NodeJS全栈开发面试题讲解——P12高性能场景题

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：

1. 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

2. 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

3. 幂等处理

   • 防止重复点赞，用用户ID作为唯一标识存 Redis Set

4. 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

5. 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

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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：

1. 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）

2. 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

3. 库存锁定

   • 在消费端做库存预扣，防止超卖

4. 异步通知

   • 订单处理完通知用户（短信、邮件、推送）

5. 监控告警

   • MQ 堆积监控，超时重试，异常报警

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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：

1. 负载均衡

   • 使用 Nginx / LVS / 云厂商负载均衡做流量分发

2. 水平扩展

   • 多实例服务部署，利用容器、Kubernetes 弹性伸缩

3. 缓存优化

   • 接口读请求用 Redis 缓存，降低数据库访问

4. 异步处理

   • 尽量异步化请求流程，长耗时业务放 MQ 后台处理

5. 数据库优化

   • 主从读写分离、分库分表、索引优化、连接池

6. 限流降级

   • 流量超限使用限流策略，降级服务保证核心可用

7. 监控报警

   • 实时监控接口响应时间、错误率、资源使用

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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：

1. 前端上传文件

   • 支持分片上传，减少上传失败重试

2. 转码任务调度

   • 任务写入消息队列，异步调度

3. 独立转码服务

   • 使用专门转码微服务或 Worker，运行 ffmpeg 等工具

4. 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

5. 状态管理

   • 任务状态存储（数据库 + 缓存），实时查询转码进度

6. 结果存储

   • 转码完成后上传至对象存储（如 OSS/S3）

7. 通知机制

   • 通过 WebSocket 或轮询通知用户转码完成

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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：

1. 用户服务（User Service）

   • 负责用户注册、登录、权限管理

2. 文章服务（Article Service）

   • 负责博客文章增删改查

3. 评论服务（Comment Service）

   • 评论的 CRUD 及审核功能

4. 通知服务（Notification Service）

   • 发送系统通知、邮件、消息推送

5. 搜索服务（Search Service）

   • 基于 ElasticSearch 或类似方案，支持全文检索

6. 媒体服务（Media Service）

   • 处理图片、视频上传及转码

7. 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）