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系统设计题回答思路：1、先提出需求分析和非需求分析2、提出数据库表设计和存储方案，一般选择关系数据库+nosql3、针对数据量大的场景选取合适的分库分表思路，根据某个id哈希或者一致性哈希4、针对高并发场景的缓存优化，缓存和数据库一致性或者增加消息队列mq进行解耦5、详细接口设计，接口访问时的读写数据库和缓存的顺序6、性能优化——异步操作、批量处理、热点数据优化设计一个类似抖音的点赞系统1、需求分析和非需求分析需求分析：点赞/取消点赞视频+查看视频点赞数量+查看用户点赞的所有视频+点赞状态查询非需求分析：高性能，高可用，大数据量，数据一致性根据实际情境扩充2、库表设计点赞关系（Like Relationship）：存储用户对视频的点赞关系。user_id  video_id create_time视频点赞统计（Like Count）：存储每个视频的点赞总数。video_id count update_time3、分库分表思路分片策略：按照用户 ID 或视频 ID 进行分片。使用一致性哈希或取模的方式进行分库分表。考虑到点赞数量大，对于点赞关系表，可按 user_id 模 N 取余，将数据分散到 N 个库或表中。4、缓存操作点赞/取消点赞操作先更新数据库：执行点赞或取消点赞的数据库操作。更新缓存：更新 Redis 中的点赞状态和点赞计数。避免缓存不一致消息队列异步更新：将更新操作发送到消息队列，异步更新缓存，确保最终一致性。5、接口详细处理以点赞和取消点赞为例处理流程：参数校验：检查用户和视频是否存在，验证参数合法性。数据库操作：点赞：插入一条点赞关系记录，更新视频点赞统计表的计数。取消点赞：删除点赞关系记录，更新视频点赞统计表的计数。更新缓存：更新 Redis 中的点赞状态和点赞计数缓存。6、优化思路1.异步处理异步写入：将点赞/取消点赞操作通过消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）异步写入数据库和更新缓存，减少请求的响应时间。异步更新缓存：在数据库操作完成后，将缓存更新操作放入消息队列异步处理，避免缓存与数据库不一致。2.批量操作批量查询：当需要获取多个视频的点赞数量时，提供批量接口，减少网络请求次数。批量写入：对于一些批量的点赞操作，可以批量写入数据库，减少数据库压力。3.热点数据优化热点缓存：对于热门视频，可能会频繁访问其点赞计数，可以在缓存中设置热点数据，确保其始终在内存中。数据分片：将热点视频的数据分散到不同的缓存和数据库节点上，避免单节点压力过大。在面试中，场景设计题往往是重头戏！这些问题不仅深度考察你的技术功底，更全面衡量你的工程综合能力。精彩的回答，将成为你脱颖而出的关键加分项。本文将首先概述通用的答题思路，然后以点赞系统为例，深入解析如何细致全面地回答这类问题。后续我将持续收集更多的设计题，不断更新和完善本文的内容，帮助你在面试中斩获佳绩。#牛客AI配图神器##牛客激励计划#

7.11 什么是UDP？UDP（User Datagram Protocol），即用户数据报协议，是一种无连接的传输层协议。与TCP不同，UDP不提供可靠的连接管理、数据顺序控制或流量控制。它提供了一种面向事务的简单、不可靠的信息传送服务。UDP传输数据时，数据被打包成数据报进行发送，并且每个数据报的边界是明确的，应用层传输的数据不会被拆分或合并。UDP的主要特点无连接：UDP是无连接的协议，数据在传输之前不需要建立连接。它发送数据时无需确认接收方的准备状态，也不进行数据的重传。不可靠传输：UDP不保证数据的可靠性。它不进行丢包重传、数据顺序控制等功能，因此某些数据可能丢失、重复或者乱序。面向...

搜狐畅游数据分析师四面面经数据分析师不同于其他技术岗，所以问的问题都不偏技术，基本套路是给你个case分析，下面是我个人在搜狐畅游的四面经历。因为是当天这个岗位到四面的唯一本科生，面试内容或许和研究生有出入，仅供参考。初面：搜狐一层食堂大厅，一对一单面，时间20分钟面试官正好是我老乡，长的很可爱的小脸，态度也很好。自我介绍（没有限时，我估计说了两分钟）你是哪里人。专门跑到北京来面试么？以后能不能来实习？是不是打算留在北京工作？（这个问题基本没面都有，主要是看你有没有留北京的想法把）针对简历问相关经历。（如实答就行，面试官会在意你的数据分析的部分）如果现在有个情景，我们有一款游戏收入下降了，你怎...

链表问题 #include <stdio.h> // 标准输入输出库，用于 scanf 和 printf #include <stdlib.h> // 标准库，用于 abs 函数 #include <stdbool.h> // 布尔类型支持，用于 bool、true、false #define MAX_ADDRESS 100000 // 最大地址范围，用于数组大小 #define MAX_KEY 10000 // 键值绝对值的最大值，用于 visited 数组大小 // 定义链表节点结构 typedef struct Node { ...