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把14億中國人都拉到一個(gè)微信群在技術(shù)上能實(shí)現(xiàn)嗎?

2018-11-06    來源:raincent

容器云強(qiáng)勢上線!快速搭建集群,上萬Linux鏡像隨意使用

最近,知乎上有一個(gè)非常熱門的問題:“把 14 億中國人民都拉到一個(gè)微信群里在技術(shù)上能實(shí)現(xiàn)嗎?”

 

 

實(shí)際上,根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù),截至 2017 年末,中國大陸總?cè)丝跒?13 億 9008 萬人(包括 31 個(gè)省、自治區(qū)、直轄市和中國人民解放軍現(xiàn)役軍人,不包括香港、澳門和臺灣以及海外華僑人數(shù)),早已超過 13 億。

 

 

目前,微信群組成員人數(shù)上限為 500 人,把近 14 億中國人都拉到一個(gè)微信群,從技術(shù)的角度考慮現(xiàn)實(shí)嗎?需要多少臺服務(wù)器?

而且在一個(gè) 14 億人的群里,要怎樣搶紅包?手機(jī)會不會爆炸?歡迎大家收看官方吐槽系列~

 

 

先說結(jié)論:也許可以實(shí)現(xiàn),但你會什么都看不見。

 

 

根據(jù) 2017 年《微信數(shù)據(jù)報(bào)告》的公開數(shù)據(jù) [參考 1] :2017 年 9 月,微信日均登陸 9.02 億人,日均發(fā)送消息 380 億次。

這意味著平均每人每天發(fā)送信息 42 條,如果全國人民(對了,現(xiàn)在全國人口已經(jīng)接近 14 億)在同一個(gè)群里說話,這個(gè)群每天出現(xiàn)的信息就高達(dá):

 

 

這么多信息僅僅是勻速發(fā)送的話,考慮到大家的睡眠,睡覺的 8 小時(shí)不算,那么手機(jī)里每秒要接收的信息就是:

 

 

哇塞,每秒超過 100 萬條啊!目前主頻最高的手機(jī) CPU 之一,高通驍龍 845有 2.8GHz 的處理能力[參考 2] ,一共是 8 核。

如不計(jì)算安卓系統(tǒng)、顯示刷新、網(wǎng)絡(luò) IO 等 CPU 操作的話,每條信息能分配到的計(jì)算能力是:

 

 

這是什么概念?全球第一款微處理器是 1971 年英特爾推出的 Intel 4004[參考 3],這個(gè)老古董的主頻也有 108KHz 啊。所以 21.9KHz 就是啥也干不了。

幸好 IT 界有個(gè)摩爾定律:每 18 個(gè)月 CPU 性能就能翻倍(或者價(jià)錢是一半)。雖然現(xiàn)有科技已經(jīng)很難讓主頻提升(某牙膏廠拼命擠也只有 5 Ghz)。

但假設(shè)我們使用了黑科技提升主頻。等到了 2025 摩爾定律失效時(shí)[參考 4],我們的手機(jī) CPU 主頻應(yīng)該達(dá)到:

 

 

看起來不錯(cuò)嘛,不過每條消息能得到的計(jì)算能力將達(dá)到:

 

 

呵呵,依然沒有達(dá)到 Intel 4004 的水平,所以結(jié)果就是你等了 7 年,還是進(jìn)不了這個(gè)全國群搶一個(gè)紅包。

 

 

好吧,咱們讓手機(jī)接入一個(gè)給力點(diǎn)的電腦, 比如說全球超算第一名的太湖之光,1 千萬個(gè) CPU 核心 [參考 5] 來幫忙處理這個(gè)宇宙第一大微信群。算力的問題總算有了著落。

我們假設(shè)平均每條消息有 10 個(gè)漢字,這大概相當(dāng)于 30 byte,算上應(yīng)用層會加上一定的控制字符,再加上 TCP/IP 網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)據(jù)消耗大概是 74 byte,取個(gè)整,平均每條消息有 100 byte,每個(gè) byte 相當(dāng)于 8 個(gè) bit。

這時(shí)每秒需要的網(wǎng)絡(luò)帶寬大約是:

 

 

如果有人發(fā)紅包,需要的帶寬就更大了。

理論上,4G 網(wǎng)絡(luò)能支持 1000 Mbps[參考 6],但別忘了,是全國人民在同一個(gè)群里,而你周圍的人也需要同樣的帶寬,這使得你附近的基站不堪重負(fù),陷入癱瘓。

為了避免網(wǎng)絡(luò)癱瘓導(dǎo)致你搶不到紅包或者看群消息,你需要搬到一個(gè)周圍沒有人的基站,比如放暑假了全校只有你還沒回家的時(shí)候。

 

 

不過運(yùn)營商的日子就不好過了,因?yàn)檫@一秒全國上下的流量就達(dá)到了驚人的:

 

 

這相當(dāng)于 2017 年 4 月份的全國移動數(shù)據(jù)總流量的 65.7%[參考 7],意味著每 18 秒就能用完全國一年的流量。運(yùn)營商瑟瑟發(fā)抖.gif

如果把 1.146 Ebit 數(shù)據(jù)用 2TByte 3.5 英寸硬盤(20 mm 高)裝起來,然后疊起來,有 1433.25 m,相比之下,全球最高樓——迪拜的哈里發(fā)塔只有區(qū)區(qū) 828m。

 

 

當(dāng)然,如果確實(shí)有需要,我相信電信運(yùn)營商們肯定砸下重金為你建設(shè)全世界最大的寬帶網(wǎng)絡(luò)。

不過,接下來該花錢的就不是運(yùn)營商——而是騰訊了。

為了處理這 1.146 Ebps 的流量, 騰訊需要準(zhǔn)備 11466 萬套交換機(jī)和服務(wù)器。

目前一臺大廠 4 口萬兆交換機(jī)售價(jià)大約是 4000 元,一臺便宜帶萬兆口的服務(wù)器則大概需要 10000 元,這兩項(xiàng)加起來的費(fèi)用是:

 

 

呃,僅僅這兩項(xiàng)就相當(dāng)于 深圳 2014 年全年的 GDP[參考 8]。

這里還不包括網(wǎng)線、電線、服務(wù)器機(jī)架、機(jī)房托管、電費(fèi)、運(yùn)行支出……

這么多設(shè)備的存放也是個(gè)問題。一臺帶萬兆(10Gbps)口的 2U 服務(wù)器有 88.9 mm 高,這樣疊起來就有:

 

 

這差不多是中國到美國的飛機(jī)航線距離啊,用來修鐵路也是夠夠的了。

好了,有了這么多設(shè)備加持,這下你終于可以愉快地進(jìn)了群。

但你驚訝地發(fā)現(xiàn),屏幕上除了白色,什么都沒有——這是因?yàn)槟愕难劬]辦法接收這么快的數(shù)據(jù)!

人眼的視覺暫留時(shí)間是 100-400 毫秒[參考 9] ,而我們這個(gè)群每秒鐘就要顯示 102 萬條信息,每條消息停留的時(shí)間只有大概 0.001 毫秒。相比之下,電影、電視都有 41 毫秒。

因此你還沒來得及看清消息,它就已經(jīng)消失了,最后只留下一團(tuán)白色的色塊在屏幕的正中央。

 

 

小編精選了一些網(wǎng)友留言:

@大哥有柔情:

14 億在一個(gè)群并不可怕?膳碌氖牵糠旯(jié)日群里都會讓群主發(fā)紅包!

@后知后覺:

已經(jīng)做到了,14 億人拉到一個(gè)微信群,大家看到的都是新聞聯(lián)播。

@bluecat:

簡單的說,你的手機(jī)會馬上崩潰,因?yàn)樗休d不了一秒鐘的信息量。

@三毛魚

可以實(shí)現(xiàn),不過要加幾條限制:

①所有微信賬號強(qiáng)制加入到這個(gè)微信群。

②微信群只能有限的幾個(gè)人發(fā)言,其他人不能發(fā)言。

③微信群里只能在每天固定時(shí)間段發(fā)消息。

④其他微信群在固定時(shí)間不能發(fā)消息,或者只能轉(zhuǎn)發(fā)這個(gè)微信群的消息。

這樣就可以實(shí)現(xiàn)了,技術(shù)上沒有難度。

 

 

@程墨Morgan

“拉”到一個(gè)群里沒啥不難實(shí)現(xiàn)的,反正用戶信息都在服務(wù)器上,建一個(gè)包含所有用戶微信號的群也就是添加一個(gè)記錄而已。

但是,這個(gè)群千萬不要讓任何人都能發(fā)言,就以我國人民的多樣性,各種話嘮、貼圖狂人、廣告狂人......海量信息瞬間就可以把服務(wù)器、運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)和你手機(jī)的電池?fù)魸ⅰ?/p>

@世安先生

講真,單從理論上來說目前的技術(shù)還是可行的,咳咳,我要裝逼了。

看了別的答主的回答,說人、終端、傳輸、處理、存儲、分析等等各方面均有缺陷或者短板,跟不上大批量的數(shù)據(jù),其實(shí)個(gè)人覺得實(shí)施起來也還是有得搞的,只是成本和利潤之間的關(guān)系罷了。

首先,得考慮人的因素,多少多少億的信息量對于某個(gè)特定個(gè)體來說價(jià)值無限接近于 0,我個(gè)人根本不關(guān)注這些信息,因?yàn)楂@取信息的效率太低了。

這就導(dǎo)致了百分之九十九的人直接忽略了這個(gè)群的存在,剩下的每天這個(gè)群里的消息無非就是置頂公告,置頂新聞,紅包和閑聊斗圖,瀏覽公告和新聞。

考慮到并發(fā)的問題,一般現(xiàn)在的服務(wù)器都可以做到,畢竟有大把的新聞 App 都可以做到;紅包,做個(gè)算法隨機(jī)分配吧,也別搶了,搶會嚴(yán)重影響體驗(yàn),給十億用戶隨機(jī)分配一段數(shù)據(jù)應(yīng)該難度也不太大。

剩下的就是斗圖閑聊,數(shù)據(jù)直接云存儲在服務(wù)器端,分析處理總結(jié)出來個(gè)中心思想每多少秒多少秒推送給個(gè)人用戶一次,就差不多了,需要詳細(xì)信息的上服務(wù)器檢索,個(gè)人覺得對個(gè)人終端的壓力也不會太大。

其次,傳輸,這是我覺得問題最小的一個(gè)環(huán)節(jié),為什么呢?解決了個(gè)人終端的問題之后,個(gè)人的數(shù)據(jù)傳輸量并不大,現(xiàn)有的傳輸網(wǎng)絡(luò)完全可以滿足。

服務(wù)器端的傳輸,要看這服務(wù)器怎么個(gè)建法,如果集中式處理和存儲,就只能用百 G 專線,建個(gè)三五條完全夠了。

只不過相應(yīng)的配套交換機(jī)路由器要建一套龐大的系統(tǒng)出來。如果是分布式存儲和處理,10G 的甚至 GE 的專線都夠。這是傳輸。

第三,處理,如果非得把大批量的數(shù)據(jù)集中處理,就得建設(shè)一套國內(nèi)最大甚至世界最大最復(fù)雜的數(shù)據(jù)中心才能夠承載這套系統(tǒng)。

但是如果分布式處理的話,我相信現(xiàn)在的系統(tǒng)也夠用,畢竟現(xiàn)有的運(yùn)算量已經(jīng)這么大了,而有這個(gè)群之后數(shù)據(jù)量也絕對不會爆炸式增長。

第四,存儲,處理的工作能夠完成存儲肯定也不是問題,甚至可以將數(shù)據(jù)破碎后存儲在個(gè)人終端上,將投資設(shè)備的矛盾轉(zhuǎn)嫁到數(shù)據(jù)安全和管理上。

第五,數(shù)據(jù)分析,這一點(diǎn)才是重中之重,難點(diǎn)中的難點(diǎn),如何有效的分析提取如此大量數(shù)據(jù)中的有用信息并推送給特定的個(gè)人才是核心關(guān)鍵。

雖然現(xiàn)在技術(shù)還沒有大面積商業(yè)化,但我相信這種技術(shù)是肯定已經(jīng)有試用的甚至是已經(jīng)商用的存在了,只不過公眾不太清楚而已,畢竟這種東西仔細(xì)想想還是有點(diǎn)恐怖的。

總之,如何實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)或者說建好這個(gè)群,無非就是做好需求與資源之間矛盾的轉(zhuǎn)嫁,把存儲需求量大與投資大之間的矛盾轉(zhuǎn)嫁到數(shù)據(jù)安全與運(yùn)營管理上,把大數(shù)據(jù)量傳輸分散化,把大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析提取后定向推送,最核心的投資也就是整套智能有效的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

 

 

(?_?)不過……話說這么搞的話不就是搞了個(gè)有 14 億關(guān)注量的公眾號嘛…d(?д??)好了,我裝逼裝完了,你們打的時(shí)候下手輕點(diǎn),別拿磚頭,別提 40 米青龍偃月大關(guān)刀......

參考鏈接:

[1]: 2017微信數(shù)據(jù)報(bào)告:日登錄用戶超9億 日發(fā)送消息380億次

[2]: 高通驍龍 845 平臺 | Qualcomm

https://www.qualcomm.cn/snapdragon/processors/845

[3]: Intel 4004 維基百科

https://zh.wikipedia.org/wiki/Intel_4004

[4]:Moore's law - Wikipedia

https://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_law#Driving_the_future_via_an_application_focus

[5]: The 48th edition of the TOP500 list

https://www.top500.org/lists/2016/11/

[6]: 4G 維基百科

https://zh.wikipedia.org/zh-cn/4G

[7]: 2017年4月通信業(yè)主要指標(biāo)完成情況(一)

http://www.miit.gov.cn/n1146312/n1146904/n1648372/c5652964/content.html

[8]: 深圳統(tǒng)計(jì)年鑒2017

http://www.sztj.gov.cn/xxgk/zfxxgkml/tjsj/tjnj/201712/P020180822606533537093.pdf

[9]: 視覺暫留 維基百科

https://zh.wikipedia.org/zh-cn/視覺暫留

標(biāo)簽: 安全 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 服務(wù)器 服務(wù)器端 機(jī)房 機(jī)房托管 數(shù)據(jù)分析 通信 網(wǎng)絡(luò)

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