08 系统架构设计文档 HLD

一、架构目标与原则

1.1 架构目标

#	目标	量化指标
1	低延迟	翻译端到端 P95 < 500ms
2	高可用	核心服务 SLA 99.9%（月停机 < 43 分钟）
3	可扩展	支持 10× 用户增长无需架构重构
4	可插拔	新增语种/国家 = 配置变更，不改代码
5	安全合规	PDPA 合规 + 数据加密 + 审计通过
6	成本可控	单用户基础设施成本 < $0.15/月

1.2 架构原则

原则	含义	落地
🧩 微服务化	按业务域拆分，独立部署/扩缩	10 个核心微服务（见 §3）
📨 异步优先	非实时操作走消息队列	Kafka 解耦 + 事件驱动
🔌 可插拔语言包	翻译/支付/审核按国家插件化	每国 = 配置 + 插件三件套
🛡️ 安全左移	安全在开发阶段内建，非事后补救	SAST/DAST + 渗透测试
📊 可观测	所有服务默认埋点 + 日志 + 链路追踪	Prometheus + Grafana + Jaeger
🌍 多云就绪	不绑定单一云厂商	AWS 主力 + GCP 备用

二、整体架构图

📱 iOS App
Swift + SwiftUI

🤖 Android App
Kotlin + Jetpack

🌐 Web App
React + WebRTC

⬇

🌐 API Gateway
Kong / Envoy

🔐 Auth Service
JWT + OAuth2

📡 WebSocket Gateway
Socket.IO Cluster

⬇

🎯 Match Service
匹配引擎

🎙️ Call Service
通话管理

🌐 Translate Service
翻译编排

💰 Payment Service
支付中台

🛡️ Safety Service
内容审核

👥 Social Service
语伴关系

📺 Ad Service
广告位管理

📊 Analytics Service
数据上报

⚙️ Config Service
Feature Flag

⬇

🗄️ PostgreSQL
业务数据

⚡ Redis Cluster
缓存/会话

📨 Kafka
消息队列

🗃️ S3 + CloudFront
静态资源

🧊 Snowflake
数据仓库

⬇

🗣️ Google Speech API
ASR

🌍 Google Translate API
MT

🗣️ Azure TTS
TTS (P1)

📺 Google AdMob
广告

💳 Stripe / PayNow
支付

2.1 数据流：一次完整通话

[用户A说话] → [iOS麦克风采集] → [Opus编码] → [WebSocket → API Gateway]
→ [Call Service 路由] → [Kafka: audio-stream topic]
→ [Translate Service 消费] → [Google Speech ASR] → [文本]
→ [Google Translate MT] → [译文] → [Kafka: subtitle topic]
→ [推送给用户B] → [客户端渲染字幕] + [P1: Azure TTS 合成语音]

三、微服务划分（Phase 1）

3.1 服务清单

服务	职责	技术栈	语言	数据库	QPS 预估
🔐 Auth Service	注册/登录/Token/OTP	Node.js + Express	TypeScript	PostgreSQL	~500
🎯 Match Service	匹配算法/池管理/路由	Go + gRPC	Go	Redis	~2000
🎙️ Call Service	通话生命周期/计费/质量	Go + WebRTC SFU	Go	PostgreSQL	~1000
🌐 Translate Service	ASR+MT+TTS 编排	Python + FastAPI	Python	Redis(Cache)	~3000
💰 Payment Service	充值/订阅/分成/对账	Java + Spring Boot	Java	PostgreSQL	~200
🛡️ Safety Service	内容审核/举报/封禁	Python + FastAPI	Python	PostgreSQL	~1500
👥 Social Service	语伴关系/私聊/等级	Node.js + Express	TypeScript	PostgreSQL	~800
📺 Ad Service	广告位/频次/收益上报	Go + gRPC	Go	Redis + PG	~2000
📊 Analytics Service	事件采集/实时指标	Python + Kafka	Python	Snowflake	~5000
⚙️ Config Service	Feature Flag/AB测试/配置	Node.js	TypeScript	Redis	~3000

3.2 核心服务详解

🎯 Match Service · 匹配服务 Go + gRPC + Redis

管理全局匹配池，执行匹配算法，撮合用户建立通话。

核心职责

匹配池管理 / 算法执行 / 撮合路由

匹配算法

语言互补 40% + 在线 20% + 评分 15% + 地理 10% + 时段 10% + 随机 5%

数据结构

Redis Sorted Set（按评分排序的在线用户池）

匹配耗时

P95 < 3 秒（含网络 RTT）

扩容策略

按 DAU 水平扩容，单实例支持 ~5000 并发匹配

降级方案

Redis 故障时降级为本地内存池（单实例模式）

🎙️ Call Service · 通话服务 Go + WebRTC SFU (LiveKit)

管理 1v1 语音通话的全生命周期：建立、维持、计费、结束、质量监控。

核心职责

信令管理 / SFU 路由 / 通话计费 / 质量采集

信令协议

WebSocket + JSON（REST 备选）

媒体服务器

LiveKit (SFU) — 部署在 AWS ap-southeast-1

音频编码

Opus 16kHz / SRTP 加密

3A 处理

WebRTC 内置 AEC + ANS + AGC

并发能力

单 SFU 节点 ~500 路并发通话

断线处理

≤ 3 秒自动重连 / 超时 30 秒释放资源

降级方案

SFU 故障时切换 TURN 中继模式

🌐 Translate Service · 翻译服务 Python + FastAPI + Kafka

翻译子系统编排层。消费音频流 → 调用 ASR → 调用 MT → 推送译文。详细设计见文档 09。

核心职责

ASR 调用 / MT 调用 / TTS 调用 / 结果编排

ASR 引擎

Google Speech-to-Text (zh) + Azure Speech (en)

MT 引擎

Google Translate API (中英互译)

TTS 引擎

Azure TTS (P1 上线)

延迟预算

ASR 200ms + MT 200ms + 渲染 100ms = < 500ms

缓存策略

Redis 缓存高频短语翻译（TTL 24h）

降级方案

翻译超时时仅显示原文 + "翻译中…"

Phase 3 演进

替换为自研模型（PyTorch + ONNX Runtime）

💰 Payment Service · 支付中台 Java + Spring Boot

统一支付入口，对接多通道，管理金币/订阅/分成/对账。自有支付底座的核心。

核心职责

充值 / 订阅 / 礼物结算 / 分成 / 对账

支付通道

PayNow (0.5%) / Stripe (2.9%+$0.5) / Apple IAP (30%) / Google Play (30%)

金币体系

1 SGD ≈ 100 金币（固定汇率）

对账机制

每日 T+1 自动对账 + 差异告警

风控

异常交易检测（金额/频次/地域异常）

合规

PCI-DSS Level 1 / MAS 支付服务法

🛡️ Safety Service · 安全审核服务 Python + FastAPI

实时内容审核 + 异步深度审核 + 举报处理。AI 为主，人工兜底。

核心职责

实时 ASR 审核 / 举报处理 / 封禁管理

AI 审核

NLP 分类模型（自研 + Google Perspective API）

审核延迟

实时流 < 2 秒 / 异步批处理 < 5 分钟

人工审核

7×24 三班制 / 5 分钟内响应 L2+

审核语种

中文 + 英语（Phase 1）

升级路径

Phase 2 接入多语种审核模型

📺 Ad Service · 广告服务 Go + gRPC

管理广告位、频次控制、广告 SDK 对接、收益上报。

核心职责

广告位配置 / 频次控制 / SDK 对接 / 收益上报

主 SDK

Google AdMob（Rewarded Video + Banner）

备用 SDK

ironSource（填充率兜底）

频次控制

Redis 计数：激励 5 次/天 + Banner 轮换

VIP 屏蔽

VIP 用户请求广告 → 返回 204 No Content

收益上报

AdMob API 拉取 + 入库 → BI 看板

四、客户端架构

4.1 iOS 架构

层级	技术选型	说明
UI 框架	SwiftUI + UIKit 混编	新页面 SwiftUI，旧组件 UIKit
架构模式	MVVM + Combine	数据绑定 + 响应式
路由	Coordinator Pattern	解耦页面跳转
网络层	URLSession + WebSocket (Starscream)	REST + 实时通信
WebRTC	LiveKit iOS SDK	SFU 模式通话
本地存储	Core Data + Keychain	缓存 + 敏感数据
DI 容器	Resolver	依赖注入
广告 SDK	Google Mobile Ads SDK	Rewarded + Banner
崩溃监控	Sentry iOS	实时崩溃上报
最低版本	iOS 15.0+	覆盖 > 95% 设备

4.2 Android 架构

层级	技术选型	说明
UI 框架	Jetpack Compose + XML 混编	新页面 Compose，旧页面 XML
架构模式	MVVM + Coroutines + Flow	Google 推荐架构
路由	Navigation Component	类型安全导航
网络层	Retrofit + OkHttp + WebSocket	REST + 实时通信
WebRTC	LiveKit Android SDK	SFU 模式通话
本地存储	Room + EncryptedSharedPreferences	缓存 + 敏感数据
DI 容器	Hilt (Dagger)	编译期依赖注入
广告 SDK	Google Mobile Ads SDK	Rewarded + Banner
崩溃监控	Sentry Android	实时崩溃上报
最低版本	Android 10+ (API 29)	覆盖 > 90% 设备

4.3 模块划分（两端统一）

模块	职责	依赖
Core	网络/日志/配置/工具	无
Auth	登录/注册/Token 管理	Core
Match	匹配 UI/逻辑/动画	Core + Auth
Call	通话页/字幕渲染/礼物	Core + Auth + WebRTC
Translate	字幕组件/翻译反馈	Core
Payment	充值页/订阅/支付 SDK	Core + Auth
Social	语伴列表/私聊	Core + Auth
Ads	广告位/激励视频	Core
Settings	设置/隐私/帮助	Core + Auth

五、数据架构

5.1 数据存储分层

层级	存储	用途	数据保留
热数据	Redis Cluster	匹配池/会话/缓存/计数器	实时（TTL 自动过期）
温数据	PostgreSQL (RDS)	用户/通话记录/支付/语伴关系	持久（90 天归档）
冷数据	S3 (归档)	历史通话/审核日志/翻译语料	180 天（合规要求）
分析数据	Snowflake	BI 看板/用户行为分析/模型训练	无限（分区归档）

5.2 核心数据模型

表名	字段（核心）	说明
users	id, phone, email, nickname, avatar,母语, 目标语, vip_status, created_at	用户主表
calls	id, user_a, user_b, start_time, end_time, duration, cost_coins	通话记录
translations	id, call_id, seq, src_lang, src_text, dst_lang, dst_text, latency_ms	翻译记录（脱敏后）
payments	id, user_id, amount_sgd, coins, channel, status, created_at	支付流水
subscriptions	id, user_id, plan, start_date, end_date, status	VIP 订阅
gifts	id, from_user, to_user, gift_type, coins, call_id, created_at	礼物记录
buddies	id, user_a, user_b, status, created_at	语伴关系
reports	id, reporter, reported, reason, severity, status, created_at	举报记录
ad_events	id, user_id, ad_type, rewarded, amount, provider, created_at	广告事件

5.3 数据流与 Kafka Topics

Topic	生产者	消费者	用途
audio-stream	Call Service	Translate Service	音频流传输
subtitle-out	Translate Service	Call Service → 客户端	翻译字幕推送
call-events	Call Service	Analytics + Billing	通话事件（开始/结束/质量）
translate-events	Translate Service	Analytics + 模型迭代	翻译事件（延迟/BLEU/反馈）
payment-events	Payment Service	Analytics + 对账	支付事件
safety-events	Safety Service	Analytics + 人工审核	审核事件
ad-events	Ad Service	Analytics + 收益	广告展示/点击/奖励

六、部署架构

6.1 云服务商与区域

☁️

AWS（主力）

ap-southeast-1 (新加坡)
EC2 + EKS + RDS + ElastiCache

🌐

GCP（备用 + AI）

asia-southeast1 (新加坡)
Speech-to-Text + Translate API

📦

Docker + K8s

EKS (AWS) 托管集群
10 个微服务容器化部署

🔄

CI/CD

GitHub Actions → ECR → EKS
自动测试 + 灰度发布

📊

可观测性

Prometheus + Grafana + Jaeger
Sentry (客户端) + CloudWatch

🔐

安全

VPC + WAF + Security Groups
KMS 加密 + Secrets Manager

6.2 环境划分

环境	用途	规模	数据
🌱 Dev	开发自测	最小（1 节点/服务）	Mock 数据
🧪 Staging	集成测试/UAT	50%（生产配置）	脱敏生产数据
🚀 Production	正式生产	全量（自动扩缩）	真实用户数据
🧬 Canary	灰度发布验证	10% 生产流量	真实数据（只读副本）

6.3 发布策略

策略	描述	回滚时间
🔵 蓝绿部署	新版本部署到绿环境 → 切流量 → 验证 → 销毁蓝	< 2 分钟
🐤 金丝雀发布	先放 5% → 25% → 50% → 100%，每步监控	< 5 分钟
🏁 功能开关	Config Service Feature Flag 控制，无需发版	即时（< 10 秒）

6.4 Phase 1 基础设施成本估算

资源	规格	月费（USD）	备注
EKS 集群	3 节点 (t3.medium)	~$150	K8s 控制面
EC2 (微服务)	10 服务 × 2 副本 (t3.medium)	~$400	自动扩缩
RDS PostgreSQL	db.t3.medium (2 实例)	~$120	主从 + 只读副本
ElastiCache Redis	cache.t3.medium (集群)	~$100	6 节点集群
Kafka (MSK)	3 Broker (t3.medium)	~$200	消息队列
S3 + CloudFront	静态资源 + CDN	~$50	App 资源/头像
LiveKit (SFU)	3 节点 (c5.large)	~$250	WebRTC 媒体
网络/安全/WAF	VPC + ALB + WAF	~$100	—
监控/日志	CloudWatch + Grafana Cloud	~$80	—
合计	—	~$1450/月	~$1.74 万/年

注：以上为 Phase 1 初期（DAU < 5 万）估算。DAU 增长后自动扩容，成本线性增长。

七、安全架构

7.1 安全分层

层级	措施	技术实现
🌐 网络层	WAF + DDoS 防护 + VPC 隔离	AWS WAF + Shield + Security Groups
🔐 传输层	全链路 TLS 1.3 加密	ALB HTTPS + SRTP + WSS
🗄️ 存储层	静态数据 AES-256 加密	RDS KMS + S3 SSE-KMS
🔑 认证层	JWT + OAuth2 + MFA（P2）	Auth Service + AWS Cognito
📋 审计层	全操作审计日志 + 不可篡改	CloudTrail + S3 (WORM)
🛡️ 应用层	SAST + DAST + 依赖扫描	GitHub CodeQL + OWASP ZAP
🔍 监控层	异常行为检测 + 入侵检测	GuardDuty + Splunk

7.2 隐私保护

要求	实现	PDPA 条款
数据最小化	仅收集必要字段（手机号/昵称/语言）	第 16 条
用户同意	注册时强制阅读隐私政策 + 勾选同意	第 14 条
数据访问	用户可查看/导出/删除自己的数据	第 21-22 条
数据保留	语音不存储 / 文字 90 天 / 日志 180 天	第 24 条
数据出境	Phase 1 数据不出新加坡（仅 API 调用海外）	第 26 条
账号注销	30 天内彻底删除所有个人数据	第 21 条

7.3 渗透测试计划

阶段	时间	范围	通过标准
W9 内部测试	Phase 1 上线前	全部 API + 客户端	0 高危 0 严重
W10 外部审计	上线前 2 周	第三方渗透测试	0 严重 / ≤ 2 高危（可修复）
季度扫描	每季度	自动化漏洞扫描	0 新增高危
年度审计	每年	全系统深度渗透	0 严重 / 修复计划

八、技术风险与应对

风险	概率	影响	缓解措施
Google API 配额不足	中	高	W1 申请 100 万次/天配额；备选 Azure Speech
LiveKit 扩容瓶颈	低	高	自动扩缩 + 多节点；备选 MediaSoup
翻译延迟超标	中	高	流式翻译 + 缓存 + 降级为文字模式
Redis 单点故障	低	高	Cluster 模式 + 主从 + 本地内存降级
数据库写入瓶颈	低	中	读写分离 + 分库分表准备
第三方 API 故障	中	中	多供应商冗余 + 降级方案
AdMob 填充率不足	中	低	ironSource 备用 + 自有广告位
Apple 审核拒绝	中	中	预留 2 周缓冲 + 申诉材料准备

🚨 灾难恢复 RTO/RPO：

场景	RTO（恢复时间）	RPO（数据丢失）	方案
AWS 区域故障	< 4 小时	< 5 分钟	跨 AZ 部署 + GCP 热备
数据库崩溃	< 30 分钟	< 1 分钟	自动故障转移 + PITR
翻译 API 全停	即时	0（不存数据）	降级为纯语音模式
支付通道全停	< 1 小时	0（事务日志）	暂停充值 + 补偿 VIP

附录

附录 A：技术选型决策记录

决策	选项	选择	理由
WebRTC SFU	LiveKit vs MediaSoup vs Janus	LiveKit	托管方案省运维 / SDK 成熟 / 新加坡节点
ASR 引擎	Google vs Azure vs 自研	Google(zh)+Azure(en)	各取所长 / Phase 3 统一自研
MT 引擎	Google vs DeepL vs 自研	Google Translate	中英 BLEU 最高 / API 稳定
消息队列	Kafka vs RabbitMQ vs NATS	Kafka (MSK)	高吞吐 / 持久化 / AWS 托管
API Gateway	Kong vs Envoy vs AWS API GW	Kong	插件生态 / 性能好 / 自托管灵活
数据库	PostgreSQL vs MySQL vs MongoDB	PostgreSQL	JSON 支持 / 事务强 / 海外社区好
容器编排	EKS vs ECS vs GKE	EKS	AWS 主力 / 团队熟悉 / 生态成熟

附录 B：相关文档

文档	关联内容
04 PRD 产品需求文档	功能需求 → 技术实现依据
09 实时翻译子系统 LLD	翻译服务详细设计
10 API 接口规范	微服务间接口契约
13 支付中台接入方案	Payment Service 详细设计
17 内容安全与审核规范	Safety Service 规则引擎

附录 C：修订记录

版本	日期	修改内容	作者
V1.0	2026-08-15	初始版本	架构团队

系统架构设计文档（HLD）

一、架构目标与原则

1.1 架构目标

1.2 架构原则

二、整体架构图

2.1 数据流：一次完整通话

三、微服务划分（Phase 1）

3.1 服务清单

3.2 核心服务详解

四、客户端架构

4.1 iOS 架构

4.2 Android 架构

4.3 模块划分（两端统一）

五、数据架构

5.1 数据存储分层

5.2 核心数据模型

5.3 数据流与 Kafka Topics

六、部署架构

6.1 云服务商与区域

6.2 环境划分

6.3 发布策略

6.4 Phase 1 基础设施成本估算

七、安全架构

7.1 安全分层

7.2 隐私保护

7.3 渗透测试计划

八、技术风险与应对

附录

附录 A：技术选型决策记录

附录 B：相关文档

附录 C：修订记录