Основная архитектура системы
TikTok-подобная платформа требует распределённую архитектуру на основе микросервисов, чтобы независимо масштабировать каждую подсистему — загрузку, рекомендации, модерацию и доставку контента.
Pipeline загрузки и обработки видео
- Пользователи загружают сырое видео в объектное хранилище (например, S3)
- Асинхронная очередь сообщений (Kafka) запускает воркеров для транскодирования
- Видео транскодируется в несколько разрешений и форматов (HLS/DASH) для адаптивного стриминга
- Обработанные файлы раздаются через глобальный CDN для воспроизведения с низкой задержкой
Персонализированная лента — алгоритм "Для тебя"
Механизм рекомендаций — это самый критический компонент для вовлечения пользователей.
- Собирает сигналы от пользователя: время просмотра, лайки, репосты, пересмотры и пропуски
- Использует коллаборативную фильтрацию в сочетании с эмбеддингами контента (характеристики видео, аудио, субтитры)
- Выделенный ML pipeline постоянно переобучает ранжирующие модели
- Предвычисленные ленты кэшируются для каждого пользователя в быстром хранилище вроде
Redis, чтобы минимизировать задержку
Социальные функции и вовлечение
- Граф подписок хранится в графовой БД (например,
Neo4j) или списками смежности в Cassandra
- Лайки, комментарии и репосты используют событийную запись для обработки всплесков трафика
- Уведомления в реальном времени доставляются через WebSockets или push-сервисы
Модерация контента в масштабе
- Автоматические AI-классификаторы сканируют каждую загрузку на нарушения политики перед публикацией
- Отмеченный контент направляется в очередь на ручную проверку
- Упреждающая модерация значительно снижает распространение вредоносного контента
Монетизация и реклама для создателей
- Создатели получают доступ к аналитическим дашбордам и отчётам о доходах через выделенный сервис
- Таргетирование объявлений использует профили интересов пользователей, построенные на основе поведенческих сигналов
- Объявления внедряются в модель ранжирования ленты как спонсируемые слоты контента
Ключевые решения для масштабируемости
- Горизонтальное масштабирование для всех stateless-сервисов
- Шардированные базы данных для данных о пользователях, видео и вовлечении
- Граничное кэширование на CDN обрабатывает большинство запросов на чтение глобально