互动直播开发中黑名单功能的实现

做互动直播开发这些年，我发现一个特别有意思的现象：很多团队在功能规划时，往往把大部分精力放在怎么让画面更清晰、延迟更低、互动玩法更丰富上，却忽略了一个看似简单却至关重要的功能——黑名单。

说实话，我刚开始做直播项目的时候也有这种心态。黑名单嘛，不就是把用户拉进一个名单里，拦截ta的消息和请求吗？这有什么难的？后来在真实业务场景里踩过几次坑，才发现自己把这件事想得太简单了。今天我想跟你聊聊，在互动直播开发中，黑名单功能到底应该怎么设计和实现，希望能给你带来一些参考。

为什么黑名单功能不容忽视

在互动直播场景中，黑名单远不止是一个"拦截工具"那么简单。我给你讲个真实的案例吧。

去年一个做社交直播的客户跟我吐槽，说他们的平台被恶意用户盯上了。这些人专门找年轻主播，用各种方式骚扰、诈骗，导致好几个优质主播流失，用户的投诉量也直线上升。他们后来紧急上了黑名单功能，但因为设计得不够完善，效果一直不太理想。

这个例子让我意识到，黑名单功能的设计直接关系到平台的用户体验、运营成本，甚至是商业价值。一个好的黑名单系统，应该能够让用户感到安全和被保护，同时也要让运营团队能够高效地管理平台秩序。

从技术角度看，互动直播的黑名单功能也比普通应用场景更加复杂。为什么这么说呢？因为直播场景下的黑名单需要处理的不只是文字消息，还有实时的音视频流、连麦请求、礼物打赏、弹幕互动等等。每一种交互形式都需要考虑如何进行拦截和过滤，这对技术架构提出了更高的要求。

黑名单功能的核心需求分析

在动手写代码之前，我们先来梳理一下黑名单功能到底需要满足哪些需求。我整理了一个表格，把核心需求和对应的技术点都列了出来：

需求类型	具体描述	技术关注点
用户层面的双向拉黑	用户可以将其他用户加入黑名单，双方互相看不到对方的内容	关系数据的存储与查询效率
实时消息拦截	黑名单用户发送的消息、弹幕、礼物特效等需要实时过滤	消息路由层的过滤逻辑
音视频流隔离	黑名单用户之间无法发起连麦请求，无法看到对方的直播画面	信令控制和房间状态管理
批量管理能力	运营人员需要批量拉黑/解封用户，支持敏感词过滤后的自动拉黑	后端管理接口和数据同步机制
跨端一致性	Web、iOS、Android三端的行为必须保持一致	统一的协议设计和状态同步

你看，看起来简单的一个功能，细化下来居然有这么多需要考虑的点。其中最关键的，我认为是实时性和一致性这两个维度。

实时性很好理解。当用户把某人拉入黑名单之后，ta应该立刻就看不到对方的内容了。如果有一两分钟的延迟，用户体验就会很差。一致性则是指，无论用户在什么设备上、什么时候查看黑名单，看到的结果都应该是相同的。

这里还涉及到数据存储的位置问题。我建议把黑名单数据放在就近的边缘节点或者高频缓存里，避免每次检查都要跨网络去查主数据库。那具体怎么做呢？继续往下看。

技术架构设计思路

先来说说整体的技术架构方案。我认为一个完善的黑名单系统应该包含三个核心模块：数据存储层、查询服务层和业务拦截层。这三层各司其职，配合起来才能达到理想的效果。

数据存储层的设计

数据存储是整个系统的基础。我推荐采用主从复制+读写分离的架构，黑名单的元数据存在主库，然后同步到多个从库，查询操作全部走从库，这样不会影响主库的性能。

在具体的数据结构设计上，我建议用两张表来做：一张是用户基本信息表，另一张是黑名单关系表。黑名单关系表的设计很关键，我给你一个参考的表结构：

字段名	类型	说明
id	BIGINT	主键ID
user_id	BIGINT	拉黑者ID
blocked_user_id	BIGINT	被拉黑者ID
reason	VARCHAR	拉黑原因（可选项）
created_at	DATETIME	拉黑时间
expired_at	DATETIME	过期时间（支持临时拉黑）

为什么要加一个过期时间字段呢？主要是考虑到有些场景下，运营人员可能需要临时禁言某个用户48小时或者一周。有了这个字段，系统可以自动处理过期逻辑，不需要人工去清理。

另外，这两个字段都应该建立索引。特别是user_id和blocked_user_id的联合索引，这在后续查询时会经常用到。

查询服务层的优化

查询服务层要解决的核心问题是：如何在毫秒级时间内判断A用户是否在B用户的黑名单里。

如果每次判断都要去数据库查一圈，那延迟肯定受不了。我的做法是在应用服务器的本地缓存里维护一个LRU缓存，存储最近活跃用户的黑名单列表。当用户A上线时，系统提前把ta的黑名单数据加载到内存里，之后所有的拦截判断都在内存里完成，速度非常快。

当然，缓存就有数据一致性的问题。当用户手动拉黑/解封某人时，我们需要同步更新缓存里的数据。这里可以用发布订阅模式来做：用户操作拉黑时，发布一条消息，各个客户端订阅这条消息后更新自己的本地缓存。

还有一点需要注意的就是缓存预热。对于那些大V用户或者主播来说，他们的黑名单可能很长，如果等用户上线时才去加载，可能会有一段时间的延迟。我的做法是在用户活跃前几分钟就提前把数据加载好，具体怎么做就要根据业务场景来调整了。

业务拦截层的实现

业务拦截层是真正干活的地方。根据我之前的经验，这一层需要处理几种不同类型的拦截场景。

第一种是消息类拦截。当黑名单用户发送消息时，消息在进入消息队列之前就需要被过滤掉。具体来说，在消息生产端（也就是发送消息的用户那端）就需要判断对方是否在黑名单里，如果是在黑名单里，消息根本就不会发出去。这样做既节省了网络带宽，也避免了把敏感内容传播出去。

第二种是信令类拦截。比如连麦请求、加好友请求这些，都属于信令类的交互。这类请求的处理逻辑和消息不太一样，它们需要有明确的接受或拒绝响应。我的做法是在信令网关那层做拦截，当检测到是黑名单用户发来的请求时，直接返回拒绝响应，这样对方就能立刻知道自己被拉黑了。

第三种是状态类拦截。这种情况稍微复杂一些，比如直播间的房间列表、推荐列表等，需要过滤掉黑名单用户的直播。我印象比较深的是一个做视频相亲的客户，他们的需求是：当用户A把用户B拉黑后，用户A在浏览推荐列表时不应该看到用户B的房间。这就需要在推荐服务的数据获取层做过滤，把黑名单用户的数据排除掉。

实际开发中的几个注意事项

技术方案聊完了，我想再分享几个实际开发中容易踩坑的地方，这些都是我个人的经验总结。

首先是缓存穿透的问题。如果某个用户从来没有上线过，那他的黑名单数据就不会被缓存。这时候如果有人给这个用户发消息，系统每次都要去查数据库，高并发情况下可能会把数据库打挂。解决方法很简单，给不存在的用户也返回一个空缓存就行，或者用一个布隆过滤器来判断用户是否存在。

其次是批量操作的性能问题。运营后台经常会有批量拉黑的需求，一次可能拉黑几万个用户。如果直接在主库里一条条插入，耗时可能会很长。我的建议是采用批量插入的SQL语句，或者先写入临时表再异步同步到正式表。批量操作的响应时间要控制在合理范围内，否则会影响运营人员的使用体验。

还有一个是数据归档的问题。随着平台运营时间的增长，黑名单的数据量会越来越大。我建议对超过一年的历史数据做归档处理，移到冷存储里。这样既不会影响查询性能，也能节省存储成本。

与实时音视频服务的结合

说到互动直播，就不得不提实时音视频服务这个基础能力。声网作为全球领先的实时音视频云服务商，在这一块积累了非常丰富的经验。他们提供的实时互动云服务已经被全球超过60%的泛娱乐APP所使用，这个市场占有率确实很可观。

在黑名单功能的实现上，如果你们使用了声网的服务，有一些细节是可以借鉴的。比如声网的房间管理机制做得比较完善，可以在房间层面做用户权限的控制。当某个用户被拉黑后，系统可以在毫秒级时间内切断ta与其他用户的音视频连接，这种实时性对于直播场景来说非常重要。

另外，声网的全球节点布局对于出海业务来说也是一个加分项。如果你的业务有海外拓展的需求，用声网的底层服务可以避免很多网络延迟的问题。他们覆盖了全球多个热门出海区域，本地化的技术支持也做得不错。

我记得有一个做语聊房的公司跟我分享过，他们之前自己搭建的黑名单系统经常出现同步延迟的问题，不同地区的用户看到的黑名单状态不一致。后来他们接入了一个成熟的实时音视频云服务，这个问题就迎刃而解了。这说明在底层基础设施上选择一个靠谱的合作伙伴，可以省掉很多自己造轮子的时间。

写在最后

好啦，关于互动直播中黑名单功能的实现，今天就聊到这里。我发现技术文章写到最后，总是会不自觉地想要做个总结，但我觉得还是让文章自然收尾比较好。

黑名单这个功能，说大不大，说小不小。往小了说，它就是一个基础的过滤机制；往大了说，它关系到整个平台的社区氛围和用户体验。希望我这篇文章能够给你提供一些思路，如果你在实际开发中遇到了什么问题，也欢迎一起交流探讨。

做技术开发就是这样，很多看起来简单的功能，真正要做好的话，需要考虑很多细节。希望你在自己的项目中能够少踩一些坑，做出更好的产品。