In a Meta system design interview, candidates are often tasked with designing complex systems that can handle large-scale operations efficiently. One such challenge is to design a video lifecycle management system that oversees various stages of a video's existence, including uploading, encoding, and transitioning between hot (frequently accessed) and cold (infrequently accessed) storage.

面试过程

环节 1：明确需求

面试官： 我们希望你设计一个拍卖功能（Auction Feature）用于 Instagram，支持用户在其个人页面发布拍卖商品。你能帮我们明确一下需求吗？

候选人： 好的，我想确认以下需求：

1. 用户是否能够在拍卖帖子中上传商品详情，例如商品图片、描述和起拍价？
2. 系统是否需要实时更新拍卖状态，例如最新的竞价和竞标者？
3. 当拍卖结束后，是否需要自动处理买卖双方的交易？
4. 谁能看到这些拍卖帖子？是所有用户还是仅限特定人群？

面试官：

1. 是的，用户可以上传商品详情，包括图片和描述。
2. 实时性非常重要，竞价状态需要实时更新。
3. 拍卖结束后，系统需要负责完成支付和交易的后续流程。
4. 任何能够看到发布者个人页面的用户，都可以在其 feed 中看到拍卖帖子。

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环节 2：高层设计概述

候选人：
基于这些需求，我建议设计以下几个核心组件：

1. Auction Post Service： 负责管理拍卖帖的创建和存储。
2. Bidding Service： 处理实时竞价请求，更新当前最高竞价和竞标者。
3. Auction Timer Service： 定时检测拍卖状态，当拍卖结束时触发后续流程。
4. Feed Integration： 将拍卖帖子推送到相关用户的 feed 中。
5. Transaction Service： 处理支付交易，确保商品和资金的安全。

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环节 3：深入探讨关键模块

面试官： 那我们从拍卖帖的创建开始吧。用户上传商品信息时，你的系统如何设计来支持高效存储和展示？

候选人：

• 我会使用 Auction Post Service 处理拍卖帖的创建。
• 数据存储在 NoSQL 数据库（如 MongoDB）中，因为它支持快速写入和灵活的 JSON 格式，便于存储动态商品详情。
• 数据表结构如下：

字段名	描述
auction_id	拍卖帖的唯一标识符
seller_id	卖家用户 ID
product_details	商品详情，存储为 JSON 格式
start_price	起拍价
start_time	拍卖开始时间
end_time	拍卖结束时间
status	拍卖状态（Active, Closed）

面试官： 这个设计听起来不错。你会如何设计 Feed Integration，确保关注者的 feed 能及时显示这些拍卖帖？

候选人：

• 每次创建拍卖帖时，我会通过 Kafka 消息队列将拍卖信息广播到关注者的 feed 服务。
• 关注者的 feed 数据会存储在 Redis 或 Cassandra 中，支持快速查询。
• 如果用户访问 feed 页面，我们通过缓存服务（如 Redis）提供低延迟的拍卖帖展示。

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环节 4：实时竞价

面试官： 拍卖的实时竞价是系统的核心。竞价需要实时更新，同时需要避免并发冲突。你的设计如何实现？

候选人：

• Redis Sorted Set：
  每个拍卖帖子会在 Redis 中维护一个 Sorted Set，按竞价金额排序。Redis 的高性能特性可以确保实时更新和高并发处理。
• 分布式锁：
  我会使用 Redis 的分布式锁，确保多用户同时竞价时不会发生数据冲突。锁的范围仅限于特定拍卖帖，从而提高整体系统的并发能力。
• 竞价流程：
  1. 用户提交竞价请求，Bidding Service 验证请求是否合法（如竞价是否高于当前价格）。
  2. 如果竞价有效，更新 Redis 中的最高竞价，并通知其他相关用户。
  3. 最后将竞价记录异步保存到数据库中。

面试官： 如果两个人同时提交竞价，且金额相同，该如何处理？

候选人：
竞价流程会先通过分布式锁保证操作的顺序性。如果两个人同时竞价且金额相同，我会优先接受时间戳更早的那一笔竞价。

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环节 5：拍卖结束和交易处理

面试官： 当拍卖结束时，系统需要自动处理交易。你会如何设计？

候选人：

• Auction Timer Service：
  1. 拍卖开始时，我会设置一个定时任务（如 Quartz 或 AWS Lambda），在 end_time 触发拍卖结束流程。
  2. 服务检查当前最高竞价，并将获胜者的信息推送到 Transaction Service。
• Transaction Service：
  1. 生成一笔交易记录，包括卖家、买家、商品信息和成交金额。
  2. 集成支付网关（如 Stripe）处理支付，确保交易资金安全。
  3. 通知买卖双方完成交易，并更新拍卖帖的状态为 Closed。

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环节 6：性能与扩展性

面试官： 你的设计如何扩展，支持百万级用户和海量拍卖活动？

候选人：

1. 服务扩展：
   • 各模块采用微服务架构，支持独立扩展。
   • 使用容器化技术（如 Kubernetes）动态扩展服务实例。
2. 数据存储：
   • 数据库分片，按用户 ID 或拍卖 ID 分布存储，减少单点压力。
   • 采用冷热数据分层存储，将历史拍卖数据迁移到冷存储中。
3. 实时更新：
   • 使用 Kafka 实现消息异步处理，解耦各模块，减少服务间的耦合度。
   • Redis 缓存提高热门数据的访问速度，同时采用 LRU 策略优化缓存使用。

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面试结束

面试官： 非常感谢你的分享。最后一个问题，你觉得在实际工程中，开发这样一个系统最大的挑战是什么？

候选人：
我认为最大的挑战在于实时性和高并发的处理。如何确保竞价信息的一致性，同时维持系统的高性能，是需要重点关注的部分。通过使用 Redis、Kafka 和分布式锁等技术，可以很好地解决这些问题。

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