原视频链接

https://www.youtube.com/watch?v=QmX2NPkJTKg

面试的时候最好问面试人他有什么对系统的功能有什么expectation。虽然你可能使用过这个APP，知道它的一些功能，但是时间限制可能不能允许你回答过多的功能，或者是在某个功能上耗时太久，而是应该询问面试人，回答他想知道的。

本视频中讨论的Instagram的一些功能如下：

1）Store/ Get Images 存储，获取图片

2）Like + Comment Image 点赞评论图片

3）Follow someone 关注某人

4）Publish a news feed 为用户提供信息流，比如用户打开会得到20个post的推荐

  上面的这些功能，比如说1）Store/ Get Images在Tinder的视频  中已经提到过了，关于图片存储很重要的一点是要用成本相对底的file system来存储。

 

2）Like + Comment

  针对的其实就是图片的post，对于comment是否允许revursive comment，即对comment再进行comment。Instagram允许的是单层的嵌套，也就是说可以用comment2对一个comment1进行评价，但对第二个comment2就不能再进行评价了。为了分析的时候更简单，可以直接不考虑recursive comment的情况。但你仍需要点赞一个comment。

  视频中给出了如何根据不同的功能需求包括像某个post一共得到了多少个like，找到所有喜欢这个post的人，找到某个用户所有的post等等来调整E-R图，也就是数据表的结构，最终视频里得到的关于这些数据表的结构如下。

Likes table 的表头：

likesID, Active (post is deleted/active), ActivityID (likes to commentID/ postID), UserID, timestamp

Post table的表头：

UserID, PostID, text, ImgaeUrl, timestamp

Comment table 的表头：

CommentID, text, timestamp

Activity table 的表头 (专门为了能统计某个post有多少个likes设计的)：

ActivityID, likes

 

3）Follow someone

这个功能主要包括两方面，一个是谁关注了User X，User X关注了谁，设计的数据表结构如下

Follow table 的表头：

FollowersID（关注着）, FolloweesID （被关注的人）, timestamp

 

4）Publish a news feed

  用户的mobile app 连接到gateway server，在这个gateway server上装会有proxy和reverse proxy来使用户和gateway后面的service进行通信。在考虑信息流的功能时可以选择性地先忽略其他的功能，比如说profile service, image service等等。为了处理newsfeed，专门建立一个microservice叫做NewsFeed Service。这个service连接着和信息流相关的一些数据库，比如说上面提到的post数据库和follow的数据库。

  一般组成newsfeed service 的会有多台机器，gate怎么知道要把请求转给那个机器呢？这个就要用到load balancer，consistent hashing之类的基本概念了。有的时候请求的数量很多，load balancer也忙不过来。一个办法是可以在gateway上每隔比如说10秒存一下loader balancer或者说是整个service哪个连着哪个，应该将什么样的请求送到哪个service上的snapshot。这样就不一定需要将所有的请求送给load balancer了，而是通过gateway就能知道将请求转给那个服务。

  因为newsfeed一般来说是将你关注的和关注你的人最新的一定数量的post推送给你，所以每次如果用户刷新界面也就是发起请求，就需要向NewsFeed Service请求，如果每次NewsFeed Service都向post和follow的数据表做查询，那么一个问题就是万一用户请求很多，会对数据库以及service造成比较大的压力。一个解决的办法就是precompute用户的newsfeed。在每个用户关注了的人发了新的post之后，将这个新的post加到所有关注者的一个消息队列里面，一般来说这个队列长队有限，假设为20，当一个用户的队列长度达到20就不再往下加了，这样就可以缓解query执行的压力。那么这个属于每个用户队列的数据怎么存储呢？是用database还是用cache呢？还是更倾向于cache。一个原因是cache相对数据库实现的逻辑可能简单一些，cache是stateless的，就算server crash了，只需要重新计算一下就行。还有一个原因是cache的容量是有限的，如果我们是用LRU cache，那么只有经常使用的用户的newsfeed会在cache，而不常使用的用户也就不会在cache了。

  还有一个问题是关于名人发post的。一般来说当一个用户的消息队列到了20，应该将这个newsfeed push也就是发送给用户，但是对于名人来说，他的/她的follower可能有上亿的人，将名人的post一下子推送给上亿的人是不现实的，服务器也肯定受不了。这时采取的措施时与其主动通知（push）newsfeed，而是等待用户主动来请求（pull）这个消息。更现实一些的做法是采用pull和push两种hybrid混合的方式，对于一些celeb，就用pull，对于普通用户就用push。