点赞系统到底如何设计实现呢？
作品点赞数量、用户点赞列表、点赞人数、评论点赞数应该如何实现？
高并发大流量的情况下，如何利用mq和缓存来提高系统吞吐量、降低延迟？
今天从业务发展初期，到业务量爆发阶段，带你一步步来学习点赞系统的设计。
点赞系统的设计实践，从点赞需求、数据表设计、系统架构、业务逻辑、并发问题、分布式锁、缓存策略等方面进行了详细阐述。随着产品流量的提升，引入了Redis缓存层来降低数据库压力，采用旁路缓存策略实现了缓存和数据库的一致性。同时，针对并发问题加入了分布式锁，保证了点赞记录的准确性和安全性。
点赞功能的设计实践,包括数据表设计、业务逻辑处理和系统架构等方面。
点赞系统设计实践
点赞记录表设计与架构
点赞和取消点赞的逻辑处理
分布式锁、缓存和数据一致性等技术在点赞系统中的应用,以及具体实现细节。
并发问题和分布式锁的解决
点赞和取消点赞的业务逻辑
缓存的使用和更新机制
如何使用LUA脚本删除zset元素,并通过引入KV数据库和异步消息来优化点赞业务逻辑。
写请求完成过程中的注意事项和问题
使用HBase记录点赞记录和实现失败重试机制
使用HBase操作实现写入操作和失败重试机制
在HBase中插入记录、增加点赞数、更新记录状态等操作,以及如何处理失败重试和流量倾斜等问题。
增加点赞数和处理失败重试
幂等性保证和记录状态更新
幂等性保证和数据丢失预防
热点检测和消息同步的架构系统,包括热点K的监控和删除,以及跨机房的高可用储备。
热点key的监控和通知机制
热点key的监控系统和删除机制
同机房内高可用和大流量高并发场景下的架构系统演进