系统设计面试题之 怎么设计一个打分系统
上周我参加了一个面试,其中有一道系统设计题:某公司的内网有个质询系统。该公司的每个职员都可以对本公司的任何部门的任何事件提问题,并且所有的其他职员都能看到这些问题,还可以对问题打分,打分的范围是一颗星到五颗星。现在让我们来设计打分系统,不用考虑提问功能。
以下是面试官给出的基本的测试用例:
1.用户可以对任意一个问题评分,打分范围是一颗星到五颗星;
2.公司的分析部门需要一个查询api,这个api可以:
a.查询某条问题的平均分;
b.查询某个问题的top 10的高分以及用户名;
c.查看某个用户评过分的所有问题;
注意:
1.这个公司的职员有几十万之多,因此评分系统需要考虑性能问题。并且每天早上上班的时候是评分系统负载最大的时间点。
2.不需要考虑安全问题。
3.所有数据都需要长期保存,不用考虑删除问题。
以下是我的设计:
1.数据库的设计:
数据库有4个表,如下图。
comments表,用来记录问题,每条问题都有一个唯一的id;user表用来保存用户的信息,每个用户都有唯一的id。这两个表都是RMDB表,因为他们的数据相对来说比较固定,不会被频繁修改。
rating_comments表,用来记录用户对每个问题的评分。如果这个表使用RMDB的话,它与comments表和user表做join的成本会很高;而且这个表必然需要对用户id和问题id做索引以加速查询,又因为这个表的数据会被频繁的更新,所以维护索引的开销会很大。因此,这个表会使用基于key-value的NoSQL DB。key就是问题的id,value是一个队列,这个队列的每条记录包含两个字段,一个字段是uid,也就是用户id,另一个字段是分数,所以队列中的一条记录就是一个用户对某个问题的打分,这个队列按照分数高低排序,所以对于某个问题,我们可以很容易的找到它的最高分和最低分。
rating_user表,也用来记录用户对每个问题的评分。基于与rating_comments表同样的原因,这个表也使用基于key-value的NoSQL DB。不过,与rating_comments表的区别在于,这个表的key是用户id,队列的每条记录是由问题id和问题的分数组成的。很明显,这个表的数据相对于rating_comments表是冗余的。这个表的目的是加速对于某个用户打过分的问题的查询。
2.评分系统的架构如下图。分为4层,其中每一层都可以扩展为load balancer+多台服务器的模式。
层一:web server
层二:write api 和 search api
层三:memcache
层四:数据库,包含RMDB和NOSQL DB
3.业务流程:
1)用户可以对任意一个问题评分,打分范围是一颗星到五颗星;
a.用户向web server发请求
b.web server向write api发请求
c.write api根据用户id和问题id以及用户的评分更新rating_comments表和rating_user表
2)查询某条问题的平均分;
a.用户向web server发请求
b.web server向search api发请求
c.search api根据问题id来查询rating_comments表,返回一个用户打分队列,使用队列中的数据计算平均分并返回结果。
3)查询某个问题的top 10的高分以及用户名
a.用户向web server发请求
b.web server向search api发请求
c.search api根据问题id来查询rating_comments表,返回一个用户打分队列,使用队列中的已排序数据返回top 10的最高分以及对应的用户。
4)查看某个用户评过分的所有问题
a.用户向web server发请求
b.web server向search api发请求
c.search api根据用户id来查询rating_user表,返回一个打分队列,使用队列中的所有问题id就是用户打分过的问题。
4. write api:
write api server 提供以下接口:
bool save_score(int question_id, int user_id, int score)
question_id就是问题的id,user_id就是用户的id,score就是用户的打分。write api server提供这个接口给web server,用户用这个接口给问题打分。
5.其他:
1)对于平均分,其实可以再增加一个average_score表,包含两个字段:一个是问题id,另一个是平均分;每次用户调用write api打分的同时也更新这个平均分表。这个平均分表可以加速对平均分的查询。
2)面试官反复强调一个问题可能会被大量的用户打分,问我,我的设计是否合理?我觉得挺合理的,使用key-value nosql数据库存储问题以及打分队列,不会有性能问题。然后反复问我,我对这个设计是否满意?我觉得没啥大问题。后来时间不够,就没有深入讨论search api。
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