小黄片开发文档

1. 项目概述

“小黄片”是一款专注于提供优质短视频内容的移动应用，旨在通过智能推荐算法为用户提供个性化娱乐体验。本开发文档详细说明了项目的技术架构、功能模块及实现方案，为开发团队提供清晰的指导。

2. 技术架构

2.1 前端技术栈

前端采用React Native框架，支持iOS和Android双平台开发，确保跨平台一致性。UI组件库选用Ant Design Mobile，提供丰富的交互组件和流畅的动画效果。

2.2 后端架构

后端基于微服务架构，使用Spring Boot框架构建。视频处理服务采用FFmpeg进行转码和压缩，确保不同网络环境下都能提供流畅的播放体验。

2.3 数据库设计

主数据库选用MySQL存储用户信息、视频元数据等结构化数据。同时使用Redis作为缓存数据库，提升热门视频的加载速度。

3. 核心功能模块

3.1 视频推荐系统

基于用户行为数据（观看时长、点赞、分享等）构建协同过滤推荐模型，实时计算并更新推荐列表，提高内容匹配精度。

3.2 视频上传与处理

支持用户上传MP4、MOV等格式视频，自动进行转码、生成缩略图，并添加水印保护版权。视频分辨率自适应，根据网络状况动态调整码率。

3.3 社交互动功能

集成点赞、评论、分享等社交功能，支持@好友和话题标签，增强用户粘性和内容传播性。

4. 安全与合规

4.1 内容审核机制

采用机器审核+人工审核双机制，使用深度学习模型识别违规内容，确保平台内容符合法律法规要求。

4.2 用户隐私保护

严格遵循GDPR和《网络安全法》要求，对用户数据进行加密存储，提供隐私设置选项，允许用户自主控制数据分享范围。

5. 性能优化

5.1 加载速度优化

使用CDN加速视频分发，首帧加载时间控制在1秒内。采用懒加载技术，减少初始页面数据量。

5.2 功耗控制

优化视频解码算法，降低CPU使用率。智能预加载策略，根据用户行为预测并缓存可能观看的视频。

6. 测试与部署

6.1 测试策略

采用自动化测试与人工测试相结合，覆盖功能测试、性能测试、兼容性测试等。使用Jenkins实现持续集成。

6.2 部署方案

使用Docker容器化部署，通过Kubernetes进行集群管理。支持蓝绿部署，确保版本更新时服务不间断。

7. 监控与运维

集成Prometheus监控系统性能指标，使用ELK栈收集和分析日志。设置异常报警机制，确保快速响应系统故障。

8. 版本规划

V1.0实现基础视频播放和推荐功能，V2.0增加直播和电商模块，V3.0计划引入AR滤镜等创新功能，持续提升用户体验。