视频播放进度如何合理设置上报事件？保证最新的播放进度记录，目前是每 30 秒上报一次，离开时上报一次，高并发情况下，接口处理不过来，前端从播放器返回或者直接杀死 app 保证会上报吗？
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joesonwFeb 4, 2023 via iPhone
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进度放本地呗，被杀掉的话，下次启动上传。
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trammFeb 4, 2023
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处理不过来? 不可能吧, 又没啥业务逻辑啊...
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yazinnnnFeb 4, 2023
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多高的并发?
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aplusfran123Feb 4, 2023 via iPhone
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是并发高到缓存 buffer 啥的都不够用？不太理解
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documentzhangx66Feb 4, 2023
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处理不过来，应该先找瓶颈。
当然，省级系统，1C1G1M 的云主机，那肯定处理不过来。 |
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@joesonw 放本地更换设备这些记录是不是没看不到了？
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处理不过来的具体 QPS 是多少，如果服务端只是简单的将进度缓存起来，没有业务逻辑的话，不存在处理不过来的。
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@yidinghe 是的，后端需有优化下存储这块，同时也想着优化下前端的上报逻辑
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yazinnnnFeb 4, 2023
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joesonwFeb 4, 2023 via iPhone
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documentzhangx66Feb 4, 2023
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@wangxl999999
你这请求量： 1.建议用云 Redis 。 2.用之前，先问问产品经理，大概的性能。 3.问下产品经理能否开一台测试的，或者开一台按量计费的，压测一下性能，因为是按量计费，前期脚本准备齐全的情况下，系统部署 + 测试大概半小时能搞定，花不了几块钱。用完后记得把实例删掉，防止继续扣钱。 4.单台扛不住，用负载均衡。别用云主机做负载均衡，直接问产品经理买云负载均衡。 5.给你个数据，某省级视频播放系统，每天高峰期大概 5-8w 在线用户，10s 保存一次播放进度，云负载均衡 + 3 台 Redis 平均 CPU 负载 80% 左右。 |
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@yazinnnn 存 mysql 数据库了,分表处理
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@wangxl999999 好的，后面使用 redis 负载均衡优化下这块问题
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FrankAdlerFeb 4, 2023 via iPhone
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就这点 qps 和数据量 随便一个 mq 都打发了
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看评论是直接落库了。
可以写到 redis 里或者写到 mq 里异步消费。 以你这个量级写到 redis 里最简单 |
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blankmissFeb 4, 2023
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确实 这种情况得选择 redis 或者 rabbitmq
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yazinnnnFeb 4, 2023
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提供一个从程序上优化的思路, 播放进度只有最新的数据有意义, 把你的进度放到数据流里, 给数据流一个时间窗口, 比如 10 分钟, 10 分钟内每个(uid,vid)最新的进度才去落库
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paopjianFeb 4, 2023
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视频不是切片了吗,应该是获取切片的时候或者长时间暂停的时候发送进度信息吧,而且可以全扔给 mq,反正不是重要信息
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rb6221Feb 4, 2023
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你这个属于后台的问题吧，发到安卓节点有啥用。。。
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@janus77 我的问题描述有点跑偏了，想确认前端的上报时机是不是存在可优化的空间
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richard1122Feb 4, 2023
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“每 30 秒上报一次” 是分布开的吧？
而不是写了在固定的每分钟的 0 秒和 30 秒上传吧。。 |
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neptunoFeb 4, 2023 via iPhone
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@RunningRabbit #8 把用户均分一下，虽然是 30 秒一次，例如 uid 结尾是 1 的就是每分钟第 1 秒和 31 上传，每秒没多少请求的
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getcodexFeb 4, 2023
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放队列里跑就行了，后端接口收到请求后直接塞队列，数据量较大就加消费者就行，我司就是这么干的，支撑了一百多万学生在线上课
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getcodexFeb 4, 2023
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并且我们是 3s 上报一次，当用户产生行为时也会上报（拖动进度，关闭浏览器）
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yufeng0681Feb 4, 2023
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这个视频播放进度的特性不那么重要，不能影响主要业务的接口性能
1 、建议走其他域名（比如统计行为类的）的服务器进行上报 2 、redis 定时清掉不再播放的视频进度条数据（存到数据库里去，下次用户上来的详细接口里返回进度条数值） |
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shellwenFeb 4, 2023
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这个一定要上 Redis 之类的，直接写 MySQL 肯定慢
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night98Feb 4, 2023
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10 万用户咋可能顶不住，除非你接口直接写数据库，不然随便上个 mq 或者本地队列都不会有问题
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realpgFeb 5, 2023
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服务端用 golang 写，后面 redis ，猴子都能写出单机 4C4G 跑 12 万 QPS ，挂个负载均衡猴子都能写出省资源的百万并发
现在我的项目，15 万同时在线播放视频用户，视频长度 1 小时每个（教育类），1 秒上报都扛得住 |
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realpgFeb 5, 2023
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没写完就发出去了
现在 4C4G*2 跑 25 万用户（单机 4C4G 也没问题，只是为了热更新方便两台前面 SLB ），同时播放一般是 15 万用户左右（课程有时限，一节 40-70 分钟，但是总共开播的窗口就很短的，所以这些用户都得短时间集中看完并发很大）。 现在的上报机制是默认 1s 上报位置，服务器端每 10 秒钟会后台 routine 计算一下当前负载，如果负载过大的话，就会下发客户端上报时间变为 2s ，如果下 10 秒仍然负载过大，就变为 3s 以此类推，最大间隔 30 秒。而降低的机制是，如果接下来两个 10 秒负载降低到门槛，就会减少 1 秒，最少 1 秒 实际监控上看，服务器从来没高负载过，累计间隔变为 2s 以上的时候加起来一天不超过 5 分钟，而且更多的时候不是由于自身负载过大，而是进行热更新啊之类的，这时候 cpu 资源被其他进程占用堆起来的 |
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cassyfarFeb 5, 2023
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关键是要用一个消息队列，然后负载均衡到后台一堆实例上写进数据库。这也是大并发分布式系统设计基操。
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hopingtopFeb 5, 2023
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瓶颈 Mysql 写入，核心解决思路，控制 Mysql 写入更新量。
如果可以容忍最新进度的丢失的容忍性，和粒度放大问题。最低成本的解决方案： 本地记录最新的时间。拉长上报 最新进度上报时间间隔比如 3 分钟？ TPS 约 600 了。 退出立即记录退出时间。 客户：异常退出再进来利用本地记录恢复。本地没有取远端最新，导致进度可能不准，但是异常退出量少 正常退出再进来，利用远端退出时间记录。准确进度 1.这样改动最少 2 不引入其他额外组件，最低成本 缺点：统计的粒度不够细。 |
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work220602Feb 5, 2023
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这不是 10qps 用户该考虑的问题
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uyoungcoFeb 7, 2023
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Redis 可以完美解决啊
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