知乎的架构在大型社交网站中属于什么水平？
要评价知乎在大型社交网站中的架构水平，得从几个关键维度去审视。不能简单地说它属于“顶尖”或“一般”，而是要看它在满足海量用户并发访问、数据存储、内容分发、实时交互以及应对业务快速迭代这些核心挑战时，展现出的设计思路和技术实现。
首先，在高并发处理方面，知乎作为国内知名的问答社区，用户量级庞大，尤其是在热点事件或话题爆发时，流量会激增。一个稳健的架构必须能够承受住这种“潮汐式”的流量冲击。这通常意味着需要精细化的负载均衡策略，能够智能地将请求分配到不同的服务器集群，避免单点过载。同时，缓存机制的深度运用至关重要。从CDN（内容分发网络）缓存静态资源，到Redis、Memcached等内存缓存层缓存热门问题、用户数据、评论等，再到数据库层的读写分离和查询优化，都是保证用户能够快速获取信息、流畅浏览体验的基石。知乎在这些方面必然投入了大量的精力和技术积累，通过多层次的缓存来分担后端压力，减少数据库的直接访问次数，这是大型社交网站应对流量洪峰的标准做法，而知乎的表现，从其用户体验反馈来看，是比较成熟的。
其次，在数据存储与管理上，社交网站的核心是海量用户数据和多样化的内容。知乎的用户画像、回答、评论、关注关系、点赞、收藏等等，构成了庞大的数据集。这需要一套能够支撑PB级别数据的存储系统，并且能够高效地进行读写操作。关系型数据库（如MySQL）可能在处理用户关系、核心数据结构方面依然扮演重要角色，但随着数据量的增长和业务复杂度的提升，对NoSQL数据库（如MongoDB、HBase等）的应用也必不可少，它们可能被用来存储非结构化的评论数据、日志数据，或者需要高吞吐量、低延迟的场景。此外，搜索引擎（如Elasticsearch）在知乎的架构中无疑是不可或缺的，它负责实现高效的站内搜索功能，让用户能够快速找到感兴趣的内容。数据的可靠性、一致性以及快速检索的能力，是衡量其数据架构水平的重要指标。
再者，内容分发与推荐系统是社交网站的灵魂。知乎的用户需要看到最相关、最有价值的内容。这背后是一套复杂的推荐算法和内容分发机制。从算法层面，它需要能够理解用户的兴趣偏好、内容本身的质量以及用户与内容之间的互动，通过协同过滤、基于内容的推荐、深度学习模型等多种技术手段，为用户“量身定制”首页信息流。在技术实现上，高效的内容处理流水线（ETL）、实时的特征工程、以及支持大规模模型训练和部署的平台，都是支撑这套推荐系统运转的必要条件。如何平衡“新颖性”和“相关性”，以及在海量内容中精准触达用户，是知乎推荐系统在架构上需要持续优化的方向。
此外，实时性与互动性也是大型社交网站的另一大挑战。评论、点赞、私信、消息通知等功能需要近乎实时的响应。这往往需要依赖消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来解耦系统、削峰填谷，以及长连接技术（如WebSocket）来维持客户端与服务器之间的实时通信。知乎的评论区、私信功能等，其背后都需要强大的实时消息推送和处理能力。如何保证消息不丢失、低延迟地送达，是衡量其实时架构能力的关键。
最后，可维护性、扩展性和演进能力对于一个经历了多年发展的社交网站而言至关重要。一个优秀的架构不是一成不变的，而是能够随着业务的发展和技术的进步而不断演进。知乎在微服务化、容器化（如Docker、Kubernetes）等方面的实践，能够帮助它更好地拆分和管理庞杂的业务模块，实现独立部署、弹性伸缩，并降低技术债务。清晰的API设计、模块间的解耦，以及成熟的DevOps体系，都是保证其架构能够持续健康发展的重要保障。
综合来看，知乎的架构在大型社交网站中，已经建立起了一套成熟且相对健壮的体系。它能够应对海量用户带来的高并发压力，有效管理庞杂的用户和内容数据，并通过复杂的推荐算法和实时通信机制来提升用户体验。从其在行业内的声誉和用户反馈来看，它在这些核心能力上处于行业内的中上水平，并且一直在持续地进行技术投入和架构优化，以应对不断变化的业务需求和技术浪潮。它并非是那种“一开始就完美”的架构，而是一个在实践中不断迭代、优化的产物，这本身就是大型社交网站架构演进的真实写照。
首先，在高并发处理方面，知乎作为国内知名的问答社区，用户量级庞大，尤其是在热点事件或话题爆发时，流量会激增。一个稳健的架构必须能够承受住这种“潮汐式”的流量冲击。这通常意味着需要精细化的负载均衡策略，能够智能地将请求分配到不同的服务器集群，避免单点过载。同时，缓存机制的深度运用至关重要。从CDN（内容分发网络）缓存静态资源，到Redis、Memcached等内存缓存层缓存热门问题、用户数据、评论等，再到数据库层的读写分离和查询优化，都是保证用户能够快速获取信息、流畅浏览体验的基石。知乎在这些方面必然投入了大量的精力和技术积累，通过多层次的缓存来分担后端压力，减少数据库的直接访问次数，这是大型社交网站应对流量洪峰的标准做法，而知乎的表现，从其用户体验反馈来看，是比较成熟的。
其次，在数据存储与管理上，社交网站的核心是海量用户数据和多样化的内容。知乎的用户画像、回答、评论、关注关系、点赞、收藏等等，构成了庞大的数据集。这需要一套能够支撑PB级别数据的存储系统，并且能够高效地进行读写操作。关系型数据库（如MySQL）可能在处理用户关系、核心数据结构方面依然扮演重要角色，但随着数据量的增长和业务复杂度的提升，对NoSQL数据库（如MongoDB、HBase等）的应用也必不可少，它们可能被用来存储非结构化的评论数据、日志数据，或者需要高吞吐量、低延迟的场景。此外，搜索引擎（如Elasticsearch）在知乎的架构中无疑是不可或缺的，它负责实现高效的站内搜索功能，让用户能够快速找到感兴趣的内容。数据的可靠性、一致性以及快速检索的能力，是衡量其数据架构水平的重要指标。
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此外，实时性与互动性也是大型社交网站的另一大挑战。评论、点赞、私信、消息通知等功能需要近乎实时的响应。这往往需要依赖消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来解耦系统、削峰填谷，以及长连接技术（如WebSocket）来维持客户端与服务器之间的实时通信。知乎的评论区、私信功能等，其背后都需要强大的实时消息推送和处理能力。如何保证消息不丢失、低延迟地送达，是衡量其实时架构能力的关键。
最后，可维护性、扩展性和演进能力对于一个经历了多年发展的社交网站而言至关重要。一个优秀的架构不是一成不变的，而是能够随着业务的发展和技术的进步而不断演进。知乎在微服务化、容器化（如Docker、Kubernetes）等方面的实践，能够帮助它更好地拆分和管理庞杂的业务模块，实现独立部署、弹性伸缩，并降低技术债务。清晰的API设计、模块间的解耦，以及成熟的DevOps体系，都是保证其架构能够持续健康发展的重要保障。
综合来看，知乎的架构在大型社交网站中，已经建立起了一套成熟且相对健壮的体系。它能够应对海量用户带来的高并发压力，有效管理庞杂的用户和内容数据，并通过复杂的推荐算法和实时通信机制来提升用户体验。从其在行业内的声誉和用户反馈来看，它在这些核心能力上处于行业内的中上水平，并且一直在持续地进行技术投入和架构优化，以应对不断变化的业务需求和技术浪潮。它并非是那种“一开始就完美”的架构，而是一个在实践中不断迭代、优化的产物，这本身就是大型社交网站架构演进的真实写照。
网友意见
每秒2500个请求，需要100多台服务器。
问题页面500ms减少到150ms
Feed页面从1s减少到600ms。
总体而言，这个效率低的夸张……
看下StackExchange的数据：
Performance - Stack Exchange月请求40亿，峰值3000每秒。用了2台HAProxy Server（其中一台用来failover），9台Web服务器，4台SQL Server服务器（其中两台用作failover），2台Redis，3台Tag Engine，3台ElasticSearch。其中每台服务器都只用了10+%。
然后渲染性能的话，主页是52ms，tag页是33ms。
以各位主流互联网技术选型分析师/咨询师观点来看：建议知乎切换至微软技术平台。
评论里说什么微软平台不便宜什么的，都会不会算账来着，这点授权开销对于这种级别的网站堪称零头中的零头。
用一百多台服务器撑起平均每秒超过2500动态请求的社交网站，这个架构设计在各大社交网站中属于什么水平？
怀疑这个数字的准确性，大概是作者为了展现知乎分布式架构的技术实力神马的，把服务器的数字稍微改动了一下吧。
否则就算是虚拟机，按照商用最低档次的AWS m3.medium这种档次的虚拟机，100台撑起这么个流量也是非常丢脸的数字。
话说2500/s的请求数量十台服务器抗住真的是妥妥的。再说了，流量最高的知乎首页虽然每个人都不一样，但几分钟才更新一次，活跃的问题页面只占1%不到，主要内容的联系是非常简单地树状结构，也就是论坛的主题回复结构。
还有知乎这么简单的页面还好意思说计算密集么？
经历了一系列改进之后，页面的性能大幅度提升。问题页面从500ms 减少到150ms，Feed页面从1s减少到600ms。
一般来说>100ms的响应速度，性能提升在2-5倍，这叫做性能改善不明显。
15倍以上才好意思说是大幅度提升吧。
尤其是100ms级别，基本属于不可接受级别，一般就是压测的阈值，也就是压力测试下平均页面响应时间超过100ms，即需要打回重做。
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