Sichtbarkeit von Likes von Freunden in WeChat -Momenten: Wie können Sie massive Daten effizient verarbeiten und Datenbankdruck vermeiden?

Das Geheimnis der WeChat -Momente wie Sichtbarkeitstechnologie: Wie kann man mit den Herausforderungen massiver Daten umgehen?

Likes und Kommentare zu Wechat -Momenten sind nur für Freunde sichtbar. Dahinter steht das komplexe Systemdesign und keine einfache Datenbankabfrage. In diesem Artikel wird eingehend untersucht, wie WeChat riesige Daten und hohen gleichzeitigen Verkehr effizient verarbeiten kann, um den Druck zu vermeiden, der durch direkte Schnittpunktvorgänge von Datenbanken verursacht wird.

Die herkömmliche Methode besteht darin, die Menge der gemochten Benutzer -IDs und den Satz der Benutzerfreund -IDs zu erhalten und dann die Kreuzung zu finden, die unter der riesigen Benutzerskala von WeChat nicht möglich ist. Der Artikel weist darauf hin, dass WeChat -Momente nicht auf traditionelle relationale Datenbanken beruhen. Vor 2015 können die Implementierungsmethoden von "Freund Likes sichtbar" und "Friends Circle of Friends Circle" gesehen werden. Wie Daten werden als Datentyp behandelt, ähnlich dem in Momenten veröffentlichten Inhalten.

Der Kern besteht darin, Beziehungsdaten wie "folgen", "abonnieren" und "Freunde" in die Verarbeitung von Feed Stream zu integrieren. Die Sortierung von Futterströmen im Freundeskreis ist relativ einfach und kann in chronologischer Reihenfolge angeordnet werden, ohne dass komplexe personalisierte Empfehlungsalgorithmen erforderlich sind. Obwohl die Anzahl der Fans auf Plattformen wie Weibo die Anzahl der WeChat -Freunde bei weitem überschreitet, vermeidet die einzigartige technische Lösung von Wechat immer noch effektiv den Leistungs Engpass des Datenbank -Intersection Computing und erkennt die Sichtbarkeit von Freund -Likes. Dies beinhaltet die Datenspeicherung, die Optimierung von Abrufmethoden und die effektive Verwaltung von Benutzerbeziehungen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSichtbarkeit von Likes von Freunden in WeChat -Momenten: Wie können Sie massive Daten effizient verarbeiten und Datenbankdruck vermeiden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!