排行榜系统如何实现可扩展性（Scalability）？读写路径应该如何拆分？Redis 节点的 QPS 能力与数据反规范化（denormalization）有什么关系？

How do you achieve scalability in a leaderboard system? How should you separate read/write paths, and what is the relationship between Redis QPS capability and denormalization?

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: hard

分类: system-design, scalability

标签: scalability, read-write-separation, denormalization, qps, redis

参考答案摘要

TL;DR 读扩展依赖缓存层（Redis/CDN/客户端缓存）来承载大量 leaderboard view 请求；写扩展依赖数据分片或内存架构（Sorted Set）来支撑高频 score updates。通过拆分读写路径（read path / write path）并在读侧使用反规范化数据，可以显著提高吞吐与降低延迟。文中提到 Redis 节点在峰值可处理约 40k QPS，超过后需要分片。 ...

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