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如何设计 Twitter/Feed 系统？ ✅

答案

一、概览​

面向读多写少的社交 Feed，采用 PUSH/PULL/Hybrid 投喂策略 + 多级缓存与流式计算，处理 KOL 冲击与热点扩散，保障 <200ms 读取延迟与高可用。

二、目标与指标（SLO）​

  1. 读取延迟 P95 < 200ms；P99 < 400ms。
  2. 投喂命中率 ≥ 99%；缓存命中率 ≥ 95%。
  3. KOL 发布风暴写放大可控，整体可用性 99.95%。

三、总体架构​

四、投喂策略​

  • PUSH：非 KOL 用户采用写时扇出，提前填充 user_id:timeline 缓存；写入限速与批量合并。
  • PULL：KOL/热点走读时聚合，从热门池与关注列表增量拉取并归并排序。
  • Hybrid：PUSH 非 KOL + PULL KOL，首读预热 + 背景补齐，避免极端写放大。

五、数据与缓存​

  • 关系索引双写：follower_id->followee_id 与 followee_id->follower_id，通过 CDC → 流任务保持最终一致。
  • 时间线缓存：Redis List/ZSet；键：timeline:{uid}；值：post_id 与时间戳；使用版本号/游标避免重复与乱序。
  • 热点集合：TopK/Count-Min Sketch；KOL 帖子进入热门池，加速 PULL 聚合。

六、读写路径优化​

  • 写入：贴源落盘 + 异步投喂；幂等键（post_id + 分片），失败重试与死信队列。
  • 读取：本地缓存 → Redis → 降级直查；合并分页游标，预取下一页。
  • 排序：时间优先 + 互动度加权；A/B 调权重策略。

七、可用性与降级​

  • 限流熔断：用户级/接口级令牌桶；热点保护（热点分片/隔离）。
  • 降级：仅时间排序/隐藏富交互；回源保护与读写隔离；媒体走 CDN。

八、可观测​

  • 指标：投喂成功率、缓存命中率、回源比例、KOL 发布写放大、P95/P99 延迟。
  • 追踪：消息链路 ID，投喂失败重试率；错序/重复率与纠错处理量。

九、规模与容量规划​

  • DAU：目标 10M；关注关系平均 100。
  • 读 QPS：峰值 ~3k；写 QPS：峰值 ~1k（按发布频率 2 次/日估算）。
  • 存储：平均 200B/帖（含元数据）；10 年量级 ~10TB，可按用户维度分片。
  • 分区策略：关系/帖子按 user_id 哈希分片，时间线缓存独立集群，热点分片隔离。

面试官视角:

  • 关注热点/KOL 冲击、缓存一致性、重试与幂等；跨区多活与时序一致性
  • 指标：P99 延迟、投喂成功率、缓存命中率、写放大与成本；降级策略

延伸阅读:

  • Fanout on write vs read、Timeline 年代记设计经验
  • Redis 设计与应用、Kafka/Flink 流式投喂