如何设计微博点赞功能数据库？

一、如何设计微博点赞功能数据库？

明星的一条微博的点赞数可能有几十万，甚至百万以上。那么这个「点赞功能」（会记录谁点了赞），新浪微博的数据库是如何设计的呢？

网上说用到了 Redis，那么难道是直接用 Redis 保存的（指的是持久化保存）？还是说逻辑处理在 Redis 中，之后会定时同步/持久化到 MySQL 等磁盘数据库？

概括一下：就是想弄明白「点赞」这种数据量庞大的功能，数据库是如何设计、保存的呢？

没设计过微博，也不懂新浪是怎么搞的，纯粹按照我们做流式监测项目的经验做一个设计思路。

首先每条微博你所看到的点赞总数肯定本地和后端分开，也就是你点赞后，本地加1，先保证你自己马上看到变化。然后通过点赞事件的方式传递给队列中，肯定不会直接写关系数据库，一条流量明星微博，千万粉丝点赞，评论里再点赞的请求事件挺吓人的。

先走队列，队列后面一路事件流是流式点赞统计，那么每条微博都会有个当日总数和非当天统计总数，这个流计算控制就可以了。另外保证最近一周的微博点赞统计数都在内存里，例如用Redis，一周以上的微博点赞数据都在k-v库里，例如用Hbase。内存库和kv库可以做冷热数据交换。

队列后面另一条路事件流，直接将微博点赞事件数据作为原始数据写入到大数据平台，例如hdfs，但是写入前，做一个类似hudi，parquet列格式，方便存储进hdfs的数据查询，也方便后续批量统计。

定期对大数据平台的微博点赞事件做批量统计，并定期与实时流对接的k-v库中的非当天点赞统计总数做比对，统计数字若不同，就按照大数据平台批统计结果为准，在保证一致性的前提下，同步更新内存库和k-v库。这块可以参考lambda架构的办法。

这样点赞总数总是来自当日总数和非当天统计总数之和，当日总数是实时增量的，不去理会是否正确，做好批量统计比对就一定能保证隔天以后点赞总数的准确性。如下图所示：

上述仅仅是一个思路，可以同时解决微博点赞统计准确性和点赞访问性能两个指标，实际业务肯定比这个思路复杂千百倍，但总之给大家一个理解参考的方向。

一定有人会想为什么在实时统计准确度上要这么下功夫，我想说以我们做实时流计算的经验的答案：是的。实时增量统计是不可信的，原因来自各种情况，例如计算服务重启，那么就会导致增量统计数据不准，只有通过实时与隔天分离的办法，也就是lambda的架构思想，始终保持隔天以后的统计总量来自批处理的结果。

二、如何选择实时采集数据的数据库？

前提：数据采集24小时连续不断，更新或插入数据库操作的频率大概在每秒1000+。

解决方案：

采集数据主要是看应用场景，如果是采集数据按周期整存整取，批量读取分析的话，用分布式文件系统，数据量够大，写入非常快，直接上Hadoop hdfs

但是若数据采集到，不仅要做离线分析，还需要实时的回放查找，那么对于这种情况最好的方法就是使用时序数据库，例如opentsdb，它是基于HBASE，因此底层还是依赖Hadoop hdfs。

influxdb也不错，自己实现原生数据库，只不过你要为集群模式付费，其实它们都是通过lsm-tree的nosql，对最近存储的数据，查找性能很强，但是对于历史数据的查找速度就差点。当然你也可以考虑国产清华造的IoTDB，现在也是Apache顶级开源项目了，而且也是需要通过Hadoop hdfs来保证数据可靠性！

再加一条，若应用场景不仅仅是高速写入，还可能涉及到大量的范围查找，那么就要从MongoDB这样的分布式数据库的选择基础之上进行优化，因其采用B-tree索引，范围查询的综合效果肯定是要好于基于lsm-tree的nosql(近期数据查找快)，例如时序数据库基本上都是lsm-tree。但Mongo的写入一定要根据实际数据结构优化，因为你的业务基本上是1毫秒级的写入，这对于Mongo是一个不小的挑战，所以MongoDB的批量顺序写，以及加大内存资源等设置就很重要。

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