高并发评论系统设计（短视频场景）
本设计面向大厂系统设计面试，聚焦于高并发、热点控制、缓存机制、数据一致性、异步削峰、点赞与审核风控等核心能力，强调工程可行性与面试答题表达能力。
1. 核心目标 & 约束条件
✅ 核心目标
- 支持亿级视频 + 百亿评论 + 亿级用户
- 秒级热评展示、点赞实时更新、强抗压写入
- 低成本可扩展、可观测、可运营干预
⚙️ 非功能约束
| 指标项 |
指标描述 |
| 写入QPS |
峰值 20万/s（评论+点赞） |
| 读取QPS |
峰值 50万/s（热评+翻页） |
| 评论量 |
总量百亿，单视频百万级 |
| 用户量 |
活跃亿级 |
| 热点分布 |
高频热点视频强倾斜 |
2. 数据模型与层级控制（面试关注高）
🧱 评论表设计
| 字段名 |
类型 |
说明 |
| comment_id |
BIGINT |
主键，雪花 ID（全局唯一） |
| video_id |
BIGINT |
视频 ID，分库分表路由键 |
| parent_id |
BIGINT |
父评论 ID（一级为 NULL） |
| user_id |
BIGINT |
评论用户 ID |
| content |
TEXT |
文本内容 |
| like_count |
INT |
点赞数（弱一致） |
| reply_count |
INT |
回复计数（仅一级评论维护） |
| status |
TINYINT |
状态：0=正常 1=删 2=审核中 |
| create_time |
DATETIME |
创建时间 |
🔍 核心索引设计
| 索引名 |
字段组合 |
用途说明 |
| PRIMARY |
comment_id |
主键 |
| idx_video_ctime |
(video_id, create_time DESC) |
视频评论时间倒序分页 |
| idx_parent_id |
(parent_id) |
子评论查询 |
| idx_user_id |
(user_id) |
用户维度管理/审计 |
🚫 嵌套层级控制（仅支持 2 层）
-
业务写入层校验 parent_id：
- 一级评论：parent_id = NULL
- 二级回复：parent.parent_id = NULL，否则拒绝写入
- 不依赖 DB 限制，仅靠逻辑校验
3. 写入架构（高并发 + 异步落库）
✍️ 评论写入
| 阶段 |
处理逻辑 |
| 生成 ID |
接口层生成雪花 ID，写请求打入 MQ |
| 落库 DB |
消费端按 video_id 分表落库 |
| 构建缓存 |
评论内容以 JSON 结构写入 Redis |
| 写穿透控制 |
Redis 设置空值占位防止频繁穿透 |
👍 点赞写入
| 机制项 |
技术手段 |
| 是否已点赞 |
Redis SISMEMBER 判断用户是否已点赞 |
| 点赞计数 |
INCR 计数缓存 |
| 热评排行 |
Redis ZADD video:{id}:hot_comments |
| 幂等保障 |
使用 user_id+comment_id 做幂等 KEY |
| 异步持久化 |
MQ 投递，定时批量刷盘至 DB（弱一致性） |
4. 缓存策略（命中率 + 热点抗压）
🧊 写穿透控制
- 新评论写入后立刻构建缓存（或异步写）
- Redis 缓存失效时写空值占位，防止击穿
🔥 热评缓存方案
| 类型 |
方案说明 |
| 热评缓存结构 |
Redis SortedSet，分桶缓存：hot_comments:video_id:N |
| 聚合查询 |
读取多个 ZSet 合并排序返回 TopN，结合本地热评列表缓存 |
| 多级缓存 |
Redis 主层 + LRU 本地短时热存 + CDN 页面级缓存（可选） |
5. 分库分表策略（可扩展 + 热点规避）
📦 路由与分片
| 层级 |
分片策略 |
| MySQL 表 |
按 video_id 哈希分 512/1024 张表 |
| 热点视频 |
可拆分为逻辑表 A/B/C，写时按 hash 再打散 |
| Router 层 |
自研路由中间件 or ShardingSphere 自动路由 |
🔁 查询聚合策略
- UNION ALL + LIMIT 聚合分页
- Redis 热评拆 key 合并 ZUNIONSTORE 聚合
6. 消息队列与幂等机制
📬 异步链路说明
| 阶段 |
说明 |
| 生产端 |
评论/点赞操作写入 MQ，ACK 机制确保可靠写入 |
| 消费端 |
消费成功 ACK，否则重试 + 死信队列 DLQ |
| 幂等处理 |
消息携带 log_id/comment_id 保证写入不重复 |
| 重试策略 |
支持幂等重试 + 最大失败次数 +告警落库 |
7. 评论排序逻辑（热度 / 时间）
🔢 排序类型说明
| 类型 |
排序字段 |
Redis 结构 |
| 最新排序 |
create_time DESC |
List 或 Hash |
| 热度排序 |
score = 点赞+回复+时间衰减 |
SortedSet |
8. 评论审核与风控接口（C端重点）
🛡️ 审核流程
| 环节 |
机制说明 |
| 内容审核 |
第三方接口检测文本违规（涉黄、暴恐、政治） |
| 频次风控 |
接入风控平台，IP/UserAgent/行为特征识别机器人 |
| 灰度审核队列 |
可疑内容进入人工队列，标记 pending，人工/异步审核决定展示 |
9. 评论数一致性（最终一致）
| 项目 |
说明 |
| 实时计数 |
Redis INCR 维护 |
| DB 真实计数 |
定期校对，使用日志反查、数据比对修正 |
| 写热点处理 |
分桶 INCR + Lua 脚本避免并发丢写 |
10. 总结面试高频关注点
| 模块 |
关键词 |
| 架构整体 |
缓存、异步、削峰、最终一致性、热点打散 |
| 点赞设计 |
Redis + 幂等 + 异步持久化 + ZSet 排行 |
| 缓存系统 |
写穿透防护、多级缓存、SortedSet 热评、边车预热 |
| 分库分表 |
video_id 分片、自研路由、热点视频多表、查询聚合优化 |
| 消息队列与幂等 |
Kafka / RocketMQ、log_id 幂等、死信队列、重试策略 |
| 评论审核 |
内容识别 API、风控接入点、灰度审核机制、状态字段隔离展示 |
🗣️ 附录：答题口播大纲（结构化表达模版）
面试时建议 3～5 分钟完整答题，围绕以下结构展开：
Step 1️⃣ 明确场景和挑战
- 是短视频评论系统，写多读多，高并发
- 目标支持亿级用户 + 热点视频百万级评论
- 核心挑战是：写入高峰 + 点赞高频 + 热点倾斜 + 内容安全
Step 2️⃣ 描述核心模块设计（突出关键词）
- 数据模型：parent_id 控制两层嵌套，视频维度分表，热点表逻辑拆分
- 写入架构：Redis 抗压 + MQ 异步 + 雪花 ID + 幂等保障
- 缓存策略：SortedSet 热评缓存，空值防穿透，边车预热 + 本地 LRU
- 点赞机制：Set 判重，计数 + ZSet 排行，最终一致写入 DB
- 审核风控：内容检测、频次识别、灰度队列，状态字段控制展示
Step 3️⃣ 扩展性与稳定性补充
- 热点打散：评论写入表拆分 + Redis ZSet 分桶，查询合并
- 分库路由：自研路由层 or 中间件 ShardingSphere
- 数据一致性：评论数、点赞数定期对账 + Lua 分桶 INCR 防并发写丢
Step 4️⃣ 收尾总结 & 加分项
- 系统整体保障了：高并发可用性、热点稳定性、内容安全合规
- 可补充说：系统具备审计能力、运营干预接口、压测预案等实际工程要素