Meta 近期的系统面试真题来啦，很简短的一句话
Design a system that can detect trending hashtags on FB/IG/Twitter
解析：
设计并实现一套系统，能够对 Facebook、Instagram、Twitter 等社交平台上的所有带“#”标签的动态进行实时采集、统计和分析，识别出当前“热门”或“趋势”标签，并将结果以排行榜或推送的形式提供给下游服务或前端展示。
FACEBOOK x.com（前推特） instagram 这些短平快的社交平台上面都会有热搜/热门话题 ，这道题就是考察我们如何设计一套系统来能够检测平台上的热门帖子来推上热门榜。
这题有哪些难点了，我们首先要考虑FB/IG/X 上的用户量级，基本每日会有10亿条动态。热门话题是一个非常具有价值的功能，会极大的影响舆论、广告投放，会产生很大的经济乃至政治影响。
首先，我们需要考虑大量的僵尸号，机器人，营销号的形态避免他们通过垃圾标签来进行上榜；其次我们对上榜的话题应当有实时性的考虑，我们不希望已经过去很久的旧闻上榜，用户随时饥渴的需要获取最新的信息；我们还需要拥有非常高的可拓展性，至少千万级别的QPS，在全球跨地域的数据中心部署。
✅ 面试小贴士：先问清「读写比」「峰值 QPS」「数据保留时长」「是否需要历史回溯」，让面试官知道你在真实项目里会做的那套需求挖掘。
候选人基于 CSOAhelp 的实时面试辅助服务，将需求拆解为五个阶段：
需求拆解能力：能否从“实时性”“准确性”“可扩展性”出发，明确系统各阶段职责。
流式架构设计：消息队列（Kafka）、流处理（Flink/Spark Streaming）、窗口聚合的选型与思路。
热点算法与数据结构：如何用 Count‐Min Sketch、Top‐K 堆、指数衰减等保证内存友好且能快速出结果。
可扩展与容灾：多分区、高可用（MirrorMaker、Checkpoint）、跨机房部署、监控告警方案。
技术权衡与细节：对数据倾斜、流量突增、黑名单过滤、存储方案（ClickHouse/Cassandra）等核心点的解决思路。
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