大并发量计算每个用户对于不同视频的播放进度

在处理大并发量下，计算每个用户对不同视频的播放进度，你可以使用多线程、分布式计算或者是数据队列技术来提高效率。以下是一个简单的步骤概述：

1. **设计数据结构**：创建一个数据库或数据结构（如哈希表或字典），存储用户ID、视频ID以及对应的播放进度。

2. **分发任务**：如果并发量很大，可以考虑使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）或工作队列（如Redis list或Dask DStream）。新用户的请求发送到队列，然后由后端服务逐一处理。

3. **并行处理**：使用Matlab的并行计算工具箱（如parfor或parpool）进行多线程或多进程处理。为每个用户分配一个单独的进程，更新他们的播放进度。

4. **同步**：由于多个进程可能同时修改同一用户的数据，你需要确保这些操作是原子性的。可以使用锁（如`matlabpool.MapLock`）或者事务来协调。

5. **异步回调或事件驱动**：当更新完成后，可以通过回调或者事件通知前端用户新的播放进度。

6. **结果持久化**：每次更新之后，将数据写回数据库，确保即使服务器重启，也能恢复用户的播放状态。

下面是伪代码示例：

% 假设我们有一个用户和视频播放进度的字典
user_video_playbacks = containers.Map();

% 创建一个并行池
if ispc
    pool = parpool;
else
    pool = gcp('nocreate');
end

% 并行更新用户播放进度
parfor i = 1:length(users)
    user_id = users{i};
    video_id = get_video_id(user_id);
    
    % 更新逻辑
    playback_progress = get_current_playback(user_id, video_id);
    
    % 如果是第一次观看，或者播放进度变化，更新字典
    if ~isKey(user_video_playbacks, user_id) || user_video_playbacks(user_id).playback Progress ~= playback_progress
        lock(pool, 'user_' + user_id); % 获取锁
        try
            user_video_playbacks(user_id).playbackProgress = playback_progress;
            save_database(user_video_playbacks); % 持久化到数据库
        finally
            unlock(pool, 'user_' + user_id); % 解锁
        end
    end
end

% 关闭并行池
delete(pool);

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