实际案例分析-互动数据优化方案

互动数据优化方案摘要

一个新上线的APP在初期常面临活跃用户较少的问题，为了提高用户互动，需要运营团队介入对用户上传的视频进行点赞、评论等互动行为。本案例分享了一个互动数据优化系统的设计方案，旨在支持多产品、多业务功能的需求，实现人工和自动处理机制，并考虑任务优先级。

01—互动数据优化-背景

背景分析指出，APP上线后活跃用户不足，需要运营的干预，同时需要对视频和用户信息进行审核。目标是设计一个多产品和多业务功能支持的系统，支持人工和自动处理以及任务的优先级设置。

02—互动数据优化-设计实现

系统架构设计分为五层：

• 业务层：负责消费第三方数据并入库，录入通过调用接入层接口完成。
• 接入层：作为系统的第一层，负责数据转换和传递。
• 调度层：负责任务分发，与规则和队列服务联系。
• 执行层：解决具体的执行逻辑，包括人工任务队列和自动任务队列的处理。
• 交互层：定义远程服务接口的调用，采用策略模式实现。

设计中提到了具体的数据库表设计，如任务池表、任务规则表、任务执行队列配置、用户执行任务列表和任务执行日志表。这些表支持系统的数据存储和处理逻辑。

作为1.0版本，该系统已经成功处理千万级别的任务，展现了良好的基础功能和可扩展性。该系统有进一步优化的空间，未来可以应用于用户和视频审核等领域。

测试自动化中遵循的最佳实践

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文章来源：

码农周星星

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