设计原则
组件图可以画得很满。真正决定形状的是下面几条约束。换掉其中一条，整张图都要重画。
用户上滑
同步路：问菜单
推荐算出下一批 ID
媒体路：上菜
播放器出画面
异步路：写小票
特征与模型更新
01 推荐即产品
主屏不是关注流。架构优先保证「从亿级内容里，在百毫秒内给出下一条会看完的视频」，社交图是辅助信号，不是信息流的骨架。
02 秒级反馈闭环
划走、完播必须尽快进入特征和模型。离线每天训一次跟不上兴趣漂移。在线学习、实时特征和流式样本是同一件事的三面。
03 把带宽当一等公民
视频系统的瓶颈经常是分发而不是 JSON API。CDN、多码率、预加载、边缘上传，和推荐模型同等重要。
04 热点是常态
爆款作者、爆款视频、春晚级活动会把单一 Key 打穿。计数、评论、社交图必须按「超大节点」设计，而不是按平均值扩容。
05 先审后分发，分发可熔断
内容安全嵌在媒体管道里，而不是事后删。推荐侧还有频控、打压、熔断，避免有害内容被模型放大。
06 用实验而不是直觉改排序
精排目标、混排配额、召回通道都通过大规模 A/B 决定。没有实验平台，推荐中台只是一堆模型文件。