사용자 관계의 효과적인 관리가 포함됩니다.

위 내용은 WeChat 순간에 친구가 좋아하는 가시성 : 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 데이터베이스 압력을 피하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!