题目重点：普通作者预推到收件箱，大 V 读时合并，解释异步削峰、排序重排、缓存和读写一致性。
题意与假设
这道练习题保留了面经中值得训练的核心约束，并将需要澄清的条件单独列出。现场拿到变体时，先和面试官确认这些条件。
- 训练版题目描述正文和 inbox 引用分开存；用户可关注其他作者，读 Feed 按权限过滤。具体用户数/关注分布、隐私变更时限和排序模型由面试中询问。
- 普通关注者允许秒级异步延迟，作者自己的新帖必须立即出现在自己的 Feed；这两个新鲜度要求不同。
解题路线
- 持久题目描述、关注关系和 inbox。普通作者发帖后写入内容表并发 fanout 事件，worker 分批把 post_id/基础分写入活跃关注者 inbox；写扩散换取读时低延迟。
- 大 V 关注者过多时不预推到每个人 inbox，读 Feed 时从关注的大 V 最近题目描述集合拉取，与 inbox 候选做去重、权限过滤和轻量重排；设阈值应看关注分布与粉丝活跃度，而非固定写死。
- inbox 仅保留最近若干候选，历史翻页从作者索引/冷层补拉；分页使用稳定排序键加 post_id 游标，实时重排要防翻页重复。
- 作者自己新帖通过写入后直接从作者题目描述表或自写通道合并，不能等待异步 fanout。异步队列持久化、幂等 fanout 和高水位记录可在重试时避免大量重复。
- 基础分写入时算，读时结合轻量实时特征重排；活跃用户 inbox 缓存，非活跃用户按需加载。删除/拉黑/权限变化即使 inbox 有旧引用，也须读时最终过滤并触发异步清理。
手动走一遍
普通作者有 500 个关注者，发布后队列分批写其 inbox，几秒内可见；大 V 有 500 万关注者，不发 500 万条 inbox 写，关注者打开 Feed 时拉其最近题目描述合并。作者本人刷新即从自己的 post 表看到新帖。
规模与取舍
普通作者单帖写放大约 O(F_active) inbox 引用，F_active 为活跃关注者；大 V 读时需合并其关注的热点作者候选，成本约 O(C log C) 排序 C 条候选或 Top K 堆 O(C log K)。存储约题目描述正文+inbox 引用总数，受保留窗口与粉丝分布影响；题目无量级数字，示例仅演示。
易错点与追问
容易失分的边界
- 所有题目描述都全量推给所有粉丝，大 V 写爆。
- 所有题目描述都读时拉取，读远多于写时读延迟失控。
- 把 inbox 引用当权限真相，删除或屏蔽后仍展示。
- 作者自己发帖仍等异步队列。
- 分页键只用会变的实时分数，导致翻页重复/漏项。
继续深挖
- 关注关系变化后如何补历史/删旧 inbox 引用？
- 热点题目描述如何避免 fanout 队列积压？
- 实时排序分改变时分页如何稳定？
- 同一用户跨设备刷新怎样定义‘秒级可见’？
