后端系统设计面试题, 商家想要知道自己店铺卖的最好的 top 50 商品,如何实现这个功能?
后端系统设计面试题, 商家想要知道自己店铺卖的最好的 top 50 商品,如何实现这个功能?
QA
Step 1
Q:: 如何设计一个系统来计算店铺卖的最好的 top 50 商品？
A:: 为了实现这个功能，你可以使用以下几种方法：1. 实时计算：通过事件流处理（如使用Apache Kafka或AWS Kinesis），每当有商品销售时，系统立即更新商品的销售数量，并使用最小堆或红黑树等数据结构维护当前的前50名商品。这种方法的优点是可以实时获取数据，但需要考虑高并发和数据一致性的问题。2. 批处理计算：定期从数据库中提取销售数据，通过MapReduce或者类似的分布式计算框架（如Apache Spark）计算出前50名商品。这种方法的优点是实现简单，适合大数据量场景，但数据的时效性不如实时计算。3. 缓存优化：可以将top 50的结果缓存起来，通过设置缓存过期时间（如10分钟）来降低对数据库的频繁访问，从而提高系统性能。
Step 2
Q:: 如何处理在系统设计中可能遇到的数据倾斜问题？
A:: 数据倾斜问题通常出现在分布式计算环境中，某些数据分区比其他数据分区包含了更多的数据，导致计算负载不均匀。解决方案包括：1. 对数据进行预处理，如对数据进行hash分片，确保数据均匀分布。2. 采用随机打散策略，将某些高频数据打散到多个分区中进行计算。3. 在设计MapReduce等分布式计算框架时，可以加入数据倾斜检测和动态负载均衡机制，自动调整计算资源。
Step 3
Q:: 如何优化查询店铺前50名畅销商品的数据库性能？
A:: 可以采取以下几种优化措施：1. 建立索引：为销售记录中的商品ID和销售数量建立复合索引，减少查询扫描的行数。2. 分区表：对销售记录进行分区存储，如按日期或商品类别分区，减少查询的扫描范围。3. 利用数据库的窗口函数：如使用SQL中的ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ...)等函数，直接在查询中获取前50名的结果。4. 利用缓存机制：将查询结果缓存在Redis等内存数据库中，减少对数据库的访问频率。