08.短视频分布式存储处理设计

# 01.短视频分布式存储处理设计

设计要点：包括大文件存储、内容分发（CDN）、高效上传和下载、视频转码、图像压缩等
关键点
- 视频、图片的存储（如 OSS、HDFS）和数据切片
- CDN 缓存优化和就近访问
- 视频转码的异步处理，如何使用任务队列
- 断点续传、大文件分块上传

构建一个支持短视频、图片等大文件的分布式存储和处理系统

确保系统能够高效支持用户 上传、存储、转码、分发和访问内容

存储系统选型：使用适合大文件存储的分布式存储系统
OSS（Object Storage Service）：
- 如阿里云OSS、Amazon S3等，支持海量非结构化数据的高效存储，具备高可用性和扩展性
HDFS（Hadoop Distributed File System）：
- 适合处理大规模数据的存储需求，适用于需要支持高吞吐量和分布式处理的场景
文件存储方式：
- 将视频和图片存储为对象文件，每个文件具有唯一的标识符（如URL或文件ID）
- 大文件（如视频）可以通过数据切片技术分成多个块存储
- 从而减少单点存储瓶颈，并提高上传和下载的并发性能

断点续传与分块上传
- 用户在上传大文件时，可将文件切割成多个块，并逐块上传，减少失败重传的时间消耗
- 断点续传允许在网络中断或其他异常情况下保存上传进度，恢复后从上次进度继续上传
- 使用诸如TUS协议、分块上传接口（如OSS、S3的分块上传功能）来实现
上传文件管理：
- 为每个上传的文件生成唯一的标识符，建立与存储服务（如OSS或HDFS）的关联，确保每个文件块的正确存储和读取

异步处理：
- 视频上传后，进行异步转码操作，将视频转换为多种格式（如MP4、HLS、DASH等）和分辨率（480p, 720p, 1080p）
- 图像压缩：根据设备类型和网络环境，动态调整图片分辨率和质量，提升访问速度
- 使用任务队列（如RabbitMQ、Kafka）来管理视频转码和图像处理任务，确保能够处理高并发任务，并防止系统过载
分布式转码架构：
- 工作节点分布式架构：
  - 每个工作节点负责不同的任务，将视频文件按照切片（chunk）方式进行分布式处理，以加速转码过程
- 负载均衡和任务分发：
  - 通过任务队列系统，将转码和压缩任务分发到多个处理节点，确保高效利用资源并最大化并发处理能力

分布式存储：
- OSS/S3：提供对象存储服务，适用于非结构化数据，扩展性强且支持数据冗余
- HDFS：适合海量数据存储与大数据处理需求，能够在分布式环境中高效管理大文件
CDN与缓存策略：
- CDN提供商：如Cloudflare、Akamai等，提供全球范围内的内容分发服务
- 缓存优化：动态调整缓存策略，定期清理无效或过时数据，并对热门内容进行预加载
任务队列与异步处理：
- RabbitMQ/Kafka：任务队列系统，用于异步处理视频转码、图像压缩等密集型任务，支持高并发处理
视频转码：
- FFmpeg：开源视频处理工具，支持多种格式的视频转码和切片，能够将视频转换为适合不同设备的格式
- GPU加速：在需要高性能转码时，使用GPU加速工具（如NVIDIA的NVENC）来提升转码速度
分块上传与断点续传：
- TUS协议：支持断点续传和大文件上传，具备强大的恢复能力
- 分块上传API：利用OSS或S3的分块上传功能，支持大文件的高效上传

上次更新: 2024/10/15 16:27:13