java面试场景题: 设计⼀个微博系统

微博系统设计指南：从理论到实践

系统设计考察的核心能力

系统设计面试模拟真实工作场景，候选人需与面试官协作解决模糊问题。关键在于沟通、分析和权衡能力，而非追求完美方案。面试官关注思考过程，而非最终答案。

常见误区与改进建议

误区1：堆砌技术关键词
过早提及Load Balancer、Memcache等技术，忽略需求分析。正确流程应为：明确需求→架构设计→技术选型。

误区2：追求最优解
实际工作中先实现基础功能再优化。面试中应展示渐进式设计，强调权衡（如CAP理论）。

误区3：缺乏沟通
将面试官视为同事，主动澄清需求、寻求提示。例如：

• 设计微博时询问需覆盖哪些功能（发帖、时间线、热搜等）。
• 明确QPS（如12万阅读请求/秒）以指导技术选型。

四步设计框架

步骤1：需求确认
通过提问明确场景与约束：

• 功能范围：发帖、时间线、搜索等。
• 性能指标：假设1亿日活，5亿条/天微博，存储需求约1.68PB/年。
• QPS估算示例：

  daily_tweets = 500_000_000  # 5亿条/天
  qps_tweets = daily_tweets / 86400 ≈ 6000  # 发帖QPS
  

步骤2：整体架构
模块化拆分服务：

• 写服务：发微博、存储媒体（对象存储）。
• 读服务：时间线、用户关系图（缓存优化）。
• 辅助服务：搜索集群（Elasticsearch）、消息队列（Kafka削峰）。

步骤3：核心模块设计
发微博流程：

1. 写入MySQL（通过Kafka异步处理）。
2. 查询用户关系图，推送至所有粉丝的时间线缓存。
3. 同步数据到搜索集群。

时间线实现：

• 推模式：发帖时实时更新粉丝时间线（适合粉丝少的场景）。
• 拉模式：浏览时聚合关注者内容（适合粉丝多的场景）。

步骤4：可扩展性优化

• 读优化：多级缓存（Redis热点数据+本地缓存）。
• 写优化：分库分表（按用户ID哈希）。
• 搜索优化：分片索引（Elasticsearch）。

实战案例：微博系统设计

场景假设：支持发帖、时间线、搜索，1亿日活。
关键技术选型：

• 存储：MySQL分库+对象存储（媒体文件）。
• 缓存：Redis集群（时间线）。
• 搜索：Elasticsearch（倒排索引）。

架构图示例（简略）：

用户客户端 → 负载均衡 → [发帖服务] → Kafka → MySQL  ↓  [时间线服务] → Redis  ↓  [搜索服务] → Elasticsearch  

通过四步法，系统设计问题可结构化解决。重点在于需求沟通、模块化设计及权衡思维。