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?

Step 1

Q:: 如何设计一个系统来展示商家店铺的top 50商品？

A:: 首先，需要考虑系统的扩展性和性能。为了有效地计算和展示top 50商品，可以采用以下方法：

1. 数据收集：系统需要实时或定期收集销售数据，如每个商品的销量、销售金额等。可以使用分布式日志系统（如Kafka）来收集并传输这些数据到集中处理平台。

2. 数据存储：为了能够快速查询，可以选择高效的存储方案，如NoSQL数据库（如Redis）或者关系型数据库（如MySQL）的聚合表。可以将这些数据按时间窗口（例如每天、每小时）存储。

3. **数据处理**：利用大数据处理框架（如Apache Spark）来处理海量数据，计算出每个时间窗口内的top 50商品。

4. 缓存与展示：为了提高展示速度，可以将计算结果缓存到一个高效的缓存系统中（如Redis），然后通过API提供给前端展示。前端可以每隔一段时间拉取一次最新数据，更新界面。

Step 2

Q:: 如何确保系统在高并发情况下仍能准确计算top 50商品？

A:: 在高并发情况下，系统需要特别注意数据的一致性和可用性。为此，可以采取以下策略：

1. 分布式锁：使用分布式锁（如Redis的Redlock）来确保数据在并发修改时的一致性。

2. 最终一致性：在设计系统时，可以放宽一致性要求，允许系统在短时间内的数据不一致，依靠定时任务或批处理来逐步达到最终一致性。

3. 水平扩展：通过水平扩展处理节点（如增加更多的Kafka消费者或Spark任务），以应对更高的并发量。

4. 数据分区：对数据进行分区（如按时间、店铺ID等），减少每次计算所需处理的数据量。

Step 3

Q:: 如何处理top 50商品的排名变化？

A:: 商品排名变化需要即时反映给用户，保证信息的实时性。可以采用以下策略：

1. 实时数据流处理：使用实时流处理框架（如Apache Flink）来处理销售数据流，并即时更新商品的排名。

2. 缓存失效机制：在更新排名时，将缓存中的旧数据失效，触发重新计算和更新。

3. 双写策略：同时将数据写入实时处理系统和历史数据存储系统，确保数据的完整性。

Step 4

Q:: 如何设计系统以应对商品的销量数据可能出现的突增或下降？

A:: 为了应对商品销量的突增或下降，可以采取以下措施：

1. 自动扩展：通过云服务的自动扩展功能，增加处理节点的数量来应对突发的高流量。

2. 预警系统：建立实时监控和预警系统，一旦发现销量异常，自动触发扩展或通知运维人员。

3. 熔断机制：在极端情况下，可以通过熔断机制暂时限制部分请求或降低数据处理频率，以确保系统的稳定性。