或 Facebook 自研的类似系统。Cassandra 以其去中心化、高可用性和线性可伸缩性而闻名，非常适合处理海量的写入操作和分布式数据存储。它的“最终一致性”模型也符合 WhatsApp 对消息传递的容忍度。此外，为了处理更复杂的查询和关系数据，如用户之间的联系人关系或群组结构，可能还会结合使用图数据库或关系型数据库。
对于需要极低延迟的瞬时数据，如用户在线状态或消息队列中的待处理消息，内存数据库（如 Redis）或内存缓存系统是理想的选择。Redis 提供了丰富的数据结构，支持原子操作，并且能够以极快的速度进行读写，非常适合作为高并发场景下的缓存层或临时数据存储。对于媒体文件的元数据，可能也存储在 NoSQL 数据库中，而实际的二进制文件则会存储在分布式文件系统（如 HDFS）或对象存储服务（如 Amazon S3 或 Google Cloud Storage）中。这种多技术栈的策略允许 WhatsApp 根据不同数据类型的特性和访问模式，选择最适合的存储解决方案，从而构建一个高度优化和灵活的后端系统。
消息队列与异步处理
在 WhatsApp 的实时消息传递系统中，消息队列（Message Queue）扮演着至关重要的角色，它实现了系统组件之间的解耦和异步通信。当用户发送一条消息时，消息首先被发布到消息队列中，而不是直接写入数据库。消息队列能够缓冲大量的传入消息，即使后端数据库或处理服务暂时过载，也能确保消息不会丢失。这种异步处理模式极大地提高 阿尔及利亚ws球迷 了系统的吞吐量和弹性。WhatsApp 可能使用了像 Apache Kafka 或 RabbitMQ 这样的分布式消息队列系统。Kafka 以其高吞吐量、持久性和可伸缩性而闻名，非常适合处理海量的实时数据流，可以用于消息的生产、消费和持久化。
消息队列不仅用于消息的传输，还可能用于各种后台任务的调度和处理，例如媒体文件的转码、消息的索引、通知的发送以及数据同步等。例如，当一个媒体文件上传完成后，一个消息会被发送到消息队列，触发一个后台服务去处理该文件（如生成缩略图、进行病毒扫描等）。通过将这些耗时的操作从主消息路径中分离出来，可以确保核心的消息传递服务保持低延迟。此外，消息队列的发布/订阅（Pub/Sub）模式也使得系统能够轻松地添加新的消费者服务，而无需修改现有的生产者，从而提高了系统的可扩展性和可维护性。