陈胜·2026信息流的线上录播课程

直击信息流后端架构核心，拒绝“模板式”开发

本课程专注于 2026 年信息流系统的后端构建，旨在解决当前开发者在构建高并发、个性化推荐流时面临的架构选型困难与工程落地痛点。市面上许多教程往往停留在简单的 CRUD 或静态数据展示，而本课程深入探讨了从数据接入、实时计算到策略排序的完整链路，特别适合那些已经具备 Java 或 Go 语言基础，并希望从“功能实现”进阶到“架构设计”的中高级后端工程师。

模块化工程实践与高并发处理

项目结构采用分层设计，严格区分数据层、服务层与网关层，确保代码的可复用性。资料包中的核心模块涵盖了海量用户行为数据的实时采集与清洗（Data Ingestion），以及基于离线与在线混合模型的实时特征计算。你将在代码中直接看到如何处理亿级数据量的写入压力，如何设计分布式缓存策略来支撑秒级响应的 Feed 流请求，以及如何通过 Lua 脚本在 Redis 中实现复杂的排序逻辑，而非仅仅调用现成的推荐算法库。

从原理到落地的自学路径

建议先观看关于“数据模型设计与存储”及“实时计算引擎搭建”的章节，建立对信息流数据流转的宏观认知，再深入“排序策略”与“工程优化”部分。学完这套内容，你将能够独立搭建一个具备百万级 QPS 支撑能力的信息流后端服务，并能够根据业务需求灵活替换推荐算法模块。请务必结合资料包中的工程源码进行实操，重点复现其中的关键代码片段，理解其背后的并发控制与容错机制，切勿仅做视频观看，否则无法掌握构建高可用系统的核心能力。