如果你正準備大廠系統設計面試，那 Reddit 絕對是你的「必刷」公司之一。作為一個全球知名的社群新聞聚合平台，Reddit的用戶規模已超 5 億月活。它不光是“外網的知乎”，更是矽谷面試官的最愛——為什麼？因為 Reddit System Design Interview 超級貼合真實場景：高並發、讀寫分離、個人化推薦，這些都是大廠（如 Meta、Google）面試的常客。
但話說回來，系統設計面試的難度可不小。它不像演算法題有標準答案，而是檢視你的架構思維：你能不能從需求分析到瓶頸優化，一步一步建立一個可擴展的系統？很多人卡在「高 QPS 下怎麼緩存」或「寫負載怎麼異步化」上，面試官一追問就露餡。別慌，今天我就來帶大家深度拆解 Reddit 的兩道經典題：Design Reddit’s feed ranking system 和 Design the voting system。這些都是 Reddit 面試高頻題，幫你理清思路，面試時自信滿滿。
第一題：Design Reddit’s Feed Ranking System，包括Home Feed和r/popular
這題是 Reddit 系統設計的“開胃菜”，考察你對讀密集型系統的把控。 Feed 是用戶打開 App 的第一眼，延遲要超過 200ms，用戶就跑了。核心：從海量貼文中，為用戶產生個人化/熱門列表，支援無限滾動。
1. 功能需求：先明確邊界
- Home Feed：登入用戶看到訂閱 subreddits（子版塊）的帖子，按 Hot/Best/New 排序。個人化強，考慮用戶活躍度。
- r/popular Feed：全站熱門，匿名用戶也能看。不分 subreddit，純靠演算法推全球 Top。
- 非功能：QPS 超 10 萬，99.9%可用性，支援 A/B 測試排序演算法。
2. 架構大綱：讀寫分離是王道
Feed 系統的痛點是讀 QPS 是寫的 100 倍！直接讀資料庫？崩潰。解決方案：Fan-out on Write（寫時扇出），預先計算 Feed 存快取。
- 寫入路徑（貼文發布）：
- 使用者發文→ 存 Posts 表（用 Cassandra，寫友善、分區鍵是 subreddit_id）。
- Kafka 投遞「新貼文事件」 → Feed 服務訂閱，查詢訂閱使用者清單（從 User-Sub 表，sharding by user_id）。
- 對每個活躍用戶（eg, 過去 30 天登入），將 post_id 推入其 Redis Feed（sorted set，score 是排序值）。大 subreddit（如 r/all）訂閱者百萬級？用混合策略：小 sub 全扇出，大 sub 讀時即時合併。
- 讀取路徑（拉Feed）：
- 使用者請求→ 從 Redis 取 Top N post_ids（ZREVRANGE）。
- 大量拉帖子詳情（從 Memcached 緩存，miss 則 Cassandra）。
- 支援分頁：用 Redis 的 cursor 或時間戳錨點，實現無限滾動。
r/popular 呢？簡單：維護一個全域 Redis sorted set，全站新帖實時推入，score 用 Hot 公式計算。匿名用戶直讀，QPS 高但個人化低。
3. 排序演算法：Reddit 的“黑科技”
排序是靈魂！ Reddit 開源過公式，別死記，理解原理。
- Hot Ranking：新帖衝榜，老帖衰減。公式：score = log10(|up – down|) + (timestamp / 45000)。 log 壓低極端票數，時間項目讓貼文「熱窗」內爆發。實作：Feed 服務計算 score，存 Redis。
- Best Ranking：防刷票，用 Wilson Score Interval（信賴區間）：score = (p + z²/(2n) – z√(p(1-p)/n + z²/(4n²))) / (1 + z²/n)，p 是按讚率，n 總票，z=1.96（95%置信）。小帖懲罰大，公平。
- 擴充：加 ML？用 TensorFlow Serving 嵌入使用者向量，實時 re-rank Top 100。
4. 優化&擴充：別忘瓶頸
- 快取：L1 Redis（Feed IDs），L2 Memcached（貼文內容）。失效：貼文更新時異步 evict。
- Hot Sub问题：限流大 sub 發帖，或用「pull on read」：使用者讀取時，從 sub Feed 合併（用 Bloom Filter 去重）。
- 监控：Prometheus抓QPS/延迟，A/B测试不同算法。
這題面了，面試官常問：「如果 subreddit 破億訂閱，怎麼辦？」答：分層扇出+採樣活躍用戶。穩！
第二题：Design the Voting System (Upvote/Downvote) for Posts and Comments
投票是 Reddit 的“社交心臟”，每秒萬級寫入操作！這題考 write-heavy 設計，重點防爭用、非同步化。瓶頸：並發更新票數鎖表。
1. 需求&瓶頸：高並發寫是魔鬼
- 功能：用戶對 post/comment 投+1/-1，支援撤回/切換。即時更新 UI 票數，但最終一致 OK。
- 瓶頸：Naive 更新 Posts 表的 up/down 字段，高並發下鎖爭用。 QPS: 寫 10k/s，讀更高。
2. 架構：非同步聚合，解耦寫讀
別再同步寫 DB！用事件驅動+批量聚合。
- API 層：POST /vote {content_id, Direction: 1/-1/0}。檢查使用者是否已投下（Redis set: user_votes:{user_id}）。
- 寫入路徑：
- 投後→存票表（schema: user_id, content_id, Direction；按 content_id 分片，Vitess 或 CockroachDB）。
- 投遞 Kafka 事件→ Vote Aggregator 服務訂閱，每分鐘/5 分鐘批次聚合：SUM(direction)更新 Posts 的 up/down/score。
- 讀取路徑：票數讀 Posts（最終一致，延遲<1min）。即時 UI？用 WebSocket 推增量，或 Redis pub/sub 廣播熱門貼文。
3. 資料模型：冗餘&Sharding
- Posts/Comments：id, up, down, score=up-down。Cassandra分区。
- Votes：巨表，TTL 過期舊投。索引：(user_id, content_id)防重投。
- User Votes：Redis hash，快速查/撤。
4. Anti-Abuse：社群安全第一
刷票毀平台！ Reddit 封過無數 bot。
- Rate Limit：API 網關，user/IP 限 5/s，用 Token Bucket。
- 行為偵測：非同步 Spark job 分析：新號群投？ IP 叢集？用 ML（Isolation Forest）標記，排除其票。
- 指纹：存 device_id + IP，聚類防馬甲。
- Captcha：高風險投加驗證。
最佳化：聚合視窗調小（熱門貼文 1min），冷帖日批。面試追問：「最終不一致怎麼通知用戶？」答：樂觀 UI + 輪詢/WS。
面試思路總結
Reddit 的系統設計題難度中等偏上，屬於「多模組協同+ trade-off 表達」型問題。面試官期待聽到的重點是：
- 你能辨識系統的讀寫比例和效能瓶頸。
- 你能設計事件流（Kafka）和快取（Redis）的配合機制。
- 你能分析 fan-out on write/read 的取捨邏輯。
- 你考慮到了反作弊與最終一致性問題。
面試時可以用白板畫出整體架構圖，從資料流向入手，再講細節最佳化與擴充方案。
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大廠真槍實彈導師：團隊多位 Amazon SDE、Meta 工程師、他們不只教理論，還分享內幕：Reddit 面試官愛問“Hot Subreddit 負載怎麼破？”，我們有現成 case 幫你秒答。
实时语音助攻，零压力模拟：全程遠程 Zoom/語音聯機，導師在旁低聲提醒：「別忘 Wilson Score 防小帖刷票！」或「這裡加個 Redis sorted set 畫圖」。幫你釐清從需求→架構→優化的全流程，優化答案節奏－5min 需求、10min 高階圖、5min 瓶頸。
真實面試無痕守護：支援直播面試遠端語音（耳機模式，面試官聽不見）。安全加密，無痕退出。學員回饋：“Meta 系統設計輪，本來卡在 Voting sharding，導師語音點醒，順利過！”
成功率爆表：已助 500+學員碾壓 Meta、Reddit、Amazon 等大廠面試。一位學員分享：“Programhelp 讓我從'畫不出圖'到'面試官點頭'，直推 HFT Offer。”
