微信拉黑功能背后的黑科技揭秘！

微信拉黑功能背后的黑科技揭秘！

引用

网易

等

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来源

1.

https://www.163.com/dy/article/J959NP8R055629UX.html

2.

https://blog.csdn.net/o0oho/article/details/143590770

3.

https://blog.csdn.net/qinian_ztc/article/details/143828833

4.

https://cloud.baidu.com/article/3389587

5.

https://blog.csdn.net/weixin_40945849/article/details/141005891

6.

http://www.blogjava.net/jb2011/archive/2024/09/25/451492.html

7.

https://snowdreams1006.github.io/zero2devops/mp-add-blacklist.html

8.

https://dunwu.github.io/design/pages/aa7497/

9.

http://www.52im.net/thread-4644-1-1.html

微信作为国内最流行的即时通讯软件，其拉黑功能是用户日常使用中不可或缺的一部分。但你是否想过，当你点击"加入黑名单"时，微信背后究竟发生了什么？本文将为你揭秘微信拉黑功能背后的黑科技。

当你将某人拉黑后，对方将无法查看你的朋友圈更新，也无法通过微信电话联系你。值得注意的是，被拉黑的用户仍然可以查看你们之前的聊天记录，并且在共同的微信群中看到你的发言并与你互动，但无法通过私人消息直接联系你。

在技术层面，即时通讯软件的黑名单功能通常采用以下几种数据结构实现：

1. 哈希表（Hash Table）：可以快速查询黑名单中的URL或域名，时间复杂度为O(1)。但缺点是不支持模糊匹配和前缀匹配，且内存占用较大。

2. 前缀树（Trie树）：适用于存储域名和URL前缀，支持前缀匹配，能发现某些子域名是否属于黑名单。但同样存在内存占用大的问题。

3. 布隆过滤器（Bloom Filter）：基于bitmap实现，每个地址只需占用1bit内存，非常适合用于黑名单场景。虽然存在误判可能，但误判率可控，且对于大部分请求可以直接通过布隆过滤器判断。

实际应用中，通常采用组合方案：布隆过滤器作为第一层筛选，如果判断元素可能在黑名单中，则进一步通过哈希表或Trie树进行精确查找。

结合微信的整体技术架构，我们可以推测其拉黑功能的实现方式：

1. 数据存储：微信采用KV存储方式，将用户关系和黑名单信息存储在键值对数据库中。这种方式具有良好的扩展性和性能。

2. 系统架构：微信采用"大系统小做"的策略，将不同功能逻辑独立部署。拉黑功能可能独立于消息逻辑和朋友圈逻辑，但通过用户ID进行关联。

3. 灰度发布：当拉黑功能更新时，微信会采用灰度发布方式，先在小范围内测试，确保稳定后再全量上线。

这种实现方式带来以下优势：

1. 高性能：通过布隆过滤器和KV存储，可以实现快速查询和低延迟响应。

2. 高可用性：微信采用容灾设计，即使部分服务器宕机，也能保证服务的连续性。

3. 可扩展性：模块化设计和分布式存储使得系统可以轻松应对用户规模的增长。

4. 用户体验：技术实现保证了拉黑操作的即时性和准确性，同时不影响其他功能的正常使用。

通过以上分析，我们可以看到，微信拉黑功能的背后，是腾讯技术团队对系统架构的精妙设计和对用户体验的细致考量。每一次简单的点击，都凝聚着复杂的技术实现和优化。