Clients (Web / iOS / Android)
  └─ CDN (静态/视频)
  └─ API GW / Nginx / Kong
      └─ Microservices (Spring Boot / Kubernetes)
          ├─ auth-service (JWT, oauth)
          ├─ user-service (profile, follow)
          ├─ feed-service (post, timeline)
          ├─ media-service (upload, transcode, storage)
          ├─ im-service (WebSocket / Netty)
          ├─ search-service (Elasticsearch)
          ├─ rec-service (recommendation)
          ├─ admin-service (audit, moderation)
      └─ Infra: MySQL (OLTP), Redis (cache/counters/locks), Kafka (event bus), MinIO/OSS (media)
Monitoring: Prometheus + Grafana; Logs: ELK/Loki; Tracing: Jaeger


（Feed 用缓存/队列 + 异步合并）、

四、核心数据模型（MySQL 示例）

-- users
CREATE TABLE users (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  username VARCHAR(64) UNIQUE,
  password_hash VARCHAR(255),
  display_name VARCHAR(128),
  avatar VARCHAR(255),
  bio TEXT,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- follows
CREATE TABLE follows (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  follower_id BIGINT,
  followee_id BIGINT,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  UNIQUE (follower_id, followee_id)
);

-- posts
CREATE TABLE posts (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  user_id BIGINT,
  content TEXT,
  media JSON, -- [{"type":"image","url":"..."},{...}]
  visibility TINYINT DEFAULT 0, -- 0:public,1:friends-only,2:private
  like_count INT DEFAULT 0,
  comment_count INT DEFAULT 0,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  INDEX(user_id), INDEX(created_at)
);

-- comments
CREATE TABLE comments (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  post_id BIGINT,
  user_id BIGINT,
  parent_id BIGINT DEFAULT NULL,
  content TEXT,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  INDEX(post_id)
);

-- likes
CREATE TABLE likes (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  post_id BIGINT,
  user_id BIGINT,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  UNIQUE (post_id, user_id)
);


，定时批量落库（减少写压）。

五、时间线（Feed）架构：Push vs Pull

：推给活跃粉丝池（例如 <= 5k），其余走拉取召回。

六、核心 API 设计（简要示例）

POST   /api/v1/auth/login
POST   /api/v1/users               # 注册/资料
GET    /api/v1/users/{id}
POST   /api/v1/follow/{id}        # 关注/取消关注
POST   /api/v1/posts              # 发帖（multipart）
GET    /api/v1/feed?mode=for_you  # 推荐/关注/热门
POST   /api/v1/posts/{id}/like
POST   /api/v1/posts/{id}/comment
WS     /ws?token=JWT              # WebSocket 连接（im）


所有写入操作走幂等与限流策略（用 Redis lock / token），关键操作（发帖、支付）做事务与重试。

七、示例代码片段（Java Spring Boot）

1) 简单 JWT Auth Filter（Spring Boot）

@Component
public class JwtFilter extends OncePerRequestFilter {
  @Autowired JwtService jwtService;

  @Override
  protected void doFilterInternal(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res, FilterChain chain)
      throws ServletException, IOException {
    String auth = req.getHeader("Authorization");
    if(auth != null && auth.startsWith("Bearer ")) {
      String token = auth.substring(7);
      Long uid = jwtService.verifyAndGetUserId(token);
      if(uid != null) {
        UsernamePasswordAuthenticationToken authObj =
            new UsernamePasswordAuthenticationToken(uid, null, List.of());
        SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(authObj);
      }
    }
    chain.doFilter(req, res);
  }
}


2) 关注操作（幂等 + Redis 计数）

@PostMapping("/follow/{targetId}")
public ResponseEntity<?> follow(@PathVariable Long targetId, Principal p) {
  Long uid = Long.parseLong(p.getName());
  String key = "follow:" + uid + ":" + targetId;
  Boolean ok = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", Duration.ofSeconds(10));
  if(!Boolean.TRUE.equals(ok)) return ResponseEntity.status(429).body("duplicate");
  // DB insert ignore
  try {
    followRepo.insertIfNotExists(uid, targetId); // use DB unique constraint
    // increment follower/following counter in Redis
    redisTemplate.opsForValue().increment("user:followers:" + targetId, 1);
    redisTemplate.opsForValue().increment("user:followings:" + uid, 1);
  } finally {
    redisTemplate.delete(key);
  }
  return ResponseEntity.ok().build();
}


3) WebSocket 简单广播（Spring WebSocket）

@Configuration
@EnableWebSocket
public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {
  @Autowired private SimpMessagingTemplate template;
  @Override
  public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry reg) {
    reg.addHandler(new TextWebSocketHandler() {
      @Override
      protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage msg) {
        // 简化：广播给所有
        template.convertAndSend("/topic/feeds", msg.getPayload());
      }
    }, "/ws").setAllowedOrigins("*");
  }
}


生产级：建议使用 Netty 或基于 Redis Pub/Sub 的分布式 WebSocket 网关（如 Socket.IO + Redis）。

十二、性能测试与容量规划（建议）

社交系统开发，社交系统源码，社交系统技术架构与技术方案

本方案面向现代化社交系统的工程实践，涵盖整体架构设计、核心功能模块与关键技术实现路径。系统采用前后端分离架构，前端以 Vue/React 构建交互层，后端基于 Java Spring Boot 或 Node.js 微服务体系实现用户、内容、消息与推荐等核心服务。实时通讯使用 WebSocket + MQTT/IM 服务，保证消息稳定送达；音视频功能可对接腾讯云或自建流媒体实现实时语聊与视频互动。

技术经理

后端

架构设计

客户端

社交平台系统架构设计，包含用户注册登录、动态发布、即时通讯、搜索推荐等功能模块。采用微服务架构，整合SpringBoot、MySQL、Redis、Kafka等技术，实现高可用、低延迟的社交应用。重点优化Feed流推送策略，结合Push和Pull模型，提升用户体验。系统支持内容审核、数据安全与隐私保护，满足合规要求。

数据访问权限

数据一致性

数据接口

视频审核

对象存储

机器学习

Kubernetes

验证码

灾备

Kafka

Redis

MySQL

OLTP

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