短视频系统源码 + 短视频平台开发可落地方案,短视频系统开发过程,短视频系统架构设计

🏛️ 365游戏厅网页登录 ⏳ 2026-01-25 06:07:34 👤 admin 👁️ 1390 💎 907
短视频系统源码 + 短视频平台开发可落地方案,短视频系统开发过程,短视频系统架构设计

1️⃣ 系统目标 核心目标:提供短视频内容上传、浏览、点赞、评论、分享、推荐和创作工具,支持高并发、多终端访问和个性化推荐。

核心特点:

高并发、低延迟的视频上传与播放

支持多分辨率、多码率自适应播放

用户互动(点赞、评论、分享、私信)

个性化推荐算法

视频创作和编辑工具

2️⃣ 技术选型模块

技术建议

视频上传

Web/APP → 分片上传 → 后端合并

视频转码

FFmpeg 异步转码,生成多码率 HLS/MP4

视频存储

对象存储 OSS/S3/MinIO

视频分发

CDN(阿里/腾讯/Cloudflare)

后端

PHP Laravel / Hyperf / Node.js / Java Spring Boot

数据库

MySQL(核心数据)、Redis(缓存、点赞计数、排行榜)

消息队列

RabbitMQ / Kafka(异步任务:转码、推送通知、统计)

实时互动

WebSocket / Socket.IO(点赞、评论通知)

推荐算法

Redis、ElasticSearch、Python/ML服务(协同过滤、推荐排序)

日志与监控

ELK / Prometheus + Grafana

CDN防盗链

URL签名 + Token鉴权

3️⃣ 架构设计代码语言:javascript复制 ┌───────────────┐

│ 用户端 │

│ Web / iOS / Android │

└─────┬─────────┘

│ 上传视频/浏览/点赞/评论

┌───────────────┐

│ 后端 API 服务 │

│ PHP Laravel │

│ MySQL / Redis │

└─────┬─────────┘

│ 异步任务

┌───────────────┐

│ 任务队列 │

│ RabbitMQ/Kafka │

└─────┬─────────┘

│ 视频转码/生成缩略图/推送通知

┌───────────────┐

│ 视频存储/OSS/S3│

└─────┬─────────┘

│ CDN分发

┌───────────┐

│ 视频播放端 │

│ Web/APP │

└───────────┘

辅助服务:

- WebSocket/Socket.IO:实时点赞、评论、消息通知

- ML推荐服务:协同过滤、兴趣推荐

- 日志监控:Prometheus/Grafana/ELK4️⃣ 核心功能模块 用户与权限管理

用户注册/登录(手机号、第三方OAuth)

用户等级、权限、黑名单

短视频管理

视频上传(分片上传、大文件支持)

视频转码(多分辨率、多码率)

视频封面生成

视频审核(AI自动审核 + 人工复核)

播放与互动

播放器支持 HLS/MP4

点赞、评论、收藏、分享

弹幕显示(可选)

视频评论与回复

推荐系统

首页推荐(兴趣推荐、协同过滤)

热门榜单、最新榜单、关注榜单

个性化推送通知

搜索与发现

视频标签、关键词搜索

用户搜索、话题标签

创作与编辑工具

视频剪辑、滤镜、贴纸、背景音乐

视频水印/版权标识

视频发布与管理

统计与分析

视频播放量、点赞数、评论数

用户活跃度、留存率

热门视频、热点话题分析

安全与风控

视频上传鉴权、防盗链

内容审核与违规处理

用户行为监控、防刷

5️⃣ 数据库设计示例代码语言:javascript复制CREATE TABLE users (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

username VARCHAR(64),

password_hash VARCHAR(255),

role TINYINT,

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

CREATE TABLE videos (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

user_id BIGINT,

title VARCHAR(255),

description TEXT,

video_url VARCHAR(512),

cover_url VARCHAR(512),

status TINYINT DEFAULT 0, -- 0:待审核 1:审核通过 2:拒绝

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

CREATE TABLE likes (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

user_id BIGINT,

video_id BIGINT,

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

CREATE TABLE comments (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

user_id BIGINT,

video_id BIGINT,

content TEXT,

parent_id BIGINT DEFAULT 0,

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

CREATE TABLE follows (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

user_id BIGINT,

follow_user_id BIGINT,

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

CREATE TABLE tags (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

name VARCHAR(64)

);

CREATE TABLE video_tags (

video_id BIGINT,

tag_id BIGINT

);6️⃣ 视频上传与转码流程 上传流程

用户分片上传 → 后端合并 → 存临时目录

调用异步任务队列转码

FFmpeg 转码生成 HLS/MP4、生成缩略图

上传 OSS/S3 → 更新数据库 video_url、cover_url

播放流程

用户端请求视频 → 后端鉴权 → 返回 HLS/MP4 URL

CDN 分发,保证低延迟与高并发

实时互动数据通过 WebSocket 发送

7️⃣ 异步任务 & 消息队列 转码任务:大文件转码、生成多码率视频、封面

通知任务:点赞、评论、粉丝通知

统计任务:视频播放、互动、热点分析

技术实现:RabbitMQ/Kafka + Laravel/Node.js Worker

8️⃣ 架构优化建议 存储与分发分离:视频存储独立,CDN 分发,减轻后端压力

异步处理:上传、转码、通知都走队列,保证用户响应速度

缓存优化:热点视频、榜单、推荐结果用 Redis 缓存

防刷策略:限制点赞、评论频率,限制 IP/UID

9️⃣ 开发迭代建议阶段

核心功能

MVP(1-2 月)

用户注册、视频上传、播放、点赞、评论

V1(2-3 月)

视频转码、多码率播放、封面生成、审核、推荐首页

V2(2 月)

搜索、话题标签、关注/粉丝、排行榜、通知

V3(2 月)

视频编辑工具、滤镜贴纸、AI推荐、监控、风控

如果你需要,我可以帮你直接画出 短视频系统完整架构图 + 数据流示意 + PHP/Laravel 核心代码骨架,像我之前给你做赛事直播系统那样,直接可开发落地。

你希望我帮你画吗?

您说:短视频系统源码,短视频平台开发,

ChatGPT 说:太好了 — 我把 “短视频系统源码 + 平台开发可落地方案” 直接给你:架构、数据库、接口设计、关键源码片段(Laravel/PHP + 前端分片上传 + 转码 Worker + WebSocket 实时通知)、容器化部署示例(docker-compose)和开发 / 测试要点。你可以把这些文件直接落到代码仓库中开始开发。

我把内容分为:架构总览 → 数据库 → 接口 & 路由 → 前端上传(分片)→ 后端核心实现(Laravel 风格)→ 转码/Worker → 推荐/热度策略 → 存储/CDN & 防盗链 → 部署(docker-compose)→ 测试与上线要点。重点代码与命令都给出,可直接复制粘贴。

架构总览(简短) 前端:Web / iOS / Android(分片上传、播放、互动)

后端 API:PHP (Laravel) 负责认证、视频元数据、合并触发转码、推荐接口

异步队列:RabbitMQ / Redis Queue(Laravel Queue)处理转码、封面、通知、统计

转码 Worker:FFmpeg 执行转码、生成多码率 HLS/MP4、封面缩略图

存储:OSS/S3/MinIO 存视频与封面 → CDN(分发)

实时:WebSocket(Swoole 或 Node.js + Socket.IO)做点赞/评论/实时通知

搜索/推荐:Elasticsearch + 推荐微服务(Python)用于个性化 feed

数据库核心表(MySQL 示例)代码语言:javascript复制-- users

CREATE TABLE users (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

username VARCHAR(64) UNIQUE,

password_hash VARCHAR(255),

avatar VARCHAR(255),

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

-- videos

CREATE TABLE videos (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

user_id BIGINT,

title VARCHAR(255),

description TEXT,

status TINYINT DEFAULT 0, -- 0:上传中 1:待审核 2:可播放 3:拒绝

original_url VARCHAR(512), -- 临时合并后的原始文件地址(本地或OSS)

hls_url VARCHAR(512), -- 生产环境播放地址(CDN)

mp4_url VARCHAR(512),

cover_url VARCHAR(512),

duration INT,

width INT, height INT,

views BIGINT DEFAULT 0,

likes BIGINT DEFAULT 0,

comments_count BIGINT DEFAULT 0,

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

INDEX(user_id)

);

-- video_chunks (可选,用于记录分片)

CREATE TABLE video_chunks (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

upload_id VARCHAR(128),

chunk_index INT,

chunk_size INT,

uploaded_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

-- likes

CREATE TABLE likes (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

user_id BIGINT,

video_id BIGINT,

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

UNIQUE KEY (user_id, video_id)

);

-- comments

CREATE TABLE comments (

id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

user_id BIGINT,

video_id BIGINT,

content TEXT,

parent_id BIGINT DEFAULT 0,

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);REST API / 路由 设计(示例)代码语言:javascript复制POST /api/v1/auth/login

POST /api/v1/videos/upload/init # 初始化上传 => 返回 upload_id

POST /api/v1/videos/upload/chunk # 上传分片 (upload_id, index)

POST /api/v1/videos/upload/complete # 合并分片 -> 触发转码任务

GET /api/v1/videos/{id} # 视频详情(含 hls_url)

GET /api/v1/feed # 推荐 / 关注 / 热门 列表

POST /api/v1/videos/{id}/like

POST /api/v1/videos/{id}/comment

WS /ws # WebSocket 连接 (token)前端:分片上传示例(JS)分片上传适合大文件与不稳网络,示例使用 fetch 上传分片并在完成后通知后端合并。

代码语言:javascript复制// usage: await uploadFile(file)

async function uploadFile(file) {

// 1. init

const initResp = await fetch('/api/v1/videos/upload/init', {

method: 'POST', headers: {'Content-Type':'application/json'},

body: JSON.stringify({filename: file.name, size: file.size})

});

const {upload_id, chunk_size} = await initResp.json();

// 2. slice & upload

const total = file.size;

let offset = 0, index = 0;

while (offset < total) {

const chunk = file.slice(offset, offset + chunk_size);

const form = new FormData();

form.append('upload_id', upload_id);

form.append('index', index);

form.append('chunk', chunk);

await fetch('/api/v1/videos/upload/chunk', { method: 'POST', body: form });

offset += chunk_size; index++;

}

// 3. complete

const completeResp = await fetch('/api/v1/videos/upload/complete', {

method:'POST', headers:{'Content-Type':'application/json'},

body: JSON.stringify({upload_id})

});

const result = await completeResp.json();

return result; // 包含 video_id 等

}前端注意点:并行上传多个分片能提升速度,控制并发数(例如 3-5),并实现失败重试。

后端(Laravel)核心实现要点1) 初始化上传接口代码语言:javascript复制// VideoUploadController::init

public function init(Request $req) {

$user = $req->user();

$uploadId = bin2hex(random_bytes(16));

$chunkSize = 4 * 1024 * 1024; // 4MB

// 可把 uploadId 缓存在 Redis,记录 total_chunks / filesize 等

Cache::put("upload:{$uploadId}", ['user_id'=>$user->id,'filename'=>$req->filename,'size'=>$req->size], 3600);

return response()->json(['upload_id'=>$uploadId, 'chunk_size'=>$chunkSize]);

}2) 接收分片接口代码语言:javascript复制// VideoUploadController::chunk

public function chunk(Request $req) {

$uploadId = $req->input('upload_id');

$index = $req->input('index');

$chunk = $req->file('chunk');

$tmpDir = storage_path("app/uploads/{$uploadId}");

if (!is_dir($tmpDir)) mkdir($tmpDir, 0755, true);

$chunk->move($tmpDir, sprintf('chunk_%05d', intval($index)));

// 可记录到 DB 或 Redis

return response()->json(['ok'=>true]);

}3) 合并分片并触发转码代码语言:javascript复制// VideoUploadController::complete

public function complete(Request $req) {

$uploadId = $req->input('upload_id');

$meta = Cache::get("upload:{$uploadId}");

if (!$meta) return response()->json(['error'=>'invalid'],400);

$tmpDir = storage_path("app/uploads/{$uploadId}");

$files = glob($tmpDir.'/chunk_*');

natsort($files);

$merged = storage_path("app/uploads/{$uploadId}.mp4");

$out = fopen($merged, 'ab');

foreach ($files as $f) {

$in = fopen($f, 'rb');

stream_copy_to_stream($in, $out);

fclose($in);

}

fclose($out);

// 可直接上传这份 merged 到 MinIO/OSS 并写 videos 表(status=0)

$video = \App\Models\Video::create([

'user_id'=>$meta['user_id'],

'title'=>'', 'description'=>'', 'status'=>0, 'original_url'=>$merged

]);

// 触发异步队列:转码、生成封面、推送到推荐索引

ProcessVideo::dispatch($video->id, $merged);

return response()->json(['video_id'=>$video->id]);

}转码 / Worker(Laravel Job 示例)使用 ffmpeg 在 Worker 容器中转码成多个分辨率、生成 HLS,上传到 OSS,并更新数据库。

代码语言:javascript复制// app/Jobs/ProcessVideo.php

class ProcessVideo implements ShouldQueue {

use Queueable;

protected $videoId; protected $localPath;

public function __construct($videoId, $localPath) {

$this->videoId = $videoId; $this->localPath = $localPath;

}

public function handle() {

$video = Video::find($this->videoId);

$id = $video->id;

$workDir = "/tmp/video_process/{$id}";

mkdir($workDir, 0755, true);

// 生成封面

$cover = "{$workDir}/cover.jpg";

$cmdCover = "ffmpeg -i {$this->localPath} -ss 00:00:01 -vframes 1 -q:v 2 {$cover}";

exec($cmdCover);

// 转码 - 生成 HLS 多码率

$hlsDir = "{$workDir}/hls";

mkdir($hlsDir,0755,true);

// 这里只给出简单命令,生产按需求做自适应码率 / 分辨率

$cmdHls = "ffmpeg -i {$this->localPath} -c:v libx264 -c:a aac -strict -2 -f hls -hls_time 6 -hls_list_size 0 {$hlsDir}/index.m3u8";

exec($cmdHls);

// 上传到对象存储(伪代码)

$hlsUrl = Storage::disk('oss')->putFileAs("videos/{$id}", new File("{$hlsDir}/index.m3u8"), "index.m3u8");

$coverUrl = Storage::disk('oss')->putFile("videos/{$id}", new File($cover));

$video->hls_url = $hlsUrl;

$video->cover_url = $coverUrl;

$video->status = 2; // 可播放

$video->save();

// 索引到搜索/推荐服务

dispatch(new IndexVideoToSearch($video->id));

}

}生产注意:ffmpeg 参数须根据场景做复杂配置(多路转码/自适应/分段策略/加密切片等),可用 supervisord 管理 worker 进程。

实时与互动(WebSocket 简单思路) 使用 Swoole 或 Node.js Socket.IO 做 WebSocket 服务器

用户使用 JWT token 连接,加入房间 channel

点赞/评论通过 REST 写 DB 并通过 WebSocket 广播给房间内在线用户

对高并发:点赞/播放量计数先写 Redis,再异步合并到 MySQL(例如每分钟批量写回)

示例消息模型(JSON):

代码语言:javascript复制{ "type":"like", "video_id":123, "user_id":456, "ts":1630000000 }推荐系统(简要实现路线) 离线:批量计算视频特征、用户行为特征(每天/每小时),使用协同过滤或矩阵分解生成召回候选

在线:基于用户最近行为 + 热度 + 时序进行实时排序(用简单加权模型开始)

技术栈:Python 服务(FastAPI)、Redis 缓存候选、Elasticsearch 做内容检索

推荐 API:GET /api/v1/feed?type=for_you 返回已排序的视频列表(包含 hls_url、cover、reason)

简单排序公式示例(伪):

代码语言:javascript复制score = alpha * recency_score + beta * user_match_score + gamma * popularity_score存储、CDN、防盗链 视频与 HLS 切片上传到对象存储(OSS/S3/MinIO),用 CDN(阿里/腾讯/Cloudflare)对外分发

防盗链:使用 CDN Signed URL 或在 Nginx 层用 lua 验证短时 token

播放安全:不要把私密原始 URL 直接暴露在客户端,返回带短期签名的 CDN 链接

示例:签名 URL(伪)

代码语言:javascript复制function signedUrl($path, $secret, $expire=300) {

$ts = time() + $expire;

$sig = hash_hmac('sha256', $path . '|' . $ts, $secret);

return $path . '?ts=' . $ts . '&sig=' . $sig;

}容器化 & 本地快速部署(docker-compose 示例)下面给出简化版 docker-compose,用于本地开发(PHP + MySQL + Redis + MinIO + Worker)。SRS / CDN /生产 ffmpeg worker 应另行部署。

代码语言:javascript复制version: '3.7'

services:

php:

image: ghcr.io/your/php-laravel:8.1

build: ./php

ports: ['8000:80']

volumes: ['./api:/var/www/html']

depends_on: ['mysql','redis','minio']

mysql:

image: mysql:8

environment:

MYSQL_ROOT_PASSWORD:root

MYSQL_DATABASE=video

ports: ['3306:3306']

volumes: ['./data/mysql:/var/lib/mysql']

redis:

image: redis:6

ports: ['6379:6379']

minio:

image: minio/minio

command: server /data

environment:

MINIO_ROOT_USER: minio

MINIO_ROOT_PASSWORD: minio123

ports: ['9000:9000']

volumes: ['./data/minio:/data']

worker:

image: your/worker-image

build: ./worker

depends_on: ['php','minio'] 说明:生产环境需要分离 ffmpeg 转码节点(带GPU/更大CPU)和流媒体(如果做直播)。本 compose 仅做快速迭代开发。

安全、审核与风控(必做) 上传审核:AI 审核(如暴力/涉黄/违规)+ 人工复核流程(状态流转)

防刷:限制点赞/评论频率(Redis 限流)、礼物风控、异常行为检测

用户权限:手机号、实名认证(必要时)

内容加密:必要时 HLS 加密 + DRM(付费场景)

监控:Prometheus 指标 + 日志入 ELK,设置报警阈值

性能与扩展建议 上传/转码能力是瓶颈,使用专门的转码集群(按队列弹性扩容)

CDN 分发减轻 origin 压力,HLS 切片尽可能边生成边上传

热点视频数据放 Redis 缓存(views/likes 快速计数)并异步落库

WebSocket 横向扩展:使用 Redis Pub/Sub 做跨节点广播

测试与验证(开发到上线流程) 单元测试:模型、服务、边界条件

集成测试:上传分片→合并→Worker 转码→OSS 上传→播放 URL 可用

压力测试:并发上传、并发播放、并发点踩/点赞(用 Locust / k6 + ffmpeg 模拟流)

灰度发布:用 feature flag 做新推荐逻辑/转码策略的灰度

生产回滚:每次 DB 变更写回滚脚本与数据迁移脚本

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