技术实现要点：
低延迟推流：WebRTC（1v1场景<500ms） / SRT协议（抗弱网传输）
连麦互动：SFU架构实现多人音视频混流（Mediasoup/Janus）
弹幕风暴：WebSocket长连接 + 消息去重（Bloom Filter）
美颜特效：OpenGL ES实时渲染（磨皮/瘦脸/贴纸）
直播录制：HLS切片存储 + 智能精彩片段剪辑（FFmpeg关键帧提取）
技术实现要点：
动态推荐算法：GNN图神经网络挖掘潜在社交关系（PyTorch Geometric）
即时通讯：自研IM协议（Protobuf编码） + 消息漫游（MongoDB分片存储）
关注体系：Redis HyperLogLog统计粉丝重合度
亲密值系统：行为权重模型（聊天时长/礼物价值）计算亲密度
技术实现要点：
礼物动画：Lottie实现SVG动画 / WebGL 3D渲染
全服广播：Kafka分区保证全局消息有序性
礼物排行：Redis SortedSet实时更新榜单
组合礼物：状态机模型处理连击特效（如"1314连击"）
技术实现要点：
虚拟币账户：TCC事务保证充值/消费一致性
多级分成：规则引擎动态计算主播/公会/平台分成比例
资金安全：JWT签名 + 交易流水区块链存证（Hyperledger）
提现风控：基于用户行为的反洗钱模型（孤立森林算法）
技术实现要点：
实时鉴黄：YOLOv5检测敏感画面（TensorRT加速推理）
语音审核：ASR转文字 + 敏感词过滤（AC自动机）
举报处理：工单系统自动分级（紧急度评估模型）
人脸比对：DeepFace防止黑产账号复用
技术实现要点：
用户画像：ClickHouse实时分析行为数据构建特征向量
冷启动策略：基于设备信息的协同过滤（IMEI/LBS）
灵魂匹配：Bert模型处理用户问答语义匹配
直播推荐：多目标排序模型（CTR/CVR平衡）
技术实现要点：
实时大屏：Flink SQL计算在线人数/礼物总额
留存分析：漏斗模型追踪用户生命周期
AB测试：动态流量切分框架（Redis哈希分桶）
舆情监控：Elasticsearch情感分析（正负面评论分类）
技术实现要点：
跨端渲染：React Native实现iOS/Android/H5三端同构
设备适配：FFmpeg硬件编解码（MediaCodec/VideoToolbox）
弱网优化：QUIC协议替代TCP + 自适应码率调整
小窗播放：Android画中画API / iOS PIP技术
核心架构：Go微服务（高性能并发） + gRPC通信
音视频层：WebRTC + SRS媒体服务器 + Nginx-RTMP
数据层：Cassandra（写优化） + Redis Cluster（热点数据）
AI中台：TensorFlow Serving + Milvus向量检索
运维体系：Istio服务网格 + Loki日志聚合
礼物雪崩处理：
本地缓存合并+批量写入（减少DB压力）
环形缓冲区暂存高并发请求
万人直播间消息洪峰：
分级消息通道（VIP用户直连/普通用户合并推送）
边缘节点消息聚合（减少中心节点压力）
主播抢登保护：
Redisson分布式锁 + 令牌桶限流
断线重连自动恢复推流
如何构建元宇宙社交？
虚拟形象系统：3D Avatar建模（Blender+Three.js）
空间音频：WebAudio API实现方位感知
AI数字人直播：
语音驱动口型（Wav2Lip模型）
实时动作捕捉（MediaPipe）
区块链应用：
数字藏品作为专属礼物（ERC-721合约）
打赏记录上链存证
交友直播系统的技术挑战集中在实时性、高并发和内容安全三个维度，建议采用分层架构：
接入层：边缘计算节点处理音视频流
逻辑层：无状态服务集群处理业务逻辑
数据层：时序数据库+列式存储应对读写分离
AI层：模型即服务（MaaS）处理审核/推荐
关键注意事项：
礼物动画需控制CPU/GPU资源占用（避免发热卡顿）
敏感词库需动态更新（结合网络热词抓取）
跨国部署注意GDPR等数据合规要求
支付系统需通过PCI DSS认证
