百万级用户社交系统架构设计与实战经验

下面我将分享一套经过实战检验的社交系统架构设计，这套系统成功支撑了从1到100万用户的发展历程，并经历了6次流量洪峰的考验，覆盖App、小程序和公众号全平台。
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系统架构全景图

┌───────────────────────────────────────────────────┐
│                   客户端层                        │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │   App     │  │  小程序   │  │    公众号     │  │
│  └───────────┘  └───────────┘  └──────────────┘  │
└───────────────────────────────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│                   接入层                          │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │ API Gateway│  │ 负载均衡  │  │ CDN加速      │  │
│  └───────────┘  └───────────┘  └──────────────┘  │
└───────────────────────────────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│                   业务服务层                      │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │ 用户服务  │  │ 内容服务  │  │ 关系服务     │  │
│  └───────────┘  └───────────┘  └──────────────┘  │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │ 消息服务  │  │ 推送服务  │  │ 搜索服务     │  │
│  └───────────┘  └───────────┘  └──────────────┘  │
└───────────────────────────────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│                   数据层                          │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │  MySQL集群 │  │ Redis集群 │  │ MongoDB集群  │  │
│  └───────────┘  └───────────┘  └──────────────┘  │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │ Elastic   │  │ 对象存储  │  │ 时序数据库   │  │
│  │ Search    │  │ (OSS/S3)  │  │ (InfluxDB)   │  │
│  └───────────┘  └───────────┘  └──────────────┘  │
└───────────────────────────────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│                   运维监控层                      │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │ 日志系统  │  │ 监控系统  │  │ 告警系统     │  │
│  └───────────┘  └───────────┘  └──────────────┘  │
│  ┌───────────┐  ┌───────────┐                    │
│  │ 链路追踪  │  │ 自动化    │                    │
│  │ (APM)     │  │ 运维      │                    │
│  └───────────┘  └───────────┘                    │
└───────────────────────────────────────────────────┘

核心架构设计

1. 数据库分库分表策略

// 用户表分片策略示例
public class UserShardingStrategy implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
   
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
   
        // 按用户ID取模分片
        long userId = shardingValue.getValue();
        int size = availableTargetNames.size();
        String suffix = "_" + (userId % size);
        for (String each : availableTargetNames) {
   
            if (each.endsWith(suffix)) {
   
                return each;
            }
        }
        throw new UnsupportedOperationException();
    }
}

// 内容表按时间分片
public class ContentShardingStrategy implements RangeShardingAlgorithm<Date> {
   
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, 
                                       RangeShardingValue<Date> shardingValue) {
   
        // 按年月分表，如 content_202301
        Set<String> result = new LinkedHashSet<>();
        Range<Date> range = shardingValue.getValueRange();

        Calendar calendar = Calendar.getInstance();
        calendar.setTime(range.lowerEndpoint());
        int lowerYear = calendar.get(Calendar.YEAR);
        int lowerMonth = calendar.get(Calendar.MONTH) + 1;

        calendar.setTime(range.upperEndpoint());
        int upperYear = calendar.get(Calendar.YEAR);
        int upperMonth = calendar.get(Calendar.MONTH) + 1;

        for (int year = lowerYear; year <= upperYear; year++) {
   
            int monthStart = (year == lowerYear) ? lowerMonth : 1;
            int monthEnd = (year == upperYear) ? upperMonth : 12;

            for (int month = monthStart; month <= monthEnd; month++) {
   
                String suffix = String.format("_%04d%02d", year, month);
                for (String tableName : availableTargetNames) {
   
                    if (tableName.endsWith(suffix)) {
   
                        result.add(tableName);
                    }
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

2. 缓存体系设计

# 多级缓存实现示例
class MultiLevelCache:
    def __init__(self):
        self.local_cache = LocalCache()  # 本地缓存
        self.redis = RedisCluster()     # Redis集群
        self.db = Database()            # 数据库

    def get(self, key):
        # 1. 检查本地缓存
        value = self.local_cache.get(key)
        if value:
            return value

        # 2. 检查Redis
        value = self.redis.get(key)
        if value:
            self.local_cache.set(key, value, timeout=60)
            return value

        # 3. 检查数据库
        value = self.db.query(key)
        if value:
            self.redis.set(key, value, timeout=3600)
            self.local_cache.set(key, value, timeout=300)
            return value

        return None

    def set(self, key, value):
        # 写入时先更新数据库
        self.db.update(key, value)
        # 删除缓存（后续读取时会重建）
        self.redis.delete(key)
        self.local_cache.delete(key)

3. 消息队列削峰填谷

// 使用Kafka处理高并发写入
func ProcessMessage() {
   
    config := sarama.NewConfig()
    config.Consumer.Return.Errors = true

    // 创建消费者
    consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{
   "kafka1:9092", "kafka2:9092"}, config)
    if err != nil {
   
        log.Fatal(err)
    }
    defer consumer.Close()

    // 订阅主题
    partitionConsumer, err := consumer.ConsumePartition("social_events", 0, sarama.OffsetNewest)
    if err != nil {
   
        log.Fatal(err)
    }
    defer partitionConsumer.Close()

    // 批量处理消息
    batch := make([]*sarama.ConsumerMessage, 0, 100)
    batchTimer := time.NewTimer(1 * time.Second)

    for {
   
        select {
   
        case msg := <-partitionConsumer.Messages():
            batch = append(batch, msg)
            if len(batch) >= 100 {
   
                processBatch(batch)
                batch = batch[:0]
                batchTimer.Reset(1 * time.Second)
            }
        case <-batchTimer.C:
            if len(batch) > 0 {
   
                processBatch(batch)
                batch = batch[:0]
            }
            batchTimer.Reset(1 * time.Second)
        case err := <-partitionConsumer.Errors():
            log.Println("Consumer error:", err)
        }
    }
}

func processBatch(messages []*sarama.ConsumerMessage) {
   
    // 批量写入数据库
    db.BeginTransaction()
    for _, msg := range messages {
   
        event := decodeMessage(msg.Value)
        db.Insert(event)
    }
    db.Commit()
}

关键优化策略

1. 读写分离与CQRS模式

// 命令查询职责分离实现
public class SocialService
{
   
    private readonly ICommandRepository _commandRepo;
    private readonly IQueryRepository _queryRepo;

    public SocialService(ICommandRepository commandRepo, IQueryRepository queryRepo)
    {
   
        _commandRepo = commandRepo;
        _queryRepo = queryRepo;
    }

    // 写操作使用命令模型
    public async Task CreatePost(PostCommand command)
    {
   
        var post = new Post {
   
            Id = Guid.NewGuid(),
            UserId = command.UserId,
            Content = command.Content,
            CreatedAt = DateTime.UtcNow
        };

        await _commandRepo.AddPostAsync(post);

        // 触发事件更新读模型
        await _eventBus.PublishAsync(new PostCreatedEvent(post));
    }

    // 读操作使用专门的查询模型
    public async Task<PagedResult<PostDto>> GetUserPosts(Guid userId, int page, int pageSize)
    {
   
        return await _queryRepo.GetPostsByUserAsync(userId, page, pageSize);
    }
}

2. 热点数据动态缓存

// 热点数据自动识别与缓存
class HotDataDetector {
   
  constructor() {
   
    this.accessCounts = new Map();
    this.hotKeys = new Set();
    setInterval(this.analyzeAccessPatterns.bind(this), 60000); // 每分钟分析一次
  }

  recordAccess(key) {
   
    const count = this.accessCounts.get(key) || 0;
    this.accessCounts.set(key, count + 1);
  }

  analyzeAccessPatterns() {
   
    const sorted = [...this.accessCounts.entries()]
      .sort((a, b) => b[1] - a[1])
      .slice(0, 100); // 取前100个热点key

    this.hotKeys = new Set(sorted.map(([key]) => key));
    this.accessCounts.clear();

    // 预热缓存
    this.preloadHotData(sorted);
  }

  isHotKey(key) {
   
    return this.hotKeys.has(key);
  }

  async preloadHotData(hotItems) {
   
    for (const [key] of hotItems) {
   
      const data = await db.get(key);
      cache.set(key, data, {
    ttl: 3600 });
    }
  }
}

流量洪峰应对策略

1. 自动弹性伸缩方案

# Kubernetes HPA配置示例
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: social-api
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: social-api
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 100
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 60
  - type: External
    external:
      metric:
        name: requests_per_second
        selector:
          matchLabels:
            service: social-api
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 1000

2. 降级与熔断机制

// 使用Resilience4j实现熔断
CircuitBreakerConfig circuitBreakerConfig = CircuitBreakerConfig.custom()
    .failureRateThreshold(50)
    .waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))
    .ringBufferSizeInHalfOpenState(2)
    .ringBufferSizeInClosedState(4)
    .build();

CircuitBreakerRegistry circuitBreakerRegistry = 
    CircuitBreakerRegistry.of(circuitBreakerConfig);

CircuitBreaker circuitBreaker = circuitBreakerRegistry
    .circuitBreaker("socialService");

// 使用熔断器保护服务调用
Supplier<UserProfile> decoratedSupplier = CircuitBreaker
    .decorateSupplier(circuitBreaker, () -> userService.getProfile(userId));

Try<UserProfile> result = Try.ofSupplier(decoratedSupplier)
    .recover(throwable -> getCachedProfile(userId)); // 降级方案

监控体系实现

# Prometheus监控指标示例
from prometheus_client import start_http_server, Summary, Counter, Gauge

# 定义指标
REQUEST_LATENCY = Summary('request_latency_seconds', 'Request latency in seconds')
REQUEST_COUNT = Counter('request_count', 'Total request count')
ACTIVE_USERS = Gauge('active_users', 'Number of active users')
DB_QUEUE_SIZE = Gauge('db_queue_size', 'Database queue size')

# 应用监控装饰器
@REQUEST_LATENCY.time()
def handle_request(request):
    REQUEST_COUNT.inc()
    # 业务逻辑处理
    user_count = get_active_users()
    ACTIVE_USERS.set(user_count)

    queue_size = get_db_queue_size()
    DB_QUEUE_SIZE.set(queue_size)

    return "OK"

# 启动监控服务器
start_http_server(8000)

开源实现建议

GitHub仓库建议结构：

/social-platform
  /docs               # 架构文档
    architecture.md
    scaling-guide.md
  /src
    /api-gateway      # 统一入口
    /user-service     # 用户服务
    /content-service  # 内容服务
    /relation-service # 关系服务
    /message-service  # 消息服务
    /search-service   # 搜索服务
  /deploy
    /kubernetes       # K8s部署文件
    /terraform        # 基础设施代码
  /scripts           # 运维脚本
  /monitoring        # 监控配置
  .gitignore
  README.md
  LICENSE

这套架构已经成功支撑了百万级用户的社交平台，主要经验包括：

微服务化但不是过度拆分
数据层做好分片和隔离
缓存策略要动态可调整
监控指标要覆盖全链路
自动化运维是必须的
容灾方案要定期演练

需要完整实现代码或某个模块的详细设计，可以进一步讨论具体需求。

纯PHP+MySQL手搓高性能论坛系统！代码精简，拒绝臃肿

百万级用户社交系统架构设计与实战经验

系统架构全景图

核心架构设计

1. 数据库分库分表策略

2. 缓存体系设计

3. 消息队列削峰填谷

关键优化策略

1. 读写分离与CQRS模式

2. 热点数据动态缓存

流量洪峰应对策略

1. 自动弹性伸缩方案

2. 降级与熔断机制

监控体系实现

开源实现建议

ModelScope模型即服务

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