微博消息系统架构演进
微博数据的动态演化与网络结构分析
微博数据的动态演化与网络结构分析随着互联网的快速发展，社交媒体成为人们生活中重要的一部分，微博作为中国最大的社交媒体平台之一，拥有庞大的用户群体和海量的数据资源。
这些数据资源不仅反映了社会民众的关注焦点和情感态度，还蕴含着微博社交网络的演化规律和结构特征。
本文将围绕微博数据的动态演化和网络结构展开分析，探讨微博对社会影响力和信息传播的作用。
首先，微博数据的动态演化是指微博社交网络中的用户关注和话题变化的过程。
通过对微博用户行为的观察和数据的分析，可以发现微博用户的关注与取消关注行为呈现出一定的规律。
研究发现，微博用户的关注行为受到社会关系、用户兴趣和话题热度等因素的影响。
例如，社会关系中的朋友关系和兴趣相似度会促使用户进行关注，而热门话题和明星事件等则会吸引用户的关注。
此外，用户关注行为也会随时间发生变化，受到用户兴趣的迁移和话题的流行度等因素的影响。
其次，微博数据的网络结构分析是对微博社交网络连接关系的研究。
微博作为一个典型的社交媒体平台，用户之间的连接关系主要包括关注关系和@关系。
通过对微博用户之间的关联分析，可以发现微博社交网络呈现出一些特征性的结构。
研究发现，微博社交网络的结构具有小世界特性和无标度特性。
小世界特性表明，微博社交网络中的任意两个用户之间通过少数关系就可以相互连接；而无标度特性则表明，微博社交网络中存在少数几个高度关联的影响力用户，其关注度远高于其他用户。
这些网络结构特征不仅反映了微博用户之间的社会关系，也对信息传播和舆论发酵等起到重要的影响。
微博数据的动态演化和网络结构分析对于了解社交媒体的发展和影响力具有重要意义。
首先，通过对微博用户关注行为的分析，可以了解用户兴趣的变化和社会关系的形成，为广告推送和用户画像等提供基础数据支持。
其次，通过分析微博社交网络的结构特征，可以识别社交影响力用户和热门话题，为社会舆情监测和品牌营销等提供参考依据。
最后，在信息传播和舆论发酵方面，微博数据分析可以揭示关键用户和传播路径，为信息筛选和传播途径的优化提供参考。
微博的应用与发展
微博的应用与发展摘要：本文首先介绍了微博的概念及发展历程，然后重点介绍了微博的功能与优势。
在简单地对目前微博发展的现状进行了分析之后，通过对微博的盈利模式与用户行为的研究，展望了微博未来的发展趋势，并针对趋势提出了相应的应对策略。
一、微博简述1、微博的含义与特点微博，即微博客（MicroBlog）的简称，是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过WEB、WAP以及各种客户端组件个人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享。
微博是最近新兴起的一个web2.0表现。
它最大的特点就是集成化和开放化，可以使得用户通过的手机、IM软件（gtalk、MSN、QQ、skype）和外部API接口等途径向微博客发布消息。
2、微博的起源与在中国的发展2006年3月的创始人推出了Twitter,英文原意为小鸟的叽叽喳喳声，用户能用如手机短信等数百种工具更新信息，这就是最早出现的微博。
Twitter 被Alexa网页流量统计评定为最受欢迎的50个网络应用之一，截至2010年1月份，该产品在全球已经拥有7500万注册用户。
2009年8月份中国最大的门户网站新浪网推出“新浪微博”内测版，成为门户网站中第一家提供微博服务的网站，微博正式进入中文上网主流人群视野。
微博作为市场上出现的一种新产品，目前仍然处于起步和成长阶段，微博要作为一种成熟地产品走进用户的生活还需要一个漫长的发展阶段。
如图１所示：美国微博目前正处于快速发展阶段，而中国微博处于起步阶段。
从总体上来看在微博在未来发展的道路上必然会经历被夸大的预期峰值以及预期与现实幻灭的低谷两个阶段，只有进行不断地产品创新才能保证微博产品长久、可持续的生命力，并最终达到稳定与成熟。
图１：微博的发展历程具体从微博在中国的发展阶段来看，虽然微博在中国的诞生时间不长，在将来微博客的整个发展史上可能刚处于导入期阶段，但微博客的发展和流行，迄今可以说已经历了五个关键阶段：1)微博客鼻祖推特(Twitter) 在2006 年3 月由 的创始人伊万•威廉姆斯（Evan Williams）推出，在中国则以饭否2007 年的流行为代表，第一批的中国微博客用户多为Twitter 和饭否等网站的用户。
新浪微博架构与平台安全演讲稿
• 重新思考 Rest API
• 大部分调用都是空返回 • 大部分时间在处理不必要的询问 • 无法实时投递 • 存在请求数限制（ limit） （rate
如何解决
• 新一代推送接口(Stream API) (Stream • 采用推送的方式
• 有新数据服务器立即推送给调用方 • 无数据则不消耗流量 • 客户端实现更简单
•
数据压力及峰值
• •
将数据、功能、部署尽可能拆分 部署尽可能拆分 提前容量规划
平台化需求
• Web 系统
• 有用户行为才有请求
• API 系统
• 轮询请求 • 峰值不明显 • 用户行为很难预测
• 系统规模持续增大 • 平台化需求 • 新的架构如何设计 新的架构如何设计？
• “Break large complex systems
• 类似 mysql seconds behind master
• “Many services are written to alert
operations on failure and to depend upon human intervention for recovery, about 20% of the time they will make mistakes.
• 2. YMB is designed for wide wide-area
replication. This isolates individual PNUTS clusters from dealing with update between regions”
新推送架构
现状
• API 大部分请求都是为了获取最新
微博方案
微博架构方案
-提供微博内容全文搜索，优化用户体验；
-实现实时搜索，提高搜索效率。
四、网络安全与数据保护
1.网络安全
-部署防火墙、入侵检测系统，防止恶意攻击；
-使用安全协议，如HTTPS，保障数据传输安全；
-实施严格的权限管理，防止内部数据泄露。
2.数据保护
-对用户敏感数据进行加密存储和传输；
-分析监控数据，优化系统性能。
六、实施与验收
1.实施计划
-制定详细的项目实施计划，明确时间节点、责任人和验收标准；
-按照实施计划，分阶段推进项目实施；
-组织技术培训，确保项目团队具备实施能力。
2.验收标准
-系统稳定性：确保99.99%的在线时间；
-性能指标：满足业务需求，响应时间不超过500ms；
-数据安全：无数据泄露事件发生；
微博架构方案
第1篇
微博架构方案
一、项目背景
随着互联网的快速发展，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的部分。微博作为国内领先的社交媒体平台，为广大用户提供了一个实时信息分享、互动交流的场所。为了满足日益增长的用户需求，保障平台稳定、高效运行，现需对微博平台架构进行优化升级。
二、方案目标
1.提高系统稳定性：确保平台在高并发、高负载情况下，仍能稳定运行，降低故障率。
（2）采用分布式设计，提高系统性能，确保高并发场景下的稳定运行。
（3）引入负载均衡技术，合理分配请求，提高资源利用率。
2.数据库设计
（1）采用关系型数据库存储用户数据，如MySQL、Oracle等。
（2）采用NoSQL数据库存储非结构化数据，如MongoDB、Redis等。
（3）建立合理的索引策略，提高数据查询速度。
微博系统架构的可信性研究
■ ｄ ｉ１ ．９ ９ ． ｓ ６ １ １２ ０ １０ ０ ｏ ： ０３ ６ ￣ｉ ｎ１ ７ ． １ ２２ １ ８０ ７ ｓ
的可信性研究
庆 轩
（ 清华大学 ，北 京 １ ０ ８ ０ ０ ４）
摘 要 ：文章 对微博 系统 架构进行 了介绍 ，提 出了新 产生的 问题 及改善 方案。 关 键 词 ：微 博 系统；改善 方案 ；可信性
第一版微博服务一经推出，受到了中国广大网民的充分 认可，最早 的人人 网、开心网、博客和播客等各种社会 网络与交互方
式都没有受 到国内大众 的广泛参与，而微博这个 新事物 ，以它小巧灵便 、快捷 时尚的身姿挤入了继 Ｑ Ｑ、飞信后，国人参与人数
最多的网络服务。随着用户迅速攀升，原先 的 Ｌ ＭＰ架构已经不堪重负，最初的微 博发放 的推拉模式也受到了挑 战。 Ａ
‘ ＼ ＼
旺三圊 Ｅ三 五 回 臣三
据 ，更 新的策略是 Ｌ Ｕ（ 近最少使用 ） Ｒ 最 ，以及每 个 Ｋ Ｖ对的 有效时限。Ｋ Ｖ对存储有效 时限是在 ｍｅ 由 Ａ ｐ 置并作为 端 ｐ设
参数传给 ｍｓ 的。同时 ｍ 采用是 偷懒替代法，ＨＳ ｓ Ｉ 不会 开额外 的进程 来实时监测过时的 Ｋ Ｖ对并删除 ，而是 当且仅 当，新来
一
图１ ｍｅ ａ ｈ 的 应 用 ｍｃ ｃ ｅ
需要注 意的是，Ｍｅ ａ ｈ ｄ使用内存管理数 据，所 以它 ｍｃ ｃ ｅ
是易失 的，当服务 器重 启，或者 Ｍｅ ａ ｈ ｄ进程 中止 时，数 ｍｃ ｃ ｅ 据便会 丢失，所以 Ｍｅ ａ ｈ ｄ不能用来保存持久数据。有很 ｍｃ ｃ ｅ 多人都 有错 误理解 ，认为 Ｍｅ ａ ｈ ｄ的性 能非常好 ，相 对于 ｍｃ ｃ ｅ
微博传播网络中信息演化与用户影响分析
微博传播网络中信息演化与用户影响分析随着社交媒体的快速发展，微博成为了人们重要的信息传播平台。
在微博传播网络中，信息不断演化，用户通过交互和分享对信息进行传播，同时也受到其他用户的影响。
针对微博传播网络中信息演化与用户影响，本文将从演化模式、用户影响和影响因素等方面进行分析和讨论。
一、微博传播网络中信息的演化模式在微博传播网络中，信息的演化模式主要可以归纳为“点对点传播”和“瀑布传播”两种。
1. 点对点传播：即用户通过私信、评论等形式将信息传达给指定的用户，形成一对一的传播关系。
这种传播模式常见于用户之间的互动、交流等情境，它能够快速传播信息，传播效果强。
2. 瀑布传播：即信息由源头用户开始向周围用户扩散，形成级联式传播关系。
在这个过程中，一条信息会经过多个用户的转发和评论，以达到更广泛的传播效果。
瀑布传播模式突出了信息的扩散特征，能够迅速引发舆论的聚集和形成。
二、微博传播网络中用户的影响力分析在微博传播网络中，用户的影响力是衡量其在信息传播过程中的影响力大小的指标。
用户的影响力主要体现在三个方面：社交关系影响、行为模仿影响和情感传递影响。
1. 社交关系影响：用户之间的社交关系是影响力的重要因素。
当一个用户拥有更多的粉丝和社交关系时，其发出的信息将获得更高的关注度，进而在信息传播中产生更大的影响。
2. 行为模仿影响：人们往往会模仿他人的行为。
在微博传播网络中，如果某一用户拥有较高的用户影响力，其行为和观点容易被其他用户所模仿和传播，从而影响到更多的人。
3. 情感传递影响：情感是微博传播网络中的重要组成部分。
用户的情感态度和情绪能够通过信息传递给其他用户，引发共鸣和情感传递。
情感传递影响在微博网络中起到引导用户情感共振的作用。
三、微博传播网络中用户影响力的影响因素微博传播网络中用户的影响力受到多个因素的影响，主要包括以下几个方面。
1. 用户活跃度：用户在微博平台的活跃程度与影响力之间存在一定的正相关关系。
普通微博系统结构
普通微博系统结构wudi1975@ 2012.2.1 1.系统概述（此处删除数百字）Balabala讲了一通项目背景，删之毫无鸭梨。
2.系统压力分析和估算微博这种系统特点非常鲜明，那就是非常多的人，非常频繁地使用非常少量的核心功能：发微博、查微博、评论微博、被通知有新微博（被@或者关注引导）。
微博的事务性要求非常低，但并发量和数据量极大。
2.1写并发（此处删除数百字）简要估算了一下微博系统的承受压力的目标，结果为：系统长期支持一千的并发，短时间可以支持一万的并发，那么平均每秒产生的数据就是几兆。
2.2读并发参考新浪微博等需要支持大并发、大压力问题的系统解决方案，一开始就采取了把读、写分开的方式来处理数据压力问题，写的压力从业务角度而言比较纯粹，读的压力则比较复杂，涉及的数据量也更大，但是解决的手段也多，下文再详细分析。
3.基本结构新浪微博压力比本系统大，而且其架构已经证明了事实可行，所以，本系统尽可能参考新浪微博的架构。
3.1基本B/S系统三层架构用户A 浏览器用户B浏览器用户X浏览器………客户界面数据库数据持久化WEB服务器业务1业务2业务3………HTTPsocket<图2.1>3.1.1简述如上图2.1所示，这是一个最基本的三层架构的B/S系统。
用户通过浏览器访问web站点来进行业务操作，浏览器可以是：IE、google chrome、fireFox 等。
被访问的web站点可以是任何形式：php、java、.net等等。
客户浏览器与web站点之间的通信是采用http协议(有安全性要求则采用https协议)来实现，这个通信是在广域网进行。
Web站点往往会采用一个MVC框架来组织业务实现，在此，MVC不是重点不再赘述。
Web站点的数据持久化功能会采用一个数据库管理系统来辅助实现，web站点的各种业务模块会通过socket（TCPIP协议的一个实现）工具来实现与数据库的通信。
这个通信是在局域网进行。
新浪架构师谈微博架构
微博(Micro-Blog)顾名思义是微型博客，是一种基于用户关系的信息分享和传播平台,用户可通过浏览器、手机、及时通讯软件(MSN、QQ、Skype等)及外部API接口等多种渠道发布140字以内信息[1]。
支持跨平台交流、与移动设备无缝连接的技术优势,饱含Web2.0特质。
有这么一道题- 微博数据库设计：有A,B,C3个用户，A关注C，C关注A和B；A,B更新后C会收到信息提示,比如：2010-11-16 22：40 用户A 发表a1;2010-11-16 22：41 用户A 发表a2;2010-11-16 22：42 用户A 发表a32010-11-16 23：40 用户B 发表b1;2010-11-16 22：40 用户B 发表b2;问题1：如何设计数据表和查询？问题2：如果C关注了10000个用户，A被10万个人关注，系统又该如何设计？问题1，我的解答是：设计两张表，一张用于表示用户use r，有ID,用户名(userna me)，发布内容（messag e），发布时间(time)等字段；另一张表用于表示用户之间关注，有ID，用户名(userna me)，关注的用户名，开始关注时间等字段。
回去想了想，发现如果数据表照我这样设计的话，问题2的情况就会产生大量的数据，但如果把关注的用户都写在一个记录里那样字符串可能会更大。
所以想听听诸位达人的意见，如果是你们会怎样设计数据表呢？问题1简单而且随意，直接跳过，估计面试的人都不会看。
问题2的困难在于：第一点.C关注的用户太多，设计上必须在显示C的页面的过程中，避免去数据库查询所有被关注的用户是否有更新。
第二点.第二点.A被关注的人太多，设计上必须在A更新的时候，避免去通知所有关注……为避免不必要的复杂连接关系，最好还是设计符合第三范式的关系数据。
微博技术架构发展历程
应用用框架
├── │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ├── ├── ├── └── application ├── config │ └── module ├── controllers │ ├── Interface ├── library │ ├── Cache │ ├── Comm │ │ ├── Bigpipe │ │ ├── Mb │ │ ├── Redis │ │ ├── Template │ │ └── Weibo │ ├── Data │ ├── Do │ ├── Dr │ ├── Ds │ ├── Dw │ ├── Entity │ ├── Exception │ ├── Model │ ├── Page │ ├── Pl │ ├── Plc │ ├── Pls │ ├── Plugin │ ├── Tool ├── models ├── plugins └── views daemon mb public system tests
图床
手手机
平台服务
DB CACHE 存储 MQ
应用用服务
实时搜索 多IDC
基础服务
BigPipe渲染
V3上菜过程
1s 2s 3s 4s 5s
V4上菜过程
1s
2s
3s
4s
5s
应用用框架
├── ├── │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ├── ├── │ │ └── daemon libraries ├── bigpipe ├── cache ├── db ├── exception ├── formchecker ├── i18n ├── swift ├── template └── weibo system tests thirdpart ├── Smarty-2.6.26 └── sinasso www ├── classes │ ├── cache │ ├── controller │ │ ├── interface │ ├── do │ ├── dr │ ├── ds │ ├── dw │ ├── exception │ ├── page │ ├── pl │ ├── plc │ ├── plugin │ ├── tool ├── config ├── htdocs └── tpls
什么是微博信息流,微博信息流是如何实现的？
什么是微博信息流，微博信息流是如何实现的？专栏结束后，有不少同学留言希望我能讲一些微博基础架构的知识。
所以接下来的微博技术解密系列，我将分享微博在信息流架构、存储中间件等方面的经验，希望能给你带来启发和帮助。
今天我们先来看微博信息流架构，也就是微博的 Feed 是如何构建的。
首先什么是 Feed 呢？根据我的理解，Feed 是互联网 2.0 时代的产物，它与互联网 1.0 时代的产物——门户网站最大的不同之处就是 Feed 不需要用户在各个板块之间来回跳转获取信息，而是把不同的信息都聚合在一起，可以供用户源源不断地访问。
这里就涉及了两个问题，一个是信息如何保存，另一个是信息如何聚合。
这也是今天我要分享的主要内容，我会从存储架构的角度阐述微博 Feed 是如何存储的，然后会从业务架构的角度阐述微博 Feed 是如何聚合的。
微博 Feed 存储架构我们知道，微博 Feed 是由关注人的微博聚合在一起组成的，所以要存储每个人发的微博，那么在设计存储架构时主要需要注意三个问题：•每秒数据写入量，也就是每秒发博量是多大。
•每秒数据访问量，也就是每秒微博请求量是多大。
•是否有冷热数据之分，也就是微博的请求是否有时间特点。
结合微博的业务场景，我来回答上面提出的三个问题。
首先是每秒发博量，这里要考虑到极端情况，比如元旦零点，瞬间会有大量用户发博，达到数万 QPS。
再来看下每秒微博请求量，同样要考虑到在热点事件时，比如“春晚”时会有大量用户访问微博，请求量也会达到数万 QPS；并且每个用户关注的不止是一个人，假设关注数的平均值是 200，那么微博数据的请求量就是几百万QPS。
除此之外，微博的访问也是有时间特点的，用户一般访问新发微博的概率要远远大于一周前发的微博，所以说微博数据也是有冷热之分的。
这三个问题共同决定了微博的存储架构应该如何设计。
在讨论微博存储架构前，我们先来看看目前业界比较成熟的存储方案，主要分为下面几种。
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jar
offline mq
mq DB
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msg + VSpre+VScurrent getset
redis
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version VC == VSpre?
Y
Update VC = VScurrent
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起步阶段 用户:百万级 DAU:万级
快速发展阶段 用户:？ DAU:？
稳定阶段 用户:？ DAU:？
高可用阶段 用户:？ DAU:？
业务驱动下持续演进的系统
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Master
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Cache ➢ Master-Slave Cache ➢ L1 Cache ➢ LocalCache
Local Cache Local Cache Local Cache
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Master
Slave
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-
++C ++T
1 4
➢ ➢ http
http Redis
Memcached
Mysql
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➢“ —— ➢“ —— ➢ —— ” ”
起步阶段 用户:百万级 DAU:万级
快速发展阶段 用户:千万级 DAU:百万级
稳定阶段 用户:？ DAU:？
高可用阶段 用户:？ DAU:？
业务驱动下持续演进的系统
➢ ➢
L1 Cache
L1 Cache
L1 Cache
Master
Slave
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Cache ➢ Master-Slave Cache ➢ L1 Cache ➢ LocalCache
Local Cache Local Cache Local Cache
L1 Cache
L1 Cache
L1 Cache
——C ——T
2 3
C T C=0 T=0
C==0 T==0 C==0 T==1
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MC Redis Redis Lua Transaction
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Redis
—gincr ➢ ➢ ➢ gincr
redis API Facade
50W key/s
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起步阶段 用户:百万级 DAU:万级
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http
➢ ➢ ➢ ➢ eg. SAS->SSD)
Queue
jar
Cache
SSD
SSD
SSD
dm1
dm2
chat1
chat2
biz1
biz2
-
Cache ➢ Master-Slave Cache ➢ L1 Cache ➢ LocalCache
Local Cache Local Cache Local Cache
N
VC = VScurrent
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起步阶段 用户:百万级 DAU:万级
快速发展阶段 用户:千万级 DAU:百万级
稳定阶段 用户:亿级 DAU:千万级
高可用阶段 用户:数亿级 DAU:数千万级
业务驱动下持续演进的系统
➢
➢ ➢ ➢
design for failure)
API 1
offline mq
mq DB
-
➢ wesync —— —— —— —— ——gzip ➢ Http Tunnel ——wap ——tcp failover
http
tcp
http tunnel
User A User B Device A User B Device B
API Facade
API 2
API 1
API Facade
API 2
Network
Network
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& eg. or
➢
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➢ ➢ ➢ ➢
Redis Lua
Kafka
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➢ ➢
➢ ➢ ➢
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Docker ➢ ➢ 1000/10min -DCP
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快速发展阶段 用户:千万级 DAU:百万级
稳定阶段 用户:亿级 DAU:千万级
高可用阶段 用户:？ DAU:？
业务驱动下持续演进的系统
➢ ➢ ➢
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User A User B Device A User B Device B
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connector tcp http
online mq
jar
➢
connector tcp
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http
online mq
jar
offline mq
mq DB
➢ —— IP ➢ —— —— ➢ —— motan
➢ ➢
User A User B Device A User B Device B
➢
➢
connector tcp http