技术架构设计
搭建Java视频网站需先明确技术架构,确保系统具备高可用、高并发和可扩展性，主流架构采用“微服务+分布式”模式，核心模块包括用户服务、视频服务、存储服务、搜索服务和推荐服务，用户服务负责注册、登录及权限管理；视频服务处理视频上传、转码、切片及播放；存储服务依托对象存储（如MinIO、阿里云OSS）存放视频文件；搜索服务基于Elastic实现关键词检索；推荐服务通过协同过滤或深度学习算法实现个性化内容推荐。
后端技术栈以Spring Boot为核心，结合Spring Cloud微服务框架，通过Nacos实现服务注册与配置管理，Gateway统一API入口，Sentinel做流量控制，数据库采用MySQL存储用户信息、视频元数据等结构化数据，Redis缓存热点数据（如视频播放量、用户会话），前端则使用Vue.js+Element UI构建响应式界面，通过WebSocket实现实时消息推送（如评论、点赞通知）。
核心功能模块开发
用户系统
用户模块需实现注册、登录、个人信息管理及权限控制，注册支持手机号/邮箱验证码登录，密码采用BCrypt加密存储；登录通过JWT生成令牌，实现无状态认证；权限控制基于Spring Security，区分普通用户、VIP用户和管理员角色，例如VIP用户可享受高清免广告特权。
视频处理流程
视频上传采用分片断点续传,前端使用WebUploader将大文件分片，后端通过MultipartFile接收并合并分片，上传完成后，触发FFmpeg转码任务，将视频转码为H.264编码、MP4封装的多种清晰度（480P/720P/1080P），并生成m3u8播放列表（支持HLS协议），转码任务可通过Spring Boot+RabbitMQ异步执行，避免阻塞主线程，视频切片后，通过CDN加速分发，降低服务器压力。
播放器与交互功能
前端集成Video.js或DPlayer播放器，支持倍速播放、清晰度切换、弹幕发送等功能，弹幕服务通过WebSocket将用户发送的弹幕实时推送给在线观众，并存入数据库供历史回溯，评论系统采用“分页+异步加载”，用户可对视频发表评论，支持点赞和回复，评论内容需通过敏感词过滤（如使用DFA算法）。
数据库设计与优化
数据库设计需遵循三范式,同时考虑读写分离，核心表包括：
- 用户表（user）：存储用户ID、昵称、密码盐、邮箱、VIP状态等；
- 视频表（video）：记录视频ID、标题、描述、封面图、上传者ID、转码状态、播放量等；
- 评论表（comment）：包含评论ID、视频ID、用户ID、内容、点赞数、创建时间；
- 弹幕表（danmaku）：存储弹幕ID、视频ID、用户ID、内容、时间轴（精确到毫秒）。
为提升查询效率,需对关键字段建立索引（如video表的video_id、upload_id；comment表的video_id），并使用Redis缓存热点数据（如视频详情页的播放量、评论列表），对于高并发场景，可采用读写分离，主库负责写操作，从库负责读操作，通过Canal实现数据同步。
性能优化与安全防护
性能优化
- CDN加速：视频资源通过CDN分发，减少源站压力，提升用户访问速度；
- 缓存策略：使用Redis缓存热门视频列表、用户信息等，设置合理的过期时间；
- 异步处理：耗时操作（如转码、统计播放量）通过消息队列（RabbitMQ/Kafka）异步执行，避免接口阻塞；
- 数据库优化：避免全表查询，使用索引+分页，对大表进行分库分表（如按时间维度拆分评论表）。
安全防护
- XSS防护：对用户输入内容进行HTML转义，使用OWASP ESAPI库过滤恶意脚本；
- CSRF防护：关键接口添加CSRF Token，验证请求来源合法性；
- 防盗链：通过Referer或防盗链签名（如阿里云OSS的防盗链配置）防止视频资源被非法盗用；
- 权限校验：敏感操作（如删除视频）需二次验证，管理后台操作记录日志，便于追溯。
部署与运维
项目部署采用Docker容器化,通过Kubernetes编排容器，实现弹性伸缩，CI/CD流程使用Jenkins+GitLab，代码提交后自动构建镜像并部署到测试/生产环境，监控体系通过Prometheus+Grafana采集服务器CPU、内存、JVM GC等指标，ELK Stack收集应用日志，实时报警异常情况。
对于视频存储,可根据业务量选择自建分布式存储（如Ceph）或云存储（如AWS S3），备份策略包括每日全量备份数据库、定期备份视频文件，确保数据安全。
通过以上步骤,可搭建一个功能完善、性能稳定的Java视频网站，后续可根据业务需求扩展功能，如直播互动、内容付费、AI智能推荐等，持续优化用户体验。
