开发直播软件必看：直播间点赞和评论功能是怎么实现的

做直播开发的朋友应该都有体会，直播间里最基础但也最核心的功能其实就是点赞和评论。你看那些头部的直播平台，不管技术架构怎么变，这两个功能永远是用户参与度最高的。可别小看这两个看似简单的功能，真要自己做起来，里面的门道可一点不少。

我之前跟几个创业团队聊过，他们一开始觉得，不就是发个消息、点个赞吗？找个现成的IM SDK接上不就行了。结果上线之后发现，直播间的高并发场景完全不是那么回事——点赞刷屏导致消息风暴、评论延迟卡顿、服务器扛不住崩溃，这些问题接踵而至。所以今天我想用最接地气的方式，跟大家聊聊直播软件里点赞和评论功能到底是怎么实现的，这里面的技术逻辑是什么，有哪些坑需要避开。

一、先搞清楚整体的技术架构

在具体讲点赞和评论之前，我们得先明白直播间消息的整体架构是什么样的。其实可以把整个系统想象成一个巨大的消息路由器，观众端产生点赞和评论行为，这些行为要经过服务器处理，然后实时推送给直播间里的所有人。

这里涉及到几个关键角色：首先是客户端，负责采集用户的点赞和评论操作；然后是消息服务层，负责接收、验证、过滤消息；接下来是消息分发层，把处理好的消息推送给所有在线的观众；最后是数据存储层，把消息持久化存下来，供后续查看或者回放使用。

很多人会问，那声网这样的实时互动服务商在里面扮演什么角色呢？其实像声网这样的平台，他们做的事情就是把这套架构打包成现成的解决方案，让开发者不用从零开始搭建。特别是消息的实时推送和高并发处理，这两块是最难啃的骨头，专业的人做专业的事，调用成熟的API能省下不少精力。

二、点赞功能的技术实现

2.1 点赞的实时推送机制

先说点赞，这是直播互动里最高频的操作。你看那些大主播直播间，一分钟能刷出几万甚至几十万点赞。这种场景下，如果每一条点赞都实时推送给所有观众，那带宽和服务器压力根本扛不住。

所以现在的做法一般是”聚合推送”。什么意思呢？服务器不会把每一条点赞都单独发出去，而是会把一段时间内的点赞数量聚合起来，一起推送给客户端。比如每500毫秒汇总一次，然后把”这500毫秒内增加了2000个赞”这个结果推出去。客户端收到之后，做一个累加动画，让用户感觉点赞是实时增加的，但实际的传输量大幅减少。

这里有个技术细节要注意，聚合的时间窗口不能太长也不能太短。太长的话，用户会觉得点赞有延迟，不跟手；太短的话，聚合的意义又不大，起不到减压的效果。一般500毫秒到1秒是一个比较平衡的范围。

2.2 点赞的防刷机制

还有一个问题必须考虑，就是有人恶意刷赞。在直播场景里，刷赞可能来自两种情况：一种是粉丝为了支持主播正常地快速点赞，另一种是竞争对手或者恶意用户有组织地刷屏。前者需要服务好，后者需要防护住。

常见的做法是做频率限制。比如单个用户每秒钟最多只能点10个赞，超过这个频率就拒绝。另外还可以做行为分析，如果一个账号的点赞模式明显不正常，比如24小时不间断点赞，那就要触发风控机制。服务端需要维护一个滑动窗口的计数器，记录每个用户最近一段时间的点赞次数，用Redis来做这个最方便，因为Redis的原子递增操作非常适合这种场景。

2.3 点赞数据的存储

那点赞数据要不要持久化存下来？这要看业务需求。如果只是显示一个总数，那存在内存里就行，用Redis的字符串或者整数类型，随时可以做累加和查询。但如果要记录详细的点赞日志，比如谁在什么时候点了赞，那就要落数据库了。

这里有个取舍问题。详细的点赞日志数据量非常大，一条直播可能有几十万条点赞记录。如果全存的话，存储成本很高，查询效率也会下降。所以很多产品会选择只存汇总数据，比如每小时的总点赞数、峰值时刻的点赞速度等，而不是每一条明细。当然，具体怎么存还是要看产品定位和成本预算。

三、评论功能的技术实现

3.1 实时评论的消息模型

评论比点赞复杂多了，因为它包含具体的内容，需要考虑展示、排序、过滤等多个维度。首先说消息模型，一条评论消息大概包含这些字段：评论ID、用户信息、评论内容、发送时间、弹幕位置（如果要做弹幕的话）、管理员标识等。

消息的传递过程是这样的：用户发送评论 -> 客户端组装消息 -> 发送到消息服务器 -> 服务器校验内容 -> 通过审核的消息进入分发队列 -> 推送给直播间所有用户 -> 客户端渲染展示。这里面每一步都有讲究，特别是内容校验和安全过滤，这个后面单独说。

3.2 评论的排序和展示策略

直播间里的评论是不断涌入的，怎么展示才能让用户看得舒服？这里有几种常见的策略。第一种是简单的时间排序，最新评论在最下面，这是最基础的实现方式。第二种是随机展示，从最近的评论里随机抽一部分展示，避免总是看到同样几个人刷屏。第三种是智能排序，把高质量评论、活跃用户评论、主播回复等加权靠前。

还有一个问题是弹幕和普通评论的区别处理。很多直播产品把弹幕和评论区分开，弹幕是从右往左滚动飘过的那种，评论是在底部固定区域排列的。这两种的技术实现不太一样，弹幕需要考虑动画效果和遮挡关系，评论主要是列表滚动。不过核心的消息推送机制是类似的，都是实时消息的收发。

3.3 评论的审核和过滤

直播间的评论是公开的，涉及到内容安全，这块必须重视起来。审核一般有两道防线：第一道是客户端本地过滤，比如敏感词匹配、表情检测这些可以预先拦截的；第二道是服务端审核，这里面又分规则审核和AI审核。

规则审核就是传统的敏感词库，把一些违禁词、变体词都列进去，评论内容过来之后做匹配。但这种方法有个问题，就是容易误杀，比如”微信”可能被误判为某些敏感词。所以现在更主流的做法是AI审核，用NLP模型来判断内容是否有问题，准确率比关键词匹配高很多。

对于审核不通过的评论，处理策略也有讲究。直接不显示的话，用户可能不知道自己被删了，会反复发。比较好的做法是返回明确的提示，告诉用户”您的评论包含不当内容，请修改”，这样既能阻止违规内容，又能让用户知道原因。

四、高并发场景下的性能优化

前面提到了直播间会有高并发的情况，这里专门展开说说性能优化的问题。假设一个热门直播间有10万人同时在线，每秒钟产生500条评论、20000个点赞，这种压力下系统怎么扛住？

4.1 消息的削峰填谷

最有效的办法就是消息队列的引入。当评论和点赞从客户端发上来之后，不是直接推送给所有观众，而是先写入消息队列，比如Kafka或者RocketMQ。然后有专门的消费者服务从队列里取消息，做聚合、做过滤，再统一分发给在线用户。这样就把突发的高流量平滑掉了，不至于直接把下游服务打垮。

消息队列还有一个好处是解耦。消息的生产者（客户端）、消费者（推送服务）、存储者（数据库）互相不直接依赖，任何一个环节出问题不会导致全链路崩溃，稳定性大大提升。

4.2 推送的优化策略

推送环节也有优化的空间。最简单的就是只推给在线的用户，离线的用户不用管，因为等他们上线之后再拉历史消息就行了。在线用户的维护可以用WebSocket的长连接来做，服务器需要管理所有活跃连接，这个连接管理服务本身也要做得足够轻量。

另外，消息的压缩和合并也能节省带宽。特别是点赞聚合消息，本来要发1000条，合并成一条”本时段增加了1000赞”之后，数据量大幅下降。客户端收到消息之后自己做动画补间，用户体验不会打折扣。

4.3 服务端的水平扩展

单机扛不住怎么办？那就多搞几台机器，水平扩展。这里有个关键问题，直播间是有状态的——同一个直播间的所有消息要发给同一部份用户。如果服务器不做分区管理，用户可能被随机分配到不同的服务器上，消息就丢了。

所以需要做一致性哈希或者类似的分区策略。同一个直播间的用户尽可能路由到同一台服务器上处理，这样消息的收发都在一个节点完成，不需要跨节点同步，延迟更低，逻辑也更简单。当然，分区策略要考虑负载均衡，不能让某些服务器压力太大。

五、还需要考虑的几个实际问题

5.1 网络不稳定时的消息可靠性

用户的网络环境千差万别，有人用5G，有人用WiFi，有人网络波动厉害。当网络不好的时候，评论发不出去怎么办？重试机制是必须的，但重试的策略要设计好。比如指数退避，第一次等1秒重试，第二次等2秒，第三次等4秒，避免频繁重试加重服务器负担。

还有消息丢失的问题。如果在网络恢复之前服务器已经推送了一波消息，那客户端就错过了。对于重要的评论消息，可以考虑本地暂存，等网络恢复之后拉取缺失的消息补齐。不过这个要看业务场景，点赞丢几条无所谓，评论丢一条可能用户会有感知。

5.2 跨平台的消息同步

现在很多直播产品同时有网页端、手机端、甚至电视端，不同端的用户要能看到彼此的评论和点赞。这里面涉及消息格式的统一和推送的跨端同步。

消息格式最好用JSON这种跨平台的通用格式，字段命名也要统一规范。比如时间用Unix时间戳而不是本地时间字符串，编码统一用UTF-8。这些细节在开发初期就要定好标准，不然后期跨端对接会非常痛苦。

5.3 礼物和点赞的关系处理

很多直播产品里，送礼物也会触发类似点赞的动画效果或者飘屏提示。从技术角度来说，礼物系统和点赞系统可以独立设计，但展示层可能需要整合。比如用户送了一个豪华礼物，除了礼物本身的动画效果，可能还会叠加一个点赞特效，形成视觉上的强化。

这里要注意系统的边界划分。礼物涉及到支付，是强业务逻辑的功能；点赞是轻量级的互动功能。两个系统可以独立演进，但交互展示层面需要有协调机制。比如礼物系统通知点赞系统”用户送了一个火箭，请在直播间飘一个火箭加6666赞的特效”，两个系统通过消息队列解耦协作。

六、总结一下技术选型的建议

啰嗦了这么多，最后来说点实用的。如果你正在开发直播软件，面对点赞和评论这两个功能，有几条路可以选：

说实话，对于大多数团队来说，我倾向于建议先用成熟的云服务先把产品做起来。直播这个领域，技术只是基础，真正难的是产品和运营。早期把精力花在打磨产品体验上，比花大半年时间攻克技术难题要划算得多。当然，如果你的产品有独特的技术需求，或者用户规模已经到了必须自研的程度，那另当别论。

回头看，点赞和评论这两个功能，虽然面上简单，但往深了做，要考虑的东西真的不少。从消息的收发、聚合、分发，到内容的安全审核，再到高并发场景下的性能优化，每一个环节都有优化的空间。希望这篇文章能给正在做直播开发的朋友一些参考，有问题也欢迎一起交流。