答疑课堂 思考题答案（一） 你好，我是编辑小新。

今天是一节答疑课。我们的专栏已经步入尾声。除了紧跟更新节奏的第一批同学，也很开心看到有更多新朋友加入到这个专栏的学习中。

很多同学的留言也是这门课的亮丽风景，给专栏增色了不少。大部分的疑问，老师都在留言区里做了回复，期待更多同学在留言区里分享经验，提出问题或尝试解答他人的疑问，我们来共建一个共同学习、积极交流的良好氛围。

为了给你留下足够的思考和研究的时间，我们选择用加餐的方式，公布每节课的参考答案，也会精选一些优秀同学的答案展示出来。这里要提醒一下，建议你先做了自己的思考后，再核对答案。另外每节课都有超链接，方便你跳转回顾。

第一节课

Q：请你思考一下，用户邀请其他用户注册的记录，属于历史记录还是关系记录？

A：用户邀请其他用户注册的记录，我认为属于关系记录。

虽然这种记录有历史记录特征，但是被邀请注册的用户只能被邀请一次，所以总量是可控的。同时，这种表的用途很明确，表内记录的是关系记录，查询时会按邀请人或被邀请人uid进行查询。

留言区里也有不少精彩的答案，推荐你去看看。比如@移横为固的答案，这里我也复制过来： 一开始觉得注册邀请表应该作为历史表。思考了下作为关系表也是可以的。

在满足下面的注册邀请前提下：

1.邀请人用类似二维码分享方式，注册人主动扫码注册（不使用点对点邀请，被邀请人可能不接受）。

2.只能注册成功一次。- 这样每一条邀请记录都是一个用户的注册记录：可以定义如下字段：（邀请者，注册人，注册时间，邀请方式）。- 表的字段结构都非常简单，记录的总量最多就是账号量，并不会随时间不断膨胀。因此可以胜任关系表的查询需求。

在实际项目中，我们会遇到很多类似情况，需要我们预防超出预期的操作，核心在于我们怎么约束使用表的人，以及我们要怎么用表里的数据。

第二节课

Q1：使用BloomFilter识别热点key时，有时会识别失误，进而导致数据没有找到，那么如何避免这种情况呢？

A1：有一个特殊方法能降低概率，原始key通过BloomFilter 检测一次，md5后再通过另外一个BloomFilter再测一次。

Q2：使用BloomFilter只能添加新key，不能删除某一个key，如果想更好地更新维护，有什么其他方式吗？

A2：请参考Redis的Cuckoo Filter的实现。

第三节课

Q：用户如果更换了昵称，如何快速更换token中保存的用户昵称呢？

A：在更换用户昵称，同时更换修改端的token。如果我们的用户有多个客户端，那么可以利用缓存更新提及的Version版本号，让客户端定期检测判断token是否需要更换。

对于这个问题，置顶留言里@徐曙辉同学的回答也很有趣： 如果我来做快速更换昵称的功能，有两种方式：

a.在用户修改昵称后，内存中加入一个用户标识，解析token后读取该标识，有则返回特定code，让客户端重新拿token。甚至可以不用客户端参与，返回301重定向到获取新token的路由。

b. token里面不存用户信息，只存用户ID，需要用户信息的时候从缓存读。

徐同学的第一个解法很暴力，但是很有趣。

第二个方式也很有意思，这里我也补一个应用技巧：我们可以通过设定固定网址 user/用户uid/heaer.jpg方式，直接获取用户头像，这样也不用考虑更新问题了。

围绕着我的补充，这个话题还有后续讨论，我也一并展示出来，仍然是徐同学的回答： 按这样做，头像可以http://xx.com/user/用户ID/header.jpg，静态文件可以，因为反正都是远程http渲染。但是昵称和其他信息都这样处理，每一项都放到远程地址性能不是很好，是不是可以http://xxx.com/user/用户ID/info.json，再反序列化呢？

这样确定是占了额外的存储空间，优点是不用查DB和缓存，减少它们的压力，在Web应用中，用户信息读取挺频繁。

我认为这个思路很优秀，建议尽量使用对象存储做。关于对象存储的话题，你还可以参考第二十一节课的内容，我在里面详细分享了对象存储如何管理小文件和大文本。

第四节课

Q：如果 Otter 同步的链路是环形的，那么如何保证数据不会一直循环同步下去？

A：Otter在事务头尾插入同步标识，解析时会通过这个方式防止发起方再执行同样事务。

第五节课

Q：请你思考一下，为什么Raft集群成员增减需要特殊去做？

A：这是一个复杂的话题，核心在于，增减成员在加入后需要同步数据，并且会参与竞选。我觉得后面这篇文章分析得相对完整，你可以点击这里查看原文。

第六节课

Q：这节课中的有些概念与 DDD 是重合的，但是仍有一些细小的差异，请你对比一下 MVC 三层方式和 DDD 实现的差异。

A：这个问题没有标准答案。我们结合同学的回答一起看看。

@Geek_994f3b同学的回答是这样的： 我个人觉得两者只是作用域范围不同，从程序的角度看，MVC模式用在线程间(单体应用)，而DDD用在进程间(微服务)，那么MVC + RPC协议 + 业务拆分 ≈ DDD(个人愚见：)，像是在单体上多套了一层。

@徐曙辉同学的回答是这样的：

MVC是项目目录功能分层设计，偏框架，而DDD更多是业务实体领域和彼此之间的关系，偏业务。

再补充一下我的想法，建议结合贫血模型和充血模型区别，以及领域模型和Service的区别来考虑这个问题。

第七节课

Q1：请你思考一下，通过原子操作+拆开库存方式实现库存方案时，如何减少库存为0 后接口缓慢的问题？

A1：我们可以再设置一个key，标注还有哪些key有库存。

Q2：我们这节课的内容并不仅仅在讲库存，还包含了大量可实现的锁的使用方式，请你分享一些实践过程中常见但不容易被发现的精妙设计。

A2：这道题没有标准答案，希望你做一个有心人，在实践中多多关注各种锁的有趣设计。

第八节课

Q：用什么方法能够周期检查出两个系统之间不同步的数据？

A：在数据上增加修改时间或版本号，每次更新的时候同步更新版本号，通过版本号能够很好地帮助我们识别哪个数据是最新的。

我们再看看@LecKeyt同学的回答： 每条数据都有唯一的数据标识（一般是自增id，或者有规律一串数字唯一id），而且一般都是小到大，根据这个最大值应该就能判断出来。如果数据不同步应该找到对应数据节点做补偿操作。

看到他的回答后，我又追加了一个提问“如何避免更新操作同一条数据”？你也可以自行思考一下，再继续往下看。

后面的回答同样来自@LecKeyt同学： 更新带来的数据不一致的情况，我个人认为要看具体业务，如果是实时性要求不高的可以用事件队列处理，如果要求强一致性那最好的方式应该是分布式事务保证了。

第九节课

Q：现在市面上有诸多分布式实现方式，你觉得哪一种性能更好？

A：建议考虑使用AT或Seata方式。

以上就是用户中心和电商系统这两个章节的思考题答案，希望能带给你一些启发。接下来，老师还会针对剩余的课后思考题，以及你的提问来作出解答。有任何问题，还是跟以前一样，欢迎你在留言区多多互动。

参考资料

https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/%e9%ab%98%e5%b9%b6%e5%8f%91%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e5%ae%9e%e6%88%98%e8%af%be/%e7%ad%94%e7%96%91%e8%af%be%e5%a0%82%20%e6%80%9d%e8%80%83%e9%a2%98%e7%ad%94%e6%a1%88%ef%bc%88%e4%b8%80%ef%bc%89.md