42、新闻动态设计：验证、内容审核与监控

新闻动态设计：验证、内容审核与监控

1. 验证与内容审核概述

在新闻动态系统中，验证和内容审核至关重要。验证可能无法捕捉所有问题，导致错误的帖子被推送给用户，而且内容过滤规则可能因用户群体而异。

引入审批服务是一种验证和内容审核的方法。ETL 作业可以标记某些帖子进行人工审核，将这些帖子发送到审批服务。若审核人员批准帖子，它将被发送到 Kafka 队列，由后端处理并推送给用户；若拒绝，审批服务会通过消息服务通知源/客户端。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    User(用户):::process --> SourceClient(源/客户端):::process
    SourceClient --> Ingestor(摄取器):::process
    Ingestor --> Queue(队列):::process
    Queue --> Producer(生产者):::process
    Producer --> ETLJobs(ETL 作业):::process
    ETLJobs -->|标记审核| ApprovalService(审批服务):::process
    ApprovalService -->|批准| Queue
    ApprovalService -->|拒绝| NotificationService(通知服务):::process
    NotificationService --> SourceClient
    Queue --> Consumer(消费者):::process
    Consumer --> HDFS(HDFS 存储):::process
    HDFS --> APIGateway(API 网关):::process
    APIGateway --> NewsFeedService(新闻动态服务):::process
    NewsFeedService --> Backend(后端):::process
    Backend --> SQLCluster(SQL 集群):::process
    SQLCluster --> ZooKeeper(ZooKeeper):::process
    SQLCluster --> Redis(Redis 缓存):::process
    NewsFeedService --> MetadataService(元数据服务):::process

2. 在用户设备上更改帖子

某些验证难以自动化，例如帖子被截断或包含难以自动筛选的不适当内容。为解决这些问题，我们需要一种机制来删除或覆盖新闻动态服务中的错误帖子，并确保用户设备上的缓存帖子也得到更新。

• 修改 GET /posts 端点 ：每次用户获取帖子时，响应应包含更正帖子列表和要删除的帖子列表。
• 添加“event”枚举 ：在帖子中添加“event”枚举，值为 REPLACE 或 DELETE，用于替换或删除客户端上的旧帖子。
• 客户端提供当前帖子 ID ：客户端在 GET /post 请求中包含当前帖子 ID，后端根据这些 ID 确定要发送的新帖子以及需要更改或删除的帖子。

3. 帖子标记

若帖子验证失败，可选择丢弃、通知源或人工审核。为避免用户体验不佳和大规模人工审核成本过高，可选择通知源的方式。

对于全局规则和特定区域规则，需对帖子进行标记以过滤特定用户的帖子。帖子可以同时有标签和过滤器，用户配置首选标签，而过滤器由系统控制。

为了获取帖子，需要三个 Redis 哈希表：
| 哈希表 | 键值对 | 用途 |
| ---- | ---- | ---- |
| 表 1 | {post ID, post} | 通过 ID 获取帖子 |
| 表 2 | {tag, [post ID]} | 按标签过滤帖子 ID |
| 表 3 | {post ID, [filter]} | 按过滤器过滤帖子 |

获取帖子的步骤如下：
1. 客户端向新闻动态服务发送 GET /post 请求。
2. API 网关查询元数据服务获取客户端的标签和过滤器，客户端也可自行提供。
3. API 网关查询 Redis 获取具有用户标签和过滤器的帖子 ID。
4. 查询 Redis 获取每个帖子 ID 的过滤器，排除包含用户过滤器的帖子。
5. 查询 Redis 获取每个帖子 ID 的帖子并返回给客户端。

也可以使用 SQL 表替代 Redis 表，通过以下 SQL 查询获取客户端的帖子：

SELECT post 
FROM post p JOIN tag t ON p.post_id = t.post_id 
LEFT JOIN filter f ON p.post_id = f.post_id 
WHERE p.post_id IS NULL

4. 审核服务

系统在客户端、摄取器、ETL 作业和后端的 GET /post 请求中进行验证。为避免重复开发和维护，可将这些验证整合到一个审核服务中。

审核服务为管理员提供以下功能：
1. 配置验证任务和过滤器。
2. 执行审核决策以更改或删除帖子。

审核服务还会记录决策，以便进行审查、审计或回滚。审核请求的处理方式与其他写入请求相同，审核服务将事件发送到新闻动态主题，新闻动态服务消费该事件并将相关数据写入 Redis。

5. 日志记录、监控和警报

除了基本的日志记录、监控和警报概念，还应监控以下情况并发送警报：
- 特定来源的异常大或小的流量速率。
- 所有项目和每个单独来源中验证失败项目的异常高比率。
- 用户的负面反应，如标记文章存在滥用或错误。
- 项目在管道中的异常长时间处理，可通过比较上传时间戳和到达 Redis 数据库的当前时间来监控。

6. 提供图像和文本

允许新闻项包含 0 - 10 张每张最大 1 MB 的图像，图像被视为帖子对象的一部分，标签和过滤器应用于整个帖子对象。

6.1 图像与文本的差异

• 存储技术 ：图像文件比帖子正文大得多，需要考虑不同的存储技术。
• 复用性 ：图像文件可能在多个帖子中复用。
• 验证算法 ：图像文件的验证算法可能使用图像处理库，与帖子正文的验证不同。

6.2 高级架构

引入媒体服务来处理媒体上传，媒体上传必须同步进行。媒体服务将媒体存储在共享对象服务中，该服务在多个数据中心复制，用户可从最近的数据中心访问媒体。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    User(用户):::process --> SourceClient(源/客户端):::process
    SourceClient --> Ingestor(摄取器):::process
    Ingestor -->|上传媒体| MediaService(媒体服务):::process
    MediaService -->|存储媒体| SharedObjectService(共享对象服务):::process
    Ingestor -->|上传文本和元数据| KafkaTopic(Kafka 主题):::process
    KafkaTopic --> Consumer(消费者):::process
    Consumer --> HDFS(HDFS 存储):::process
    HDFS --> APIGateway(API 网关):::process
    APIGateway --> NewsFeedService(新闻动态服务):::process
    NewsFeedService --> Backend(后端):::process
    Backend --> SQLCluster(SQL 集群):::process
    SQLCluster --> ZooKeeper(ZooKeeper):::process
    SQLCluster --> Redis(Redis 缓存):::process
    NewsFeedService --> MetadataService(元数据服务):::process
    ETLJobs(ETL 作业) --> MediaService
    ApprovalService(审批服务) --> MediaService
    MediaService --> CDN(CDN 服务):::process
    CDN --> User

6.3 上传流程

1. 源上传文章。
2. 摄取器上传媒体到媒体服务。
3. 摄取器将文章的文本和元数据发送到 Kafka 队列。

若摄取器在媒体上传成功但未将数据发送到 Kafka 队列时失败，可保留媒体上传，源可重试上传。若源不重试，可定期运行审计作业删除无关联元数据和文本的媒体。

6.4 使用 CDN

若用户地理分布广泛或媒体服务流量过大，可使用 CDN。API 网关使用服务网格架构授予从 CDN 下载图像的授权令牌。媒体服务将媒体写入 CDN，用户从 CDN 下载媒体，ETL 作业和审批服务向媒体服务发送请求。使用媒体服务和 CDN 可降低成本，因为并非所有文章都会推送给用户，部分图像无需存储在 CDN 上。

7. 总结与最佳实践

综上所述，设计一个高效、可靠且安全的新闻动态系统需要综合考虑多个方面，包括验证、内容审核、日志记录、监控以及媒体处理等。以下是一些最佳实践总结：

7.1 验证与内容审核

• 多阶段验证 ：在客户端、摄取器、ETL 作业和后端的 GET /post 请求中进行验证，虽然会增加一定的开发和维护成本，但能有效减少无效请求，降低服务压力，提高系统安全性。
• 审核服务整合 ：将验证和审核功能整合到一个审核服务中，避免重复开发和维护，方便非技术人员进行内容审核工作，同时记录审核决策以便后续审查和审计。
• 灵活的过滤机制 ：使用标签和过滤器对帖子进行标记，根据用户的偏好和人口统计信息过滤特定的帖子，确保用户看到符合其需求的内容。

7.2 日志记录、监控和警报

• 全面监控 ：除了基本的监控指标，还应关注特定来源的流量速率、验证失败率、用户负面反应以及项目处理时间等，及时发现并解决潜在问题。
• 及时警报 ：设置合理的警报阈值，确保在出现异常情况时能够及时通知相关人员进行处理，避免问题扩大化。

7.3 媒体处理

• 优化上传流程 ：采用同步上传媒体的方式，在上传媒体前先进行哈希检查，避免重复上传，提高上传效率。
• CDN 应用 ：当用户地理分布广泛或媒体服务流量过大时，使用 CDN 来存储和分发媒体，降低延迟，提高可用性，同时降低存储成本。

7.4 数据存储与查询

• 合理选择存储技术 ：根据数据的特点选择合适的存储技术，如使用 Redis 进行快速缓存和查询，使用 HDFS 进行大规模数据存储。
• 优化查询逻辑 ：通过合理设计 Redis 哈希表和 SQL 表结构，优化查询逻辑，减少查询时间和资源消耗。

7.5 系统架构设计

• 模块化设计 ：将系统拆分为多个模块，如新闻动态服务、媒体服务、审核服务等，提高系统的可维护性和扩展性。
• 异步处理 ：使用 Kafka 队列进行异步处理，提高系统的吞吐量和响应速度。

8. 未来发展趋势

随着技术的不断发展和用户需求的不断变化，新闻动态系统也将面临新的挑战和机遇。以下是一些可能的未来发展趋势：

8.1 人工智能与机器学习的应用

• 智能内容审核 ：利用人工智能和机器学习技术进行内容审核，提高审核效率和准确性，减少人工审核的工作量。
• 个性化推荐 ：通过分析用户的行为和偏好，使用机器学习算法为用户提供更加个性化的新闻推荐，提高用户体验。

8.2 5G 技术的影响

• 高清媒体内容 ：5G 技术的普及将使得高清视频、图片等媒体内容的传输更加流畅，新闻动态系统需要支持更高质量的媒体内容展示。
• 实时交互 ：5G 技术的低延迟特性将使得实时交互成为可能，用户可以更加及时地参与到新闻讨论和互动中。

8.3 隐私保护与数据安全

• 加强隐私保护 ：随着用户对隐私保护的关注度不断提高，新闻动态系统需要加强对用户数据的保护，确保用户的个人信息不被泄露。
• 数据安全审计 ：建立完善的数据安全审计机制，对系统中的数据访问和操作进行监控和审计，及时发现并处理安全漏洞。

8.4 跨平台与多设备支持

• 统一用户体验 ：随着用户使用的设备越来越多样化，新闻动态系统需要提供统一的用户体验，支持在不同平台和设备上进行访问和使用。
• 响应式设计 ：采用响应式设计理念，确保系统在不同屏幕尺寸和分辨率的设备上都能正常显示和使用。

9. 常见问题解答

9.1 如何处理验证失败的帖子？

可以选择丢弃、通知源或人工审核。为避免用户体验不佳和大规模人工审核成本过高，建议选择通知源的方式，通过共享消息服务将验证失败的信息发送给源/用户，并提供验证任务的 ID 和描述，方便用户进行参考和沟通。

9.2 如何优化新闻动态系统的性能？

可以从以下几个方面进行优化：
- 缓存优化 ：使用 Redis 等缓存技术，减少对数据库的访问次数，提高系统的响应速度。
- 异步处理 ：使用 Kafka 队列进行异步处理，提高系统的吞吐量和并发能力。
- 负载均衡 ：使用负载均衡器将请求均匀地分配到多个服务器上，避免单点故障，提高系统的可用性。
- 优化查询逻辑 ：通过合理设计数据库表结构和索引，优化查询逻辑，减少查询时间和资源消耗。

9.3 如何确保系统的安全性？

可以采取以下措施确保系统的安全性：
- 多阶段验证 ：在客户端、摄取器、ETL 作业和后端的 GET /post 请求中进行验证，防止无效请求和恶意攻击。
- 数据加密 ：对用户的敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
- 访问控制 ：设置合理的访问权限，对系统中的资源进行访问控制，防止未经授权的访问。
- 安全审计 ：建立完善的安全审计机制，对系统中的数据访问和操作进行监控和审计，及时发现并处理安全漏洞。

9.4 如何处理媒体上传失败的情况？

如果媒体上传失败，摄取器可以返回相应的错误信息给源/客户端，源/客户端可以根据错误信息进行重试。在重试时，媒体服务可以通过哈希检查判断文件是否已经上传过，如果已经上传过则返回 304 响应，避免重复上传。如果源/客户端不重试，系统可以定期运行审计作业，删除无关联元数据和文本的媒体，释放存储空间。

9.5 如何实现个性化推荐？

可以通过以下步骤实现个性化推荐：
1. 收集用户数据 ：收集用户的行为数据，如浏览历史、点赞、评论等，以及用户的人口统计信息，如年龄、性别、地区等。
2. 数据分析与建模 ：使用机器学习算法对用户数据进行分析和建模，挖掘用户的兴趣和偏好。
3. 推荐算法设计 ：根据用户的兴趣和偏好，设计合适的推荐算法，为用户推荐符合其需求的新闻动态。
4. 实时更新 ：实时更新用户的兴趣和偏好，根据用户的最新行为数据调整推荐结果，提高推荐的准确性和及时性。

10. 总结

设计一个优秀的新闻动态系统需要综合考虑多个方面的因素，包括验证、内容审核、日志记录、监控、媒体处理以及系统架构等。通过遵循最佳实践，采用先进的技术和方法，不断优化和改进系统，我们可以打造出一个高效、可靠、安全且用户体验良好的新闻动态平台。同时，我们也需要关注行业的发展趋势，不断创新和改进，以适应不断变化的市场需求。

希望本文能够为你在设计新闻动态系统时提供一些有益的参考和指导。如果你有任何问题或建议，欢迎随时交流和分享。

方面	要点
验证与内容审核	多阶段验证、审核服务整合、灵活过滤机制
日志记录、监控和警报	全面监控、及时警报
媒体处理	优化上传流程、CDN 应用
数据存储与查询	合理选择存储技术、优化查询逻辑
系统架构设计	模块化设计、异步处理

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(验证与内容审核):::process --> B(多阶段验证):::process
    A --> C(审核服务整合):::process
    A --> D(灵活过滤机制):::process
    E(日志记录、监控和警报):::process --> F(全面监控):::process
    E --> G(及时警报):::process
    H(媒体处理):::process --> I(优化上传流程):::process
    H --> J(CDN 应用):::process
    K(数据存储与查询):::process --> L(合理选择存储技术):::process
    K --> M(优化查询逻辑):::process
    N(系统架构设计):::process --> O(模块化设计):::process
    N --> P(异步处理):::process