短视频网站开发——从分片上传到智能推荐

短视频网站开发——从分片上传到智能推荐

一、视频上传与分片处理

前端实现分片上传，解决大文件上传中断问题。配合断点续传（MD5校验）提升用户体验：

REST API设计：

POST   /api/v1/auth/login
POST   /api/v1/videos/upload/init      # 初始化上传 => 返回 upload_id
POST   /api/v1/videos/upload/chunk     # 上传分片 (upload_id, index)
POST   /api/v1/videos/upload/complete  # 合并分片 -> 触发转码任务

分片上传表：

CREATE TABLE video_chunks (
  id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  upload_id VARCHAR(128),
  chunk_index INT,
  chunk_size INT,
  uploaded_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

二、视频转码与自适应播放

转码处理：FFmpeg将MP4转为HLS格式（.m3u8+多码率.ts切片），生成多码率版本适应不同网络环境。

存储策略：使用OSS/S3/MinIO存储视频与封面，通过CDN进行分发加速。

播放优化：前端集成HLS播放器，通过WebAssembly实现浏览器端实时转码。采用HLS自适应码率播放，可使低端设备卡顿率从3.2%降至0.3%；使用CDN后，首屏加载时间从2.8s缩短至0.9s。

三、实时互动与消息推送

点赞、评论、实时通知通过WebSocket或Socket.IO实现低延迟通信。

核心架构：

• 前端建立WebSocket连接

• 后端使用Swoole或Node.js + Socket.IO处理实时消息

• 使用Redis Pub/Sub实现跨实例消息广播

四、推荐系统与热度策略

推荐策略：

• 冷启动阶段：基于剧集分类、标签的协同过滤推荐

• 成熟阶段：

  • 实时行为分析：记录用户观看时长、点赞、收藏等行为

  • 使用Elasticsearch + 推荐微服务（Python）实现个性化Feed流

热度排序：综合浏览量、点赞数、评论数、时间衰减因子计算视频热度分，生成热榜。

五、开发路线图

MVP阶段（1-2月）：用户注册、视频上传、播放、点赞、评论
V1阶段（2-3月）：视频转码、多码率播放、封面生成、审核、推荐首页
V2阶段（2月）：搜索、话题标签、关注/粉丝、排行榜、通知
V3阶段（2月）：视频编辑工具、滤镜贴纸、AI推荐、监控、风控