WhatsApp обрабатывает большие объёмы данных и влияет на производительность устройства следующим образом:

• Распределённая архитектура. 2 Несколько центров обработки данных, расположенных по всему миру, помогают балансировать нагрузку и минимизировать задержку. 2
• Постановка сообщений в очередь. 2 Системы очереди сообщений, такие как Kafka или RabbitMQ, используются для управления потоком сообщений в инфраструктуре WhatsApp. 2 Они облегчают асинхронную связь между различными компонентами и обеспечивают масштабируемую обработку сообщений. 2
• Использование языка программирования Erlang. 24 Упрощённые процессы Erlang, модель параллелизма и отказоустойчивые функции делают его подходящим для эффективной обработки большого объёма сообщений. 2
• Быстрое хранение и извлечение пользовательских данных. 2 Для этого WhatsApp использует распределённые базы данных, а также системы хранения данных в оперативной памяти для кэширования часто используемых данных. 2

На производительность устройства WhatsApp может влиять через объём занимаемой памяти. 15 С каждым новым чатом медиафайлов, которые мессенджер сгружает в хранилище устройства, становится всё больше. 1 Если они занимают слишком много места, это может привести к тому, что смартфон начнёт тормозить. 1

Чтобы снизить нагрузку на память, рекомендуется регулярно удалять накопившиеся данные в WhatsApp, например, через очистку кэша. 13