别小看一个“GoLive”按钮，暗藏高并发架构

看到这种界面精致、人人直播的App，很多人第一反应是：好酷，想做一个。但作为写Java后台的人，我第一反应是：这玩意可不简单。 做过才知道，这种直播App每个模块背后都是高并发陷阱。今天就用技术人视角拆一下，直播App的五大核心挑战。 1. 用户直播入口：网关限流+分布式会话 “Go Live”按钮是后端的第一道门槛。用户量一大，Spring Cloud Gateway 要限流、熔断，避免系统雪崩；用户登录后还要用Redis或JWT做分布式会话，确保状态一致。 用户每次开播，本质上是注册一个直播服务实例，得用Nacos做注册发现，不然后台根本调不动。 2. 弹幕系统：WebSocket + Kafka 异步处理 弹幕、评论实时互动必须用 WebSocket。别以为开个长连接就够了，高并发下 WebSocket 容易被刷爆。 我一般用 Netty 或 Spring WebFlux 做连接，再加 Kafka 异步分发弹幕流，前端体验流畅，后台还能异步写库。 3. 点赞关注系统：Redis + 消息队列抗压 点个赞、点个关注，用户只点一下，但你后台扛不住几万人同时点。做法是：前端先写Redis，响应秒出，再通过 Kafka 或 Disruptor 异步落库。这样才不会压垮MySQL。 如果是热门直播间，还得加滑动窗口限流，一秒最多处理多少次点击，保证稳定性。 4. 推流拉流：你不写，但你得懂 直播App的视频推流拉流通常接云厂商（阿里云/腾讯云）。Java开发者要负责生成推流地址、监听直播状态回调，记录直播时长、断流恢复等。 如果预算有限，也可以用 Nginx-RTMP 自建流媒体服务，但维护成本高。 5. 热门推荐系统：Redis + 标签推荐 首页推荐的主播，不是随便排的。我用 Redis ZSet 维护热度值（点赞+观看加权），配合地区+兴趣标签做推荐。每5分钟更新一次热门池，用户刷新就能看到新内容。