10亿用户微博Feed流，如何 抵抗 100WQPS 热点 ？如何 抵抗雪崩 ？

本文 的 原文 地址

原始的内容，请参考 本文 的 原文 地址

本文 的 原文 地址

10亿用户微博Feed流，100WQPS 热点 如何 抵抗雪崩 ？

一、Feed流系统概述

第一、Feed流基本概念

Feed流是现代社交平台的核心功能，指持续更新并呈现给用户的内容信息流。

Feed代表单个信息单元，如一条微博、一条朋友圈状态；

Feed流则是这些信息单元按照特定顺序组成的动态更新序列。

在技术层面，Feed流本质上是将N个发布者的信息单元通过关注关系传送给M个接收者的数据流系统。

系统需要处理三类核心数据：

• 发布者数据
• 关注关系数据
• 接收者数据

第二、Feed流分类与特点

Feed流主要分为两种类型：

• Timeline模式按内容发布的时间顺序排序，确保用户能看到所有关注对象的完整内容流。这种模式适用于强关系链场景，如微信朋友圈、微博关注页，其中信息完整性和时效性比个性化更重要。

• Rank模式按非时间因子（如用户喜好度、内容热度）排序，通常采用算法推荐机制。这种模式适用于内容发现平台，如抖音、今日头条，侧重于提升用户参与度和内容分发效率。

两种模式的对比决定了系统架构的差异, 各自适用于不同场景 ：

• Timeline模式强调数据完整性和时间顺序
• 而Rank模式需要复杂的算法支持和用户画像分析。

二、Feed流初始化设计

1、Feed初始化核心逻辑

Feed流初始化是为新用户或长时间未活跃用户构建个人时间线的过程。

当用户首次使用系统或缓存失效时，系统需要遍历其关注列表，获取所有关注用户的最新Feed，并构建有序的时间线缓存。

初始化过程的关键在于高效加载数据并建立缓存结构，为后续的读取操作奠定基础。合理的初始化策略能显著提升用户体验，避免首次加载延迟。

2、Feed 初始化流程设计

具体流程中，系统首先查询用户的关注关系列表，然后针对每个关注用户获取其最新发布的Feed内容。

• 对于Timeline类型，直接使用Feed创建时间戳作为排序分数；

• 对于Rank类型，则需计算内容权重值作为排序依据。

三、推送更新机制

第一、推送触发场景

Feed流更新主要在四种情况下触发：关注用户发布新Feed、关注用户删除Feed、用户新增关注关系、用户取消关注关系。

系统需针对不同场景采用相应的更新策略。对于内容发布和删除操作，需及时同步到所有粉丝的时间线；对于关系变化，则需要调整时间线内容组成。

第二、推送模式

面对海量用户，推送模式的选择直接影响系统性能和可扩展性。

主要分为三种模式：推模式、拉模式和推拉结合模式。

推模式（写扩散）在内容发布时主动推送给所有粉丝，读取性能极佳但写入压力大；

拉模式（读扩散）在用户读取时实时聚合内容，写入轻量但读取延迟高；

推拉结合模式综合两者优势，是10亿级用户场景的理想选择

第三、 "推送风暴" 问题 & “拉取风暴” 问题

大 V、头部创作者发布内容时 ，会出现 "推送风暴" 问题 & “拉取风暴” 问题：

• "推送风暴" 问题：“推送风暴” 是 Feed 流推模式（写扩散）下的典型性能风险，多发生在大 V、头部创作者发布内容时。

• “拉取风暴” 问题：拉模式（读扩散）虽规避了推模式的 “推送风暴”，但会因用户集中触发拉取操作，引发 “拉取风暴”.

接下来，结合 推模式 Feed 流 + 拉模式 模式 Feed 流 ，给大家分析 "推送风暴" 问题 & “拉取风暴” 问题，带大家解决这个问题。

第二章：详解： 推模式 Feed 流 设计与实现 方案（全小 V 场景）

一、推模式 Feed 流概述

第一、模式定义

推模式 Feed 流是指当用户发布内容（Feed）时，系统主动将该内容推送至所有关注者的 Feed 流中，使关注者能够直接查看新内容的机制。在无大 V 的场景下，用户粉丝数量相对均衡（通常在几千人以内），推送压力可控，无需复杂的分片和限流策略。

第二、适用特点

在无大 V 场景中，推模式具有以下优势：

• 所有用户粉丝量适中，推送操作可在短时间内完成
• 无需设计复杂的大 V 特殊处理机制，系统架构更简洁
• 读写性能平衡，适合中小型社交平台或垂直领域社区

二、核心存储架构设计

第一、MySQL 数据库设计

(1) 用户表（t_user）

• 核心字段：用户 ID（主键）、用户名、头像 URL、创建时间、状态
• 作用：存储用户基本信息

(2) 关注关系表（t_follow）

• 核心字段：关系 ID（主键）、关注者 ID（索引）、被关注者 ID（索引）、关注时间、状态
• 作用：记录用户间的关注关系

(3) Feed 内容表（t_feed）

• 核心字段：FeedID（主键）、发布者 ID（索引）、内容文本、图片列表、发布时间（索引）、状态
• 作用：存储用户发布的所有内容

(4) 数据库关系图

第二、Redis 存储架构设计

(1) 关注列表缓存

• 数据结构：Set
• Key 格式：user:follows:{用户ID}
• 存储内容：用户关注的所有用户 ID
• 作用：快速获取用户的关注列表

(2) 粉丝列表缓存

• 数据结构：Set
• Key 格式：user:fans:{用户ID}
• 存储内容：关注该用户的所有粉丝 ID
• 作用：发布内容时快速获取需要推送的粉丝列表

(3) Feed 流缓存

• 数据结构：SortedSet
• Key 格式：feed:timeline:{用户ID}
• 存储内容：成员为 FeedID，分数为发布时间戳
• 作用：按时间顺序存储用户可查看的所有 Feed

(4) Feed 内容缓存

• 数据结构：Hash
• Key 格式：feed:info:{FeedID}
• 存储内容：Feed 的详细信息（内容、图片、发布者等）
• 作用：快速获取 Feed 的完整内容，减少数据库访问

(5) Redis 存储关系图

三、核心流程设计

1、关注用户流程

2、取消关注流程

3、Feed 发布与推送流程

流程说明：

• 保存 Feed 到 MySQL 确保数据持久化
• 缓存 Feed 内容到 Redis 提高读取速度
• 添加到个人 Feed 流便于用户查看自己发布的内容
• 获取粉丝列表后直接推送到每个粉丝的 Feed 流（因无大 V，粉丝量少可同步处理）
• 裁剪 Feed 流长度防止缓存过大（如只保留最近 2000 条）

4、Feed 流获取流程

流程说明：

• 首次访问时初始化 Feed 流，聚合所有关注对象的历史内容
• 查询时通过 SortedSet 的倒序排列获取最新内容
• 分页加载 Feed 详情，提升加载速度

5、Feed 删除流程

五、小v 推模式 （写扩散模式）总结

在无大 V 的场景下，推模式 Feed 流系统可以采用更简洁的架构设计，无需复杂的分片和限流机制。通过 MySQL 存储核心数据，Redis 缓存热点数据和 Feed 流，实现了高效的内容分发。

核心优势体现在：

• 架构简单清晰，易于实现和维护
• 读写性能平衡，满足中小型平台需求
• 推送逻辑直接，无需处理大 V 带来的极端场景

系统设计需重点关注缓存一致性和推送可靠性，通过合理的优化策略，可支持十万至百万级用户规模的社交平台稳定运行。

"推送风暴" 问题：

“推送风暴” 是 Feed 流推模式（写扩散）下的典型性能风险，多发生在大 V、头部创作者发布内容时。

当创作者粉丝量达百万甚至千万级，系统需将其单条内容主动推送到所有粉丝的 Feed 流缓存 / 数据库中，瞬时产生海量并发写入操作。

这会引发连锁问题：

• 一是推送服务负载骤升，可能导致超时、队列堆积；

• 二是缓存集群被大量写入请求冲击，命中率下降，甚至触发限流；

• 三是数据库因批量插入操作压力倍增，影响其他业务读写。

最终导致内容推送延迟、部分粉丝无法实时接收内容，严重时会引发系统局部不可用，破坏用户体验与服务稳定性。

第三章：拉模式 Feed 流 设计与实现 方案（全大 V 场景）

一、拉模式 Feed 流概述

第一、模式定义

拉模式（Pull Model）Feed 流是指用户查看内容时，系统才主动从关注的对象中 “拉取” 最新内容并聚合展示的机制。

在全大 V 场景下，大 V 拥有百万级粉丝， 采用推模式会导致发布时推送压力激增， 产生 推送风暴。

拉模式，通过 “按需拉取” 可避免此问题，将负载转移到用户读取环节，更适配大 V 内容分发的特性。

第二、场景适配优势

全大 V 场景中，拉模式的核心优势的体现在三方面：

• 规避推送风暴：大 V 发布内容时无需推送给百万粉丝，仅需存储自身内容，彻底解决推模式下的写入压力
• 内容实时性可控：用户可按需拉取最新内容，支持 “下拉刷新” 等交互，符合大 V 粉丝对内容时效性的需求
• 存储无冗余：同一条大 V 内容仅存储一份，避免推模式下多粉丝缓存重复内容的问题，节省存储资源

二、核心存储架构设计

1、MySQL 数据库设计

针对全大 V 场景的内容特性与查询需求，设计三张核心表，确保数据持久化与高效查询：

(1) 用户表（t_user）

• 核心字段：用户 ID（主键）、用户名、用户类型（标记是否为大 V）、头像 URL、简介、创建时间、状态
• 作用：存储用户基础信息，区分普通用户与大 V，为后续拉取范围筛选提供依据

(2) 关注关系表（t_follow）

• 核心字段：关系 ID（主键）、关注者 ID（索引）、被关注大 V ID（索引）、关注时间、最后拉取时间
• 作用：记录用户与大 V 的关注关系，“最后拉取时间” 用于下次拉取时筛选增量内容，减少数据量

(3) 大 V 内容表（t_v_feed）

• 核心字段：内容 ID（主键）、发布大 V ID（索引）、内容文本、图片 / 视频链接、发布时间（索引）、点赞数、评论数、状态（是否有效）
• 作用：专门存储大 V 发布的内容，按大 V ID 与发布时间建立复合索引，适配拉取时的筛选需求

(4) 数据库关系图

2、Redis 存储架构设计

Redis 主要用于缓存热点数据，减少 MySQL 查询压力，适配拉模式下 “高频拉取” 的需求.

设计四类缓存结构：

(1) 用户关注大 V 列表缓存

• 数据结构：SortedSet
• Key 格式：user:follow:v:{用户ID}
• 存储内容：成员为 “被关注大 V ID”，分数为 “关注时间戳”
• 作用：快速获取用户关注的大 V 列表，避免每次拉取时查询 MySQL，支持按关注时间排序筛选

(2) 大 V 内容列表缓存

• 数据结构：SortedSet
• Key 格式：v:feed:list:{大V ID}
• 存储内容：成员为 “大 V 发布的内容 ID”，分数为 “发布时间戳”
• 作用：缓存大 V 近期发布的内容（如近 7 天），用户拉取时优先从缓存获取，减少 MySQL 访问

(3) 大 V 内容详情缓存

• 数据结构：Hash
• Key 格式：v:feed:detail:{内容ID}
• 存储内容：字段包括 content（内容）、media_url（媒体链接）、publish_time（发布时间）、like_count（点赞数）等
• 作用：缓存内容详情，用户点击查看时直接返回，避免重复查询数据库

(4) 用户拉取记录缓存

• 数据结构：Hash
• Key 格式：user:pull:record:{用户ID}
• 存储内容：字段为 “大 V ID”，值为 “该大 V 内容的最后拉取时间戳”
• 作用：记录用户对每个大 V 的拉取进度，下次拉取时仅获取 “最后拉取时间之后” 的增量内容，提升效率

(5) Redis 存储关系图

三、核心流程设计

1、关注大 V 流程

用户关注大 V 时，需同步更新数据库与缓存，为后续拉取内容建立基础，流程如下：

2、大 V 发布内容流程

大 V 发布内容时，仅需存储自身内容并更新缓存，无需推送，流程轻量化：

3、用户拉取 Feed 流核心流程

这是拉模式的核心流程，用户触发 “查看 Feed 流” 或 “下拉刷新” 时，系统按 “拉取 - 聚合 - 展示” 三步执行：

4、用户下拉刷新流程

针对大 V 内容时效性需求，下拉刷新流程是拉模式的高频场景，核心是 “增量拉取最新内容”：

四、 性能优化：应对拉模式下的读取压力

全大 V 场景中，用户拉取时需遍历多个大 V，需通过三方面优化提升响应速度：

(1) 分层缓存优化

• 一级缓存：用户端本地缓存（如 APP 内存），缓存最近查看的 20 条内容，减少重复拉取
• 二级缓存：Redis 大 V 内容列表缓存，仅保留大 V 近 3 天的内容，平衡缓存容量与命中率
• 三级缓存：MySQL 查询缓存，针对 “大 V ID + 发布时间范围” 的高频查询建立结果缓存

(2) 拉取范围控制

• 增量拉取：基于 “最后拉取时间” 仅拉取新增内容，避免每次拉取大 V 全部历史内容
• 数量限制：单次拉取每个大 V 的内容不超过 20 条，总聚合内容不超过 50 条，减少数据传输与排序耗时

(3) 异步预拉取

• 用户进入 Feed 流页面时，后台异步预拉取下一页内容，当用户滑动到底部时直接展示，提升流畅度
• 针对用户高频关注的前 5 个大 V，定时（如 1 分钟）异步拉取最新内容，缓存到 “用户专属预拉取缓存”

“拉取风暴” 问题介绍

拉模式（读扩散）虽规避了推模式的 “推送风暴”，但会因用户集中触发拉取操作，引发 “拉取风暴”.

什么是 “拉取风暴” ？—— 即短时间内大量并发拉取请求集中爆发，超出系统处理能力的性能风险。

其核心触发场景有三类：

• 一是热门大 V 发布热点内容后，数百万粉丝同步触发 “下拉刷新” 拉取新内容；

• 二是用户活跃高峰（如早 8 点、晚 8 点），大量用户集中打开 Feed 流拉取关注对象动态；

• 三是平台运营活动（如大 V 直播预告），引发定向拉取请求激增。

拉取风暴会导致连锁问题：

• 应用服务器被海量请求占满，线程池耗尽引发响应超时；

• 缓存层因热点大 V 的内容 Key 被高频访问，出现缓存击穿，进而冲击数据库；

• 数据库因 “大 V 内容查询” 的高频 SQL，导致 CPU、IO 利用率飙升，甚至触发锁等待，影响全库读写性能。

最终导致用户拉取内容加载缓慢、频繁失败，严重时引发服务级联降级。

第四章：推拉结合模式 Feed 流 （大 V 与小 V 共存场景）设计与实现 方案

一、推拉结合模式（写扩散+ 读扩散）概述

第一、模式定义

推拉结合模式是针对大 V 与小 V 共存场景设计的混合策略：

• 对小 V 采用推模式（写扩散），主动推送内容到用户时间线；

• 对 头部大 V 采用拉模式（读扩散），用户查看时再实时拉取内容。

这种模式既能发挥推模式的实时性优势，又能避免头部大 V 带来的推送压力，完美适配混合场景的内容分发需求。

第二、场景适配优势

在大 V 与小 V 共存场景中，推拉结合模式的核心优势体现在三方面：

• 差异化处理：根据创作者粉丝量和用户关注度动态选择策略，小 V 全量推送，头部大 V 按需拉取
• 资源平衡：避免头部大 V 的 "推送风暴"，同时保证中小 V 内容的实时触达
• 体验优化：用户关注的核心创作者内容实时可见，头部大 V 内容按需加载，兼顾时效性与系统性能

二、核心存储架构设计

第一、MySQL 数据库设计

针对混合场景的特性，设计五类核心表结构，支撑差异化策略的灵活实施：

(1) 用户表（t_user）

• 核心字段：用户 ID（主键）、用户名、用户类型（普通 / 小 V / 大 V）、粉丝量、创建时间、状态
• 作用：存储用户基础信息，通过粉丝量阈值（如 10 万）区分小 V 与大 V，为策略选择提供依据

(2) 关注关系表（t_follow）

• 核心字段：关系 ID（主键）、用户 ID（索引）、被关注者 ID（索引）、关注时间、互动频率、拉取策略（强制拉取 / 默认）、最后拉取时间
• 作用：记录用户关注关系，对头部大 V 标记 "强制拉取"，对其他创作者根据互动频率动态调整

(3) 内容表（t_feed）

• 核心字段：内容 ID（主键）、创作者 ID（索引）、内容类型、内容文本、媒体链接、发布时间（索引）、热度值、状态
• 作用：存储所有创作者发布的内容，按创作者 ID 和发布时间建立复合索引，适配各类查询需求

(4) 用户推送内容表（t_user_push_feed）

• 核心字段：ID（主键）、用户 ID（索引）、内容 ID（索引）、推送时间、阅读状态
• 作用：存储推模式下的内容关联关系，仅记录小 V 的推送记录

(5) 创作者分级表（t_creator_level）

• 核心字段：创作者 ID（主键）、粉丝量、内容产量、推送阈值、当前策略（默认推 / 默认拉）、更新时间
• 作用：动态记录创作者分级信息，设置推送阈值（如粉丝量超 50 万自动转为默认拉模式）

(6) 数据库关系图

第二、Redis 存储架构设计

Redis 缓存需同时支撑推模式的主动推送和拉模式的实时拉取，设计七类缓存结构：

(1) 创作者分级缓存

• 数据结构：Hash
• Key 格式：creator:level:{创作者ID}
• 存储内容：字段包括 fans_count（粉丝量）、strategy（默认策略）、push_threshold（推送阈值）
• 作用：快速判断创作者适用的默认策略，避免每次查询数据库

(2) 用户关注列表缓存（分类型）

• 推模式列表：SortedSet，Key 为user:follow:push:{用户ID}，存储小 V ，分数为互动值
• 拉模式列表：SortedSet，Key 为user:follow:pull:{用户ID}，存储头部大 V ID，分数为关注时间
• 作用：快速区分不同策略的关注对象，提升处理效率

(3) 推模式时间线缓存

• 数据结构：SortedSet
• Key 格式：feed:timeline:push:{用户ID}
• 存储内容：成员为推模式内容 ID，分数为发布时间戳
• 作用：存储主动推送的内容，支持快速查询

(4) 创作者内容列表缓存

• 数据结构：SortedSet
• Key 格式：creator:feed:list:{创作者ID}
• 存储内容：成员为创作者发布的内容 ID，分数为发布时间戳
• 作用：缓存创作者内容列表，适配拉模式下的实时拉取

(5) 内容详情缓存

• 数据结构：Hash
• Key 格式：feed:detail:{内容ID}
• 存储内容：字段包括 content、media_url、author_id、publish_time 等
• 作用：统一缓存内容详情，减少数据库访问

(6) 用户拉取记录缓存

• 数据结构：Hash
• Key 格式：user:pull:record:{用户ID}
• 存储内容：字段为拉模式创作者 ID，值为最后拉取时间戳
• 作用：记录拉取进度，实现增量拉取

(7) 推送状态缓存

• 数据结构：Set
• Key 格式：user:push:status:{用户ID}
• 存储内容：已推送的内容 ID
• 作用：避免重复推送同一内容

(8) Redis 存储关系图

三、核心流程设计

第一、大v 与 小v 划分流程

系统定期根据创作者粉丝量 自动划分 推拉 默认策略，流程如下：

第二、用户关注策略调整流程

用户关注创作者时，系统结合创作者默认策略和用户偏好，确定最终互动策略：

第三、内容发布与分发流程

创作者发布内容时，系统根据其默认策略和粉丝的关注策略，混合使用推 / 拉模式分发：

第四、用户获取 Feed 流流程

用户查看 Feed 流时，系统同时处理 推模式缓存内容 和 拉模式实时拉取内容，聚合后返回：

第五、策略动态调整流程

系统根据用户互动行为和创作者粉丝变化，动态调整推拉策略：

四、 大 V 与小 V 共存场景 （推拉结合） 性能优化

针对混合场景的复杂需求，从四个维度优化系统性能：

(1) 推送优化

• 分级推送：小 V 内容实时推送，中 V 内容批量推送（每 5 分钟一批），减少推送频次
• 粉丝分片：对中 V 采用粉丝分片推送，每批处理 2000 粉丝，避免瞬时压力
• 智能过滤：对 30 天未活跃用户暂停推送，对低互动用户降低推送频率

(2) 拉取优化

• 预拉取机制：用户进入 Feed 流页面时，异步预拉取前 5 个头部大 V 的最新内容
• 结果缓存：缓存拉模式聚合结果（5 分钟有效期），减少重复计算
• 热点缓存：对全网热度 Top 50 大 V，在应用服务器本地缓存其内容列表

(3) 存储优化

• 内容分表：按创作者 ID 哈希分片存储内容表，降低单表数据量
• 推送表分区：按用户 ID 范围分区存储推送记录表，提升查询效率
• 历史数据归档：超过 90 天的内容迁移至冷存储，仅保留元数据

(4) 计算优化

• 异步聚合：拉模式内容聚合在后台异步完成，前端先展示推模式内容，再增量加载拉模式内容
• 预计算排序：定期预计算用户 Feed 流的排序结果，缓存热点用户的聚合结果

第五章：100WQPS 热点, 如何 抵抗雪崩 ？

让“鹿晗官宣”式的 100 WQPS 变成 “湖面涟漪”

一、雪崩是如何发生的（100 W QPS 视角）

阶段	现象	触发点
① 流量突袭	热点关键词引爆，瞬间 100 W QPS 涌入 Feed 接口	大 V 发布爆炸性内容
② 缓存击穿	聚合结果 5 min 过期，百万请求同时回源	缓存 Key 瞬时失效
③ 存储层放大	每 QPS 需拉 N 个大 V，MySQL 连接池瞬间打满	拉模式放大系数 10×
④ 消息队列积压	推模式粉丝分片重试，MQ 堆积，延迟飙高	消费者速度 < 生产者速度
⑤ 线程池耗尽	异步聚合线程池被阻塞，拒绝请求，用户重试再放大	雪崩正循环

二、防雪崩总体思路

先降流量 → 再保缓存 → 再护存储 → 最后兜底

四层防线，层层熔断，把 100 W QPS 消弭于无形。

三、防线详解与流程图

3.1 流量入口层：1 秒限流 + 请求降级

策略	参数	效果
令牌桶	80 W/s	保证系统不过载
漏桶	匀速 80 W/s	削平瞬时毛刺
排队	最大 20 W 排队	用户 3s 内收到结果，避免重试

3.2 缓存层：双 Key + 异步续期 + 空值保护

技法	说明	雪崩缓解度
双 Key 冗余	主 Key 3 min，备 Key 8 min，错开失效	80% 请求命中备 Key
本地互斥锁	单机单线程回源，其余线程等待 50 ms	回源并发从 100 W → 100
空对象缓存	创作者无内容也缓存短 TTL 30 s	避免穿透 DB

3.3 存储层：增量拉取 + 连接池隔离 + 热点 SQL 熔断

参数	值	目的
增量时间窗	5 min	扫描数据量从百万级 → 千级
连接池拆分	拉模式独立池，最大 200 连接	保护主池不被拉死
SQL 熔断	超时 200 ms 直接返回空列表	防止 DB 被拖垮

3.4 消息队列层：背压机制 + 分级队列

队列	用途	背压触发
高优队列	小 V 实时推送	不限制
中优队列	中 V 5 min 批量	深度>5万 暂停
低优队列	冷启动补推	深度>10万 丢弃

3.5 计算层：异步聚合 + 结果预计算 + 用户级限速

机制	参数	效果
单用户限速	2 s 内只接受一次聚合	避免同用户重复刷接口
预计算缓存	热点用户 30 s	80% 明星粉丝请求命中
线程池隔离	聚合线程池独立	即使阻塞也不影响写线程

四、综合逃生舱：多级降级顺序

级别	触发条件	降级表现	用户体验
1 级	CPU>90% 或 DB 连接>80%	仅返回推模式内容，拉模式返回空	时间线少部分内容，可接受
2 级	CPU>95% 或 MQ 堆积>20万	全量走静态缓存（5 min 前数据）	页面静止 5 min，仍可刷
3 级	整体错误率>20%	返回“服务繁忙，稍后再试”静态页	防止雪崩正循环

五、容量预估与真实验证

场景	指标	推拉结合+上述优化	纯推模式	纯拉模式
热点发布	写入峰值	8 W/s（中V分片+限流）	100 W/s 雪崩	0
热点阅读	缓存命中率	94%	50%	70%
DB 峰值连接	热点 30 min	6 k	50 k 打满	80 k 打满
用户侧 P99	延迟	< 300 ms	> 5 s 超时	> 3 s

...................由于平台篇幅限制， 剩下的内容(5000字+)，请参参见原文地址

原始的内容，请参考 本文 的 原文 地址

本文 的 原文 地址