Как TikTok справляется с миллионами коротких видео в реальном времени?

Источник: https://t.me/BackendPortal/2628

TikTok использует микросервисную архитектуру, где разные функции (загрузка видео, лента, комментарии, рекомендации) разбиты на независимые сервисы.

Когда вы открываете TikTok, ваш запрос проходит через балансировщики нагрузки и API-шлюзы, которые мгновенно направляют вас к нужному сервису.

Видео хранятся в распределенном облачном хранилище и доставляются через глобальные CDN (Content Delivery Networks). Это обеспечивает быструю загрузку ленты с минимальной буферизацией вне зависимости от вашего местоположения.

Ядро TikTok работает на ключевых сервисах (API). Сервис аутентификации управляет логинами и аккаунтами, сервис профилей пользователей хранит вашу активность, а сервис ленты формирует персонализированный список видео.

Знаменитая «For You Page» работает через сервис рекомендаций, который использует AI и машинное обучение для ранжирования и подбора видео. Отдельный сервис поиска помогает быстро находить тренды и авторов.

За кулисами TikTok обрабатывает огромные объемы данных. Поведение пользователей, лайки, время просмотра и взаимодействия постоянно поступают в модели машинного обучения, чтобы рекомендации обновлялись в реальном времени.

Базы данных специализированы: одни — для аккаунтов пользователей, другие — для метаданных видео, третьи — для аналитики.

Система спроектирована с учетом высокой доступности и отказоустойчивости, что позволяет TikTok работать стабильно даже при сбоях отдельных сервисов.

На глобальном уровне TikTok поддерживает сотни миллионов одновременных пользователей, используя облачную инфраструктуру и распределенные по миру CDN.

Технический стек TikTok:

Frontend: React, Node.js, TypeScript

Backend: Golang, Python, Java, Scala

API-коммуникация: gRPC, GraphQL

Mobile: Swift (iOS), Kotlin (Android)

Базы данных: MySQL, Redis, Cassandra, TiDB

Messaging: Apache Kafka, Pulsar

Обработка данных: Apache Flink, Hadoop, Spark, Hive

Безопасность: собственная IAM, слои шифрования, мониторинг трафика

Хранилище видео: распределенное облако + глобальный CDN (собственный CDN ByteDance)

DevOps: Kubernetes, Docker, Prometheus, Grafana, Chaos Testing

Машинное обучение: TensorFlow, PyTorch, собственные AI-фреймворки ByteDance

Источник: t.me

Комментарии: