百万QPS防刷赞系统设计实录：从TRAE SOLO生成到生产级改造

背景

想看看TRAE SOLO到底有多强大，正好脑子里闪过一个防刷赞系统，于是开始构思，防刷赞系统是什么？防刷赞系统主要应用于营销活动、内容平台、社交网络等场景，需要保护点赞功能的真实性和公正性。在电商平台、短视频平台、社交媒体等应用中，点赞功能非常重要，直接影响内容推荐、热门排行和商业价值，好了，说做就做，拿出TRAE SOLO，直接开始进行实践。

TRAE SOLO在实践时能做什么

在开始进行实践前，我需要思考下，TRAE SOLO应该帮我做哪些事情，

技术要求上，需要考虑此系统的：

1.高并发处理能力： 特别是在热点内容出现时，QPS（每秒查询率）可能达到数十万甚至上百万次。系统必须具备强大的并发处理能力和水平扩展能力。

2.数据一致性要求： 系统需要保证强一致性确保一个用户对同一目标只能点赞一次，防止重复统计和数据不一致问题。这要求系统具备幂等性处理和分布式事务能力。

3. 实时性要求： 用户点赞操作需要秒级响应，从用户点击到界面反馈的端到端延迟必须控制在200ms以内，否则会影响用户体验

安全威胁背景，需要考虑此系统的：

1. 攻击手段多样化

自动化脚本：防止有些黑客使用机器人程序进行批量点赞。
IP池轮换：通过代理IP池绕过IP限制。
设备指纹伪造：修改设备信息绕过设备限制。
分布式攻击：利用僵尸网络进行大规模攻击。

2. 黑产产业链成熟 很多人为了赚钱想尽一切办法，使用写好的脚本，使刷赞目前形成了完整的产业链。包括账号注册、设备伪装、IP代理、自动化工具等环节，攻击成本低但防御成本高。

简化放刷赞系统，暂时只考虑以上提及的两部分，开始使用TRAE SOLO完成后续步骤。

具体实践步骤

第一步：向TRAE SOLO下达精准的"初始指令"

"请作为一名首席架构师，基于以下核心需求，设计并生成一个高性能防刷赞系统的完整代码：

系统核心目标

高并发处理：支持百万QPS的点赞请求。
强一致性：确保用户对同一内容仅能点赞一次，绝对防止重复。
低延迟：端到端响应时间控制在200毫秒内。
安全风控：有效防御自动化脚本、IP池轮换、设备指纹伪造、分布式攻击等多样化威胁。【技术指示】

前端：Vue 3 + TypeScript + Vite
后端：Node.js + Express
缓存/数据库：Redis + PostgreSQL
风控：自研轻量级规则引擎请输出完整的项目结构、API接口代码、数据库Schema及安全风控核心算法。

指令下达完成后，只需要静静等待即可，经过TRAE SOLO给的提示操作，TRAE SOLO生成了一个结构清晰、技术选型合理的项目脚手架。

第二步：生成架构与核心代码，应对技术挑战

1. 应对高并发：生成异步削峰与缓存代码

TRAE SOLO会识别"百万QPS"的需求，并自动编写以下关键代码：

javascript 复制代码

// TRAE SOLO 可能生成的核心代码示例 - 点赞接口
import Redis from 'ioredis';
const redis = new Redis(process.env.REDIS_URL);

// 使用Redis Pipeline批量处理，极大提升吞吐量
export async function likeContent(userId, contentId) {
  const pipeline = redis.pipeline();
  const key = `like:${contentId}`;
  const userKey = `user_like:${userId}:${contentId}`;

// 1. 检查是否已点赞 (原子操作)
  const alreadyLiked = await pipeline.sismember(key, userId).exec();
  if (alreadyLiked) {
    throw new Error('Already liked');
  }
// 2. 记录点赞 (事务处理)
pipeline.multi()
   .sadd(key, userId) // 添加到内容点赞集合
   .setex(userKey, 86400, '1') // 设置用户点赞标记，24小时过期
   .incr(`like_count:${contentId}`) // 点赞数+1
   .exec();
}

生成代码之后。我对此代码进行审查，基本满足处理高并发的需求。

2. 保证强一致性：生成幂等性处理与分布式锁

针对"防止重复统计"，TRAE SOLO会注入防重逻辑：

javascript 复制代码

// 幂等性处理 - 确保同一请求仅处理一次
export async function likeContentWithIdempotency(userId, contentId, requestId) {
  const idempotencyKey = `idempotency:${requestId}`;
  
  // 使用SETNX实现分布式锁，防止并发重复请求
  const lockAcquired = await redis.setnx(idempotencyKey, 'processing');
  if (!lockAcquired) {
    throw new Error('Request processing');
  }
  await redis.expire(idempotencyKey, 30); // 30秒自动过期
  
  // ... 核心点赞逻辑
}

3. 满足实时性：生成轻量级API与高效查询

为确保"200毫秒响应"，TRAE SOLO会设计最简API：

csharp 复制代码

// 极简查询接口，所有数据在Redis中完成
app.get('/api/content/:id/like-count', async (req, res) => {
  const count = await redis.get(`like_count:${req.params.id}`);
  res.json({ count: parseInt(count) || 0 });
});

第三步：集成风控规则，抵御安全威胁

针对上述提到的多样化攻击手段，提示TRAE SOLO生成动态规则引擎。

风控核心代码示例：

javascript 复制代码

// TRAE SOLO生成的风控规则引擎核心
export class AntiSpamService {
  async checkLikeSafety(userId, ip, deviceFingerprint) {
    const rules = [
      // 规则1: IP频率限制 (防IP池轮换/分布式攻击)
      { key: `ip:${ip}`, limit: 100, window: 3600 }, // 1小时内最多100次
      
      // 规则2: 用户频率限制 (防自动化脚本)
      { key: `user:${userId}`, limit: 60, window: 3600 },
      
      // 规则3: 设备指纹限制 (防设备指纹伪造)
      { key: `device:${deviceFingerprint}`, limit: 50, window: 3600 }
    ];

    for (const rule of rules) {
      const count = await redis.incr(rule.key);
      if (count === 1) await redis.expire(rule.key, rule.window);
      if (count > rule.limit) {
        await this.reportSuspiciousActivity(userId, ip, 'FREQUENCY_OVERFLOW');
        return false; // 触发风控
      }
    }
    return true; // 安全
  }
}

总结

通过以上步骤，我们借助TRAE SOLO将防刷赞系统，系统性地转化为一个具备可用性的防刷赞系统。它不仅解决了高并发、强一致性、低延迟 的技术挑战，还通过动态风控规则有效抵御了多样化、产业化的安全威胁。

TRAE SOLO在此过程中的角色远不止代码生成器，它更是一个架构顾问、安全专家和自动化工程师，将抽象的需求和威胁分析，转化为可执行、可维护的高质量代码，极大提升了复杂系统开发的效率与可靠性。

TRAE SOLO的强大性是什么

TRAE SOLO的强大性体现在"加速"而非"替代"。它并不能凭空变出这样一个完美的系统，而在于它如何重塑我们构建防刷赞系统这种复杂系统的流程和效率 。静思考过后，我觉得TRAE SOLO的"不断强大"依赖于"强大的使用者"。重新定义了"强大"的协作模式，它能将我们构建这种系统的能力，提升了一个数量级。

此文章对防刷赞系统的设计并不全面，后续会根据具体情况不断完善。