后端经典面试题合集, 如何设计一个点赞系统?
后端经典面试题合集, 如何设计一个点赞系统?
QA
Step 1
Q:: 如何设计一个高并发的点赞系统？
A:: 设计一个高并发的点赞系统时，需要考虑以下几点：
1. 数据模型设计：设计数据库时可以采用KV存储（如Redis）来记录点赞数和点赞状态，因为Redis的读写速度快，适合高并发的场景。可以用用户ID和内容ID作为key，点赞状态作为value。
2. 缓存与数据库同步：在高并发的情况下，直接对数据库操作会导致性能瓶颈，因此可以将点赞数据暂存于缓存（如Redis）中，定期将数据同步到数据库（如MySQL）。这通常通过批量写入或异步写入来实现。
3. 去重与防刷：需要防止用户重复点赞或刷赞，可以通过用户ID去重或设置限流策略来实现。
4. 延迟队列与批量处理：通过延迟队列来批量处理点赞请求，减少对数据库的直接写入压力。
5. 负载均衡与分布式系统设计：在流量较大的场景下，可以通过负载均衡器将请求分发到不同的服务实例，并采用分布式系统架构来提高系统的可用性与扩展性。
Step 2
Q:: 如何处理点赞数的实时显示问题？
A:: 为了保证点赞数的实时显示，可以通过以下几种方式：
1. WebSocket：通过WebSocket建立长连接，让服务器主动推送点赞数的变动给客户端，确保数据的实时性。
2. 轮询：客户端可以定时向服务器发送请求，获取最新的点赞数，虽然轮询的实时性不如WebSocket，但实现简单。
3. 增量更新：当点赞数变化时，只推送变动量，而非全量更新，减少带宽的占用与延迟。
Step 3
Q:: 如何设计点赞与取消点赞的接口？
A:: 在设计点赞与取消点赞的接口时，可以遵循RESTful API的设计原则：
1. **POST /like**：用于点赞操作，请求体应包含用户ID和内容ID。
2. **DELETE /like**：用于取消点赞操作，请求体应包含用户ID和内容ID。
接口的幂等性也是关键，如果用户重复点赞或取消点赞，系统应该能够识别并忽略这些操作。
用途
在社交媒体、电商平台、内容分发等应用中，点赞功能是非常常见的互动形式。一个高效的点赞系统设计直接关系到用户体验，特别是在高并发的场景下，如直播、热门文章或视频的点赞。如果系统不能及时响应，会导致用户体验下降，甚至影响系统的稳定性。因此，面试此类问题旨在评估候选人对高并发系统设计、缓存机制、数据库操作、接口设计以及分布式系统架构的理解与掌握程度。\n相关问题
后端系统设计面试题, 如何设计一个点赞系统?
QA
Step 1
Q:: 如何设计一个点赞系统？
A:: 设计点赞系统时，需要考虑以下几个方面：
1. 数据库设计：需要设计存储用户点赞记录的数据表，可以采用关系型数据库（如MySQL）或者NoSQL数据库（如Redis）来存储点赞信息。常见的表结构包含用户ID、内容ID、点赞时间等字段。
2. 接口设计：点赞系统需要提供点赞、取消点赞、获取点赞数等接口。这些接口需要保证高并发下的性能，同时确保数据一致性。
3. 缓存：由于点赞系统可能会遇到高并发访问，为了减少数据库压力，可以使用缓存（如Redis）来存储点赞数据，并定期将数据持久化到数据库中。
4. 数据一致性与事务：在高并发情况下，确保点赞数据的一致性非常重要，可能需要使用事务机制或者乐观锁来避免数据竞争问题。
5. 安全性：要防止用户重复点赞，可以在数据库层面加唯一索引，或者在应用层面做去重处理。
Step 2
Q:: 如何应对高并发场景下的点赞系统设计？
A:: 在高并发场景下，点赞系统需要优化性能，确保系统的稳定性和可扩展性。常见的解决方案包括：
1. 使用缓存：将频繁访问的点赞数据存储在Redis等内存数据库中，减少数据库的压力。
2. 分布式系统：将点赞系统拆分为多个服务模块，利用负载均衡器将请求分发到不同的服务器，提升系统的并发处理能力。
3. 队列系统：通过消息队列（如Kafka、RabbitMQ）将点赞请求异步处理，缓解数据库的写入压力。
4. 数据库分库分表：将数据水平分割到多个数据库或表中，降低单个数据库的负载。
5. 限流与熔断：在高并发情况下，为了保护系统，可以对点赞请求进行限流，并在必要时触发熔断机制。
Step 3
Q:: 如何防止用户刷赞行为？
A:: 为了防止用户恶意刷赞，系统需要设计防刷机制，常见的方法包括：
1. 用户唯一性校验：通过用户ID和内容ID的唯一性索引来防止重复点赞。
2. IP限制：对短时间内来自同一IP的点赞请求进行限制。
3. 行为分析：通过分析用户的点赞行为模式，识别异常行为，并进行预警或限制。
4. 验证码：在点赞频率异常时，引导用户完成验证码验证，增加刷赞难度。
5. 日志监控：实时监控点赞系统的日志，及时发现并处理异常流量。