我的第十二次相亲,给大家了带来什么

大家好,我是阿粉,这是我第十二场相亲,和大家想的一样,又是一场完美的邂逅~

相亲的时候,千万千万不要穿格子衬衣。尤其是黄颜色的,别再问为什么了

一个悲伤的故事是这样开头的

母亲

你几号回家?

得21号才能回,怎么了?

母亲

嗯嗯,钟阿姨的女儿,就上次和你说教舞蹈的那个,想明天约你见面,一会先加个微信

好,我知道啦,今天的工作还没搞定,先挂了”

教舞蹈的,身材应该额.........见一下吧(确实不错,照片和本人也很像,可惜。。。。)

 “你好,我是阿粉,张阿姨的儿子”

“你好,xxx”

“后天有时间嘛?明天我得加班,呵呵”

“好啊,后天有时间,咱们去哪?”

“明天再说,我现在还有代码没搞定”

“好” 

第二天

 “不好意思,刚忙完,咱们明天下午2点在xx见吧”

 “好的,你们工作这么忙嘛?是不是很辛苦”

  “嗯嗯,还好,明天见”

“明天见”

第三天

“我到了,我在二楼星巴克,你喝什么?”

“我还得10来分钟,不用啦,我不喝咖啡”

 “它家还有其他,不光是咖啡”

“那你看这点吧,谢谢!

15分钟左右后~

“我到了,穿的粉色的衣服”

“我穿黄色格子衬衣,在里面”

哇,不得不说,真的很漂亮,而且身材也不错,一下紧张感油然而生,感觉相亲失败与紧张和格子衬衣有巨大的关系

见面聊天过程

“喝东西,喝东西”

“谢谢,我平时不怎么喝冰的”

“啊,不好意思,我给你换一杯”

“没事没事,不用啦,我不怎么想喝”

“哦哦,好吧”

双方沉默了一会

“你们跳舞的人,都不喝冰的嘛”

“你们程序员都穿格子衬衣嘛”

“对啊,你咋知道,我同事他们都穿”

她当时看我的眼神特别奇怪,格子衬衣很奇怪嘛?

“你是自己住吗”

“没有,有一个室友”

“你呢?”

“我自己,我在xxxx买了房,为了去学校方便”

我更紧张啦,什么鬼,舞蹈老师这么挣钱???

“你平时除了工作还干什么”

“我加班的很多,而且我还在写公众号,一般空余时间会看看书或者学个新技术”

“哦,我平时也喜欢看书,你看什么?”

“我喜欢看哲学书和技术书,最近在看python,你呢?”

“我一般看看小说,你应该都不看”

“哦”

她当时表情很难看,是我说错话了吗?

“你平时看电影吗?”

“不怎么看,每天工作太累了,有时候加班到很晚,回家基本看会书就睡了”

“你今年多会回去,上次回去见到张阿姨了,阿姨挺年轻的”

“哈哈哈,谢谢,我的21号才能回去,你呢”

“我19号就回了,咱们可以回去约”

“嗯嗯,好啊”

接下来就是聊一些家乡的事情~

最后和她吃了晚饭,她还抢着买了单~(你抢就你买吧)

回家后微信

“回去了吗?”

“嗯,到家了”

“嗯嗯,我也到家了”

“今天谢谢你请我吃饭,下次我请你”

“好,等我有时间的,咱们以后可以当朋友,你人挺好的”

呜呜呜呜,我明白她啥意思啦~

温馨

提醒

1

总结了一下,我大概失败的原因

最主要是因为我穿了黄色格子衬衣,所以大家相亲千万千万不要穿格子衬衣

2

碰见再漂亮的相亲对象,也一定不要紧张

希望以上能给大家参考,马上过年了,祝大家能相亲成功~

<think>嗯,用户之前问过关于用Golang做实时聊天应用的高性能框架推荐,现在又让我设计一个相亲APP的框架。我需要先理解他的需求。相亲APP和实时聊天有些不同,但可能也有一些共通点,比如实时通信功能,不过核心功能会更侧重于用户匹配、资料展示、安全验证这些。 首先,用户可能是一个开发者,或者至少对技术有一定了解,之前对Golang的框架感兴趣,现在转向设计一个相亲APP的整体架构。他可能需要一个全面的技术方案,包括前后端的选择,数据库设计,以及关键模块的实现思路。可能还关心性能、扩展性以及安全性,特别是用户隐私和数据安全方面,这在相亲APP中尤为重要。 接下来,我要考虑相亲APP的主要功能模块。通常这类应用会有用户认证、资料管理、匹配算法、即时通讯、推荐系统、支付系统、审核机制、通知系统等。需要分层次设计,比如前端、后端、数据库,以及第三方服务的集成。 技术选型方面,用户之前用过Golang,可能倾向于继续使用,所以后端可以选择Gin或者Fiber这样的框架,结合GORM进行数据库操作。前端可能用React Native或Flutter实现跨平台。实时通讯部分可以用之前的WebSocket方案,或者集成第三方服务如SendBird、Agora来处理音视频通话。 数据库方面,关系型数据库如PostgreSQL适合存储用户资料和关系数据,Redis用来缓存匹配结果和会话,MongoDB可能用于存储动态内容如用户动态信息。 匹配算法是相亲APP的核心,需要考虑基于用户标签的协同过滤,或者机器学习模型。这里可能需要集成Python的机器学习库,通过gRPC或REST API与Go后端通信。 安全方面,必须强调用户隐私,比如手机号脱敏、资料可见性控制,以及实名认证和照片审核,防止虚假信息。 扩展性方面,要考虑微服务架构,将匹配、推荐、消息等模块拆分成独立服务,使用消息队列如Kafka或NATS处理高并发,同时用Docker和Kubernetes进行容器化部署,方便扩展。 可能用户没有明确提到的需求包括审核机制、推荐系统的实时更新、支付系统的集成,以及如何应对高并发下的性能问题。需要在这些方面给出建议,比如使用Elasticsearch优化搜索,结合RabbitMQ进行异步任务处理。 最后,总结整个框架设计,确保各个模块之间的协作顺畅,同时兼顾性能、安全和扩展性。可能还需要提到MVP(最小可行产品)的开发步骤,帮助用户分阶段实现功能。</think>以下是针对相亲社交App的高可扩展性技术框架设计,结合核心业务需求和安全隐私保障,分为 **架构分层** 和 **关键技术模块** 说明: --- ### **一、整体架构分层** ```bash ├── 客户端(Client) # 移动端/Web端 ├── 网关层(API Gateway) # 统一入口、负载均衡、鉴权 ├── 业务微服务(Microservices) # 核心业务模块拆分 ├── 数据层(Database) # 结构化 + 非结构化数据存储 ├── 第三方服务(Third-Party) # 短信/支付/实名认证等 └── 运维监控(DevOps) # 日志、监控、CI/CD ``` --- ### **二、核心模块设计** #### **1. 用户系统** - **功能**:注册/登录、资料管理、实名认证、隐私设置 - **技术方案**: - **认证**:JWT + OAuth2.0(支持微信/手机号一键登录) - **敏感数据处理**:手机号/身份证号加密存储(使用AES-256) - **实名认证**:对接阿里云实名认证API - **资料审核**:人工审核 + 阿里云内容安全API(过滤违规图片) #### **2. 匹配算法引擎** - **核心逻辑**: - **基础规则**:年龄/地域/学历/兴趣标签过滤 - **智能推荐**: - 协同过滤(基于用户行为数据) - 深度学习模型(TensorFlow/PyTorch训练匹配度模型) - **实时更新**:用户行为(点赞/聊天)动态调整权重 - **技术实现**: ```python # 示例:基于标签的加权匹配算法(Go/Python混合部署) def calculate_match_score(user_a, user_b): score = 0 # 基础属性权重 score += 1.0 if abs(user_a.age - user_b.age) <= 3 else -0.5 score += 2.0 if user_a.city == user_b.city else 0 # 兴趣标签余弦相似度 tag_sim = cosine_similarity(user_a.tags, user_b.tags) return score + tag_sim * 5.0 ``` #### **3. 实时互动系统** - **功能**:即时聊天、视频相亲、动态圈子 - **技术选型**: - **消息通道**:WebSocket(Gorilla/Melody) + RabbitMQ(消息队列) - **视频通话**:集成声网Agora SDK(低延迟音视频) - **敏感词过滤**:DFA算法 + 第三方内容审核API #### **4. 支付与增值服务** - **功能**:VIP会员、虚拟礼物、线下活动报名 - **技术方案**: - 微信/支付宝支付SDK - 分布式事务(使用Seata保证支付与权益发放一致性) - 虚拟货币防刷机制(Redis限流计数器) --- ### **三、技术栈推荐** | 模块 | 推荐技术 | |----| | **后端框架** | Gin/Fiber(Go)或Spring Boot(Java) | | **数据库** | PostgreSQL(主业务) + Redis(缓存/会话) + Elasticsearch(搜索优化) | | **微服务治理** | Consul(服务发现) + gRPC(内部通信) | | **消息队列** | Kafka(行为日志) / RabbitMQ(业务消息) | | **基础设施** | Docker + Kubernetes(容器化部署) + Prometheus(监控) | --- ### **四、关键架构图** ```mermaid graph TD A[客户端] --> B(API Gateway) B --> C[用户服务] B --> D[匹配服务] B --> E[聊天服务] B --> F[支付服务] C --> G[(PostgreSQL)] D --> H[(Redis)] E --> I[(Kafka)] F --> J[(AliPay API)] ``` --- ### **五、安全与隐私设计** 1. **数据加密**: - HTTPS全程加密(TLS 1.3+) 2. **隐私保护**: - 用户可设置资料可见性(如"仅VIP可见收入") - 聊天消息端到端加密(Signal Protocol) 3. **风控系统**: - 设备指纹识别(防止多账号作弊) - 用户行为分析(检测异常刷匹配行为) --- ### **六、性能优化策略** - **缓存策略**: - 用户行为日志通过Kafka异步落库 - 消息推送使用RabbitMQ削峰填谷 - **数据库优化**: - PostgreSQL分表(按用户ID哈希分片) - 读写分离 + 连接池配置 --- ### **七、扩展性设计** - **模块化拆分**:将匹配算法、推荐引擎独立为微服务 - **AB测试**:集成Experimentation平台动态调整匹配策略 - **国际化**:文案与规则配置中心化(支持多语言扩展) --- 该框架可支撑初期10万DAU(日活用户),通过微服务化设计可快速扩展至百万级用户规模。建议采用**MVP(最小可行产品)模式**分阶段开发,优先实现核心匹配和聊天功能。
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