12.1 设计一个高并发点赞接口，如何优化性能？
设计要点：
问题： 点赞操作是高频写操作，数据库直接写可能成为瓶颈。
优化方案：
缓存计数 + 异步落库
点赞先写缓存（Redis Hash / Sorted Set）
定时批量同步缓存数据到数据库，减少 DB 写压力
热点数据分片
对热点数据分片（比如分成多个 Redis key），减少单点竞争
幂等处理
防止重复点赞，用用户ID作为唯一标识存 Redis Set
使用消息队列异步处理
点赞请求先写 MQ，再由消费者更新数据库
读写分离 + 数据库索引优化
读请求走缓存，写请求异步，数据库索引优化查询
12.2 设计一个订单系统，要用 MQ 做削峰填谷，你怎么设计？
设计思路：
订单创建接口
接收订单请求，快速返回结果（预订单号）
把订单写入 MQ（消息持久化）
订单处理服务（消费者）
消费 MQ 消息，执行库存扣减、支付、订单状态更新
处理失败可重试，确保可靠性
库存锁定
在消费端做库存预扣，防止超卖
异步通知
订单处理完通知用户（短信、邮件、推送）
监控告警
MQ 堆积监控，超时重试，异常报警
12.3 如果一个接口每秒有 2 万请求，你怎么优化后端架构？
方案思路：
负载均衡
使用 Nginx / LVS / 云厂商负载均衡做流量分发
水平扩展
多实例服务部署，利用容器、Kubernetes 弹性伸缩
缓存优化
接口读请求用 Redis 缓存，降低数据库访问
异步处理
尽量异步化请求流程，长耗时业务放 MQ 后台处理
数据库优化
主从读写分离、分库分表、索引优化、连接池
限流降级
流量超限使用限流策略，降级服务保证核心可用
监控报警
实时监控接口响应时间、错误率、资源使用
12.4 如何实现一个视频转码平台？如何让任务不阻塞主线程？
设计要点：
前端上传文件
支持分片上传，减少上传失败重试
转码任务调度
任务写入消息队列，异步调度
独立转码服务
使用专门转码微服务或 Worker，运行 ffmpeg 等工具
多进程/容器隔离
转码在独立进程或容器中执行，防止阻塞 Node.js 主线程
状态管理
任务状态存储（数据库 + 缓存），实时查询转码进度
结果存储
转码完成后上传至对象存储（如 OSS/S3）
通知机制
通过 WebSocket 或轮询通知用户转码完成
12.5 如何将一个单体博客系统拆分为微服务系统？拆哪些模块？
拆分思路：
用户服务（User Service）
负责用户注册、登录、权限管理
文章服务（Article Service）
负责博客文章增删改查
评论服务（Comment Service）
评论的 CRUD 及审核功能
通知服务（Notification Service）
发送系统通知、邮件、消息推送
搜索服务（Search Service）
基于 ElasticSearch 或类似方案，支持全文检索
媒体服务（Media Service）
处理图片、视频上传及转码
网关服务（API Gateway）
统一入口，路由转发、鉴权、限流
拆分原则：
按业务边界分
服务自治，低耦合
共享数据库避免，服务自己管理数据
统一认证鉴权机制（OAuth / JWT）