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【图灵】从零开始开发亿级流量小红书项目实战|已完结
拆解亿级流量的底层逻辑 这门课的核心价值不在于复刻小红书的前端页面，而在于拆解支撑“亿级流量”的后端架构设计。它直面高并发场景下的数据读写热点、海量用户关注关系存储以及内容分发效率等工程难题，适合具备中等 Java 基础、熟悉 Spring Boot 及 MySQL，但缺乏高并发实战经验的开发者。如
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拆解亿级流量的底层逻辑
这门课的核心价值不在于复刻小红书的前端页面，而在于拆解支撑“亿级流量”的后端架构设计。它直面高并发场景下的数据读写热点、海量用户关注关系存储以及内容分发效率等工程难题，适合具备中等 Java 基础、熟悉 Spring Boot 及 MySQL，但缺乏高并发实战经验的开发者。如果你能独立编写 CRUD 应用，却面对千万级数据时的索引失效、缓存穿透或分库分表感到困惑，这门课提供了直接的对口解决方案。课程从产品业务逻辑出发，逐步深入到技术选型与性能优化，展示了大厂在实际项目中如何平衡稳定性、扩展性与开发成本，帮你跳出单机思维的局限，建立分布式系统的整体视野。优先攻坚的关键模块与练习
建议的学习路径并非线性跟随视频，而应优先攻克“关注关系”与“内容流”两大核心模块。首先，深入理解双向关注关系在数据库中的建模方式，重点对比 M:N 关联表与 Redis 社交图在百万粉丝场景下的性能差异，明确何时该用 SQL，何时该用内存数据库。其次，重点研读信息流聚合部分，看课程如何处理“共同好友”推荐与“点赞评论”的实时加载，理解游标分页在海量数据检索中的优势。对于“大 V 数据优化”章节，切勿跳过，它涵盖了读写分离、分片键选择及热点数据预热，是避免上线后服务雪崩的关键设计。资料包中的源码应作为架构参照而非直接运行，建议先画出系统上下文图，再在本地环境修改参数进行压测，通过记录不同数据量级下的响应时间，验证课程提到的优化策略是否真正生效，实现理论与实践的闭环。学完后的独立产出与进阶
完成该模块学习后，你应具备独立设计支持百万级用户社交后端原型的能力。具体包括：能根据业务增长曲线选择合适的分库分表方案，用 Redis 构建高效的关注圈（Followers）与粉丝圈（Following）模型，并实现基于游标分页的高性能信息流接口。你不再受限于单机架构，而是具备了向微服务演进、处理多租户数据隔离以及应对突发流量削峰填谷的架构视野。这种从业务逻辑到底层存储策略的闭环思维，是区分普通开发者与资深工程师的核心标志。通过对照源码进行重构与压测，你能将抽象的架构概念转化为可落地的工程代码，为后续处理更复杂的实时计算或大数据离线分析打下坚实基础，真正掌握大型社交应用从 0 到 1 再到 10 的完整演进路径。课程介绍
图灵从零开始开发亿级流量小红书项目实战视频教程，。本课程从零开始手把手带你实战开发小红书项目，让大家明白大型社交应用项目架构设计与实现，包括社交大V的海量数据架构设计与优化，给大家彻底讲透大厂是如何在产品、业务、架构与技术等多个维度落地项目以及优化的全流程！
课程目录
├── 1-1_01-课程介绍/ │ └── [ 82M] 1-2_02小红书相关业务介绍 ├── 1-2_02-关注服务(关注用户，关注列表，粉丝列表)架构设计与落地/ │ ├── [216M] 1-1_03粉丝数与关注数如何设计和优化 │ ├── [ 86M] 1-2_04粉丝数与关注数代码如何落地 │ ├── [ 82M] 1-3_05通用粉丝列表和关注列表如何设计与实现 │ ├── [146M] 1-4_06千万粉丝用户粉丝列表和关注列表如何进行优化 │ ├── [ 65M] 1-5_07热点事件瞬间涨粉几百万导致的缓存穿透、缓存击穿以及雪崩如何应对 │ ├── [ 29M] 1-6_08某演员突然爆火，用户关注并发写操作太高，服务扛不住了怎么办 │ ├── [ 31M] 1-7_09高并发关注业务场景下MQ优化最佳实践 │ ├── [152M] 1-8_10十亿级关系链数据库如何分库分表 │ ├── [8.3M] 1-9_11大V突然爆火，粉丝直接涨到几千万数据库中的数据太多了怎么办 │ └── [ 48M] 1-10_12十亿级用户关系粉丝列表代码落地实现 ├── 1-3_03-计数服务(点赞数，评论数等)架构设计与落地/ │ ├── [ 15M] 1-1_13通用点赞计数功能如何实现 │ ├── [ 37M] 1-2_14计数服务DB设计层面如何进行优化以及如何分库分表 │ ├── [ 29M] 1-3_15通用点赞计数代码落地实现 │ ├── [ 37M] 1-4_16计数并发太高导致结果不准确如何处理 │ ├── [8.3M] 1-5_17巧用缓冲区让你的计数程序起飞 │ ├── [ 43M] 1-6_18模糊计数和精准计数架构设计 │ ├── [117M] 1-7_18_2补录数据对齐和缓冲区设计与实现 │ ├── [ 48M] 1-8_19通过鹿晗官宣事件来分析对于爆火帖子的计数业务如何优化 │ ├── [ 45M] 1-9_20大数据量场景如何高效判断用户是否已经点过赞 │ ├── [ 74M] 1-10_21大数据量场景点赞用户的详情如何查看 │ ├── [ 44M] 1-11_22大数据量场景点赞用户的详情最终实现 │ └── [ 75M] 1-12_23大数据量场景点赞用户的详情代码落地实现 ├── 1-4_04-社交帖子Feed流架构设计与落地/ │ ├── 【更多it资源 www.】小红书项目 │ ├── [ 24M] 1-1_25从产品方面来分析一下帖子这个功能如何实现 │ ├── [ 72M] 1-2_26帖子数据库如何设计 │ ├── [ 19M] 1-3_27通用查看帖子功能如何设计 │ ├── [ 48M] 1-4_28通用发帖功能如何设计 │ ├── [ 23M] 1-5_29上亿帖子的数据库如何进行分库分表与优化？ │ ├── [ 10M] 1-6_30帖子Redis缓存如何进行设计(一) │ ├── [ 24M] 1-7_31帖子Redis缓存如何进行设计(二) │ ├── [ 87M] 1-8_32百亿级帖子中心查询优化最佳实践 │ ├── [ 49M] 1-9_33百亿级帖子查询代码落地实现 │ ├── [162M] 1-10_34Feed流如何设计和实现 │ ├── [130M] 1-11_35Feed流如何优化 │ ├── [ 39M] 1-12_36Feed流整体架构流程以及缓存如何设计 │ ├── [ 48M] 1-13_37Feed流代码落地 │ ├── [ 83M] 1-14_38微博，小红书，抖音附近的人如何实现 │ └── [ 42M] 1-15_39附近的人代码落地 ├── 1-5_05-评论系统架构设计与落地/ │ ├── [ 51M] 1-1_40评论系统介绍和数据库如何设计 │ ├── [ 32M] 1-2_41评论系统存储服务如何选择 │ ├── [ 65M] 1-3_42通用评论系统代码落地 │ ├── [102M] 1-4_43十亿级评论系统架构和数据库如何设计 │ ├── [ 49M] 1-5_44十亿级评论系统缓存如何设计 │ ├── [ 70M] 1-6_45十亿级评论系统可用性如何保证 │ ├── [ 48M] 1-7_46十亿级评论系统分库分表 │ ├── [ 39M] 1-8_47通用判断是否给评论点赞如何进行设计 │ ├── [ 69M] 1-9_48大数据量场景下如何构建高性能的是否点赞功能 │ ├── [112M] 1-10_49查询根评论，查询是否点赞代码如何实现 │ ├── [ 52M] 1-11_50新增修改评论，点赞，取消点赞评论代码如何实现 │ └── [ 25M] 1-12_51敏感词匹配系统介绍和底层算法选择 ├── 1-6_06-用户签到设计与落地/ │ ├── [ 53M] 1-1_54千万日活用户签到架构如何设计与实现 │ └── [ 27M] 1-2_55千万日活用户签到代码实现 ├── 1-7_07-多级缓存在项目中的实践/ │ ├── [176M] 1-1_56多级缓存在项目中的实践本地缓存如何选择 │ └── [226M] 1-2_57面试常问的缓存读写淘汰算法详解 ├── 1-8_08-企业级热点探测系统落地/ │ ├── [ 87M] 1-1_58热点探测服务的原理和实现 │ ├── [ 34M] 1-2_59JDhotkey开发实战 │ ├── [124M] 1-3_60JDhotkey架构解析 │ └── [299M] 1-4_61JDhotkey源码解析 ├── 1-9_09-小红书社交架构代码落地实战/ │ ├── 更多it资源 www. │ ├── [ 36M] 1-1_62小红书项目架构技术选型(1) │ ├── [ 87M] 1-2_63小红书项目架构技术选型(2) │ ├── [ 47M] 1-3_64小红书项目架构技术选型(3) │ ├── [ 46M] 1-4_65小红书项目架构讲解 │ ├── [151M] 1-5_66关注服务整体代码讲解 │ ├── [ 96M] 1-6_67计数服务架构整体落地讲解 │ ├── [125M] 1-7_68计数服务整体代码落地讲解和如何包装简历 │ ├── [126M] 1-8_69帖子服务查询代码落地讲解 │ ├── [161M] 1-9_70查询点赞详情，判断是否点赞代码落地讲解 │ └── [ 51M] 1-10_71敏感词匹配系统代码落地讲解 ├── 1-10_10-购物车架构设计与落地/ │ ├── 【更多it资源 www.】 │ ├── [2.8M] 1-1_56购物车介绍 │ ├── [ 40M] 1-2_57从产品角度来分析电商购物车业务流程 │ ├── [ 79M] 1-3_58购物车功能需求和技术解决方案 │ ├── [105M] 1-4_59通用购物车如何设计和实现 │ ├── [ 96M] 1-5_60购物车缓存如何进行设计 │ ├── [149M] 1-6_61通用购物车代码落地 │ ├── [100M] 1-7_62购物车如何进行优化(1) │ └── [107M] 1-8_63购物车如何进行优化(2) ├── 11-商品中心设计与落地/ │ ├── [ 33M] 01_01、商品中心整体架构和数据库设计 │ ├── [ 19M] 02_02.商品结构化设计-类目设计 │ ├── [ 34M] 03_03.商品结构化设计-属性设计 │ ├── [ 13M] 04_04.商品基本概念和SPU，SKU发布流程 │ ├── [ 30M] 05_05.商品中心实际落地问题剖析 │ ├── [ 74M] 06_06.通用的商品详情页如何设计与实现 │ └── [ 14M] 07_07.10w+qps商品详情页如何设计与实现 ├── 12 优惠券架构设计与落地/ │ ├── [ 29M] 01_1.优惠券产品分析(1) │ ├── [ 48M] 02_2.优惠券产品分析(2) │ ├── [ 27M] 03_3.优惠券产品分析(3) │ ├── [ 43M] 04_4.优惠券数据库设计 │ ├── [4.4M] 05_5.活动促销数据库设计 │ ├── [ 11M] 06_6.新增优惠券后台设计 │ ├── [ 49M] 07_7.新增优惠券模板代码实现 │ ├── [ 30M] 08_8.优惠券热点库存问题及解决方案(1) │ ├── [ 13M] 09_9.优惠券热点库存问题及解决方案(2) │ ├── [ 37M] 10_10.优惠券码生成问题及解决方案 │ ├── [ 12M] 11_11.过期优惠券模板业务讲解 │ ├── [ 28M] 12_12.过期优惠券模板代码实现 │ ├── [ 36M] 13_13.领取优惠券代码实现 │ ├── [ 16M] 14_14.查询优惠券代码实现 │ ├── [ 14M] 15_15.查询匹配优惠券代码实现 │ ├── [ 22M] 16_16.优惠券过期代码实现 │ ├── [ 23M] 17_18.在优惠券项目中导入leaf框架 │ ├── [ 20M] 18_17.使用leaf生成优惠券码 │ └── [ 18M] 19_19.修改项目使用leaf生成优惠券码 ├── 13 如何去面试/ │ ├── [ 34M] 01_1.小红书项目整体如何包装简历以及如何进行面试 │ ├── [ 52M] 02_2.关注服务如何包装简历以及如何进行面试 │ ├── [ 38M] 03_3.计数服务如何包装简历以及如何进行面试 │ └── [ 19M] 04_4.帖子及feed流如何进行面试 ├── 资料代码/
