微博哪些地方用到了資料庫

A. 微博的系統架構，想用mysql+redis配合使用，想問一下具體要怎麼操作

微博復的系統架構，想用制mysql+redis配合使用，具體操作步驟：
寫入數據到Redis,，然後在寫個運行cron的腳本，美妙讀內存，並寫入資料庫即可。
使用注意：
1、MySQL使用需要注意的地方：
1) 、存儲引擎選擇InnoDB，在高並發下讀寫有很好的表現；
2)、 數據合理分表分區，均衡各資料庫伺服器的負載；
3) 、適當作數據的冗餘，便於在cache失效時的快速恢復；
2、Redis使用需要注意的地方：
1) 、合理規劃cache；
將訪問量高的熱點數據統計出來、分類緩存。
2)、 緩存的壓縮；
在高訪問量和高並發下，每一個位元組的減少都是巨大的節省。
3、數據實時性與一致性。

B. 微博如何使用大數據存儲技術

Mongodb和Redis，Mongodb可以滿足大量數據的存儲，Redis是內存資料庫，適合Key-Value形式的快速讀寫，適合做緩存，佔用內存資源多，不適合存儲大量數據。

微博是近幾年發展得極為火熱的信息發布和分享平台，可以發布微博、分享信息、評論和參與話題的討論。為了讓用戶及時了解到最熱門的話題、最熱門的信息。

需要對微博系統中的數據進行實時處理和分析。而Storm是一個免費開源、分布式的、具有很好容錯性的實時計算系統，通過Storm可以實時處理微博系統中的數據，並根據處理結果向用戶進行實時熱門推送。

微博大數據：

微博其實和淘寶是很類似的。一般來說，第一代架構，基本上能支撐到用戶到 百萬 級別，到第二代架構基本能支撐到 千萬 級別都沒什麼問題，當業務規模到 億級別時，需要第三代的架構。

從LAMP的架構到面向服務的架構，有幾個地方是非常難的，首先不可能在第一代基礎上通過簡單的修修補補滿足用戶量快速增長的，同時線上業務又不能停，這是我們常說的在飛機上換引擎的問題。

建議在做服務化的時候，首先更多是偏向業務的梳理，同時要找准一個很好的切入點，既有架構和服務化上的提升，業務方也要有收益，比如提升性能或者降低維護成本同時升級過程要平滑，建議開始從原子化服務切入，比如基礎的用戶服務， 基礎的短消息服務，基礎的推送服務。

第二，就是可 以做無狀態服 務，後面會詳細講，還有數據量大了後需要做數據Sharding，後面會將。第三代 架構 要解決的 問題，就是用戶量和業務趨於穩步增加（相對爆發期的指數級增長），更多考慮技術框架的穩定性， 提升系統整體的性能，降低成本，還有對整個系統監控的完善和升級。

C. 微博怎麼識別圖片找人

微博通過圖片識別技術來識別圖片找人。

微博的圖片識別找人功能，主要依賴於先進的圖像識別技術和大數據分析能力。當用戶上傳一張圖片進行搜索時，系統會首先提取圖片中的特徵信息，如顏色、形狀、紋理等。這些特徵信息與微博資料庫中存儲的大量圖片數據進行比對，從而找到相似的圖片或者與該圖片相關的用戶信息。

這個過程涉及到深度學習演算法的應用。通過訓練大量的圖像數據，深度學習模型能夠學習到從圖像中提取有效特徵的方法。這些特徵不僅包括了圖像的基本屬性，還能捕捉到更高級別的語義信息，如人臉特徵、物體類別等。因此，當用戶上傳一張包含人臉的圖片時，系統能夠通過比對資料庫中的人臉特徵，快速定位到對應的用戶。

舉個例子，如果用戶在微博上上傳了一張朋友聚會的照片，並希望通過這張照片找到其中的某位朋友，那麼微博的圖片識別找人功能就能發揮作用。系統首先會分析照片中每個人的面部特徵，然後與資料庫中的用戶信息進行匹配。如果資料庫中有匹配的用戶信息，系統就會給出相應的用戶推薦。這種方式不僅提高了找人的效率，也增加了用戶之間的互動和聯系。

總的來說，微博通過運用先進的圖像識別技術和大數據分析，實現了通過圖片找人的功能，為用戶提供了一個便捷、高效的社交體驗。這一功能不僅展示了科技在社交領域的應用潛力，也體現了微博不斷創新、提升用戶體驗的努力。