上下投票（Upvote / Downvote）
P0对帖子与评论均可投票，支持投票、取消、切换方向三种状态。
实现要点：voting 表用 (user_id, target_type, target_id) 唯一索引，value ∈ {1, -1}；重复请求幂等返回。前端乐观更新，服务端返回权威计数。
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Module 04 · V1.0 · Voting & Ranking
投票与排序算法
社区的心跳，用算法替代人工编辑分发
P0V1.0缺失则产品不成立，必须最先交付
模块目标
要达成什么
实现幂等、可撤销、可加权、抗刷的投票系统，并把票数与时间衰减合成排序分数，驱动所有信息流的排序。
为什么必须存在
排序决定了什么内容被看见，而「被看见」直接决定创作者的激励。这是社区产品最核心的杠杆，必须最早做对。
功能清单
共 8 个功能点，每个功能点给出实现要点，可直接作为开发任务的描述。
Hot 热度排序
P0综合票数与时间的排序公式，保证新鲜内容有机会超越老内容。
实现要点：score = log10(max(|v|,1)) × sign(v) + age_seconds / 45000。对数项压缩票数差距（1 票与 1000 票不至于天差地别），第二项随时间线性增长，约 12.5 小时抵消一个数量级的票数差。
多档排序策略
P0Hot（热度）、New（最新）、Top（最高分，支持 小时/天/周/月/年/全部 时间窗）、Rising（上升中）、Controversial（争议）。
实现要点：Hot/New 走 Redis ZSet 直接取；Top 按时间窗在数据库按分数排序（有覆盖索引）；Controversial 按 min(up, down) 且 up 与 down 接近度排序；Rising 用近期票速度（票数 / 时间）排序。
投票权重与降权
P1依据信任等级与 Karma 加权；可疑账号的票权重降为 0（仍记录但不计分）。
实现要点：权重表按 trust_level 映射（TL0=0、TL1=0.5、TL2=1、TL3=1.5、TL4=2）。反作弊服务命中则把该用户近期所有票标记为 weight=0 并触发分数重算。
评论独立排序
P1评论可选择「最佳（Best）」「最新（New）」「争议（Controversial）」「最旧（Old）」四种排序，并记忆用户偏好。
实现要点：排序偏好写入 user_settings，服务端在返回评论树时按偏好组装顺序；每个层级应用相同的排序策略（保持树结构的语义一致）。
分数预计算与缓存
P0热度分数写入 Redis 有序集合 + 数据库快照，避免每次请求实时聚合。
实现要点：投票后异步重算该条目的 hot_score 并 ZADD；定时任务（每 10 分钟）批量重算近期内容，防止时间项长期未更新导致排序失真。
反刷票机制
P1设备指纹、IP 聚集、注册时间、行为序列、投票图聚类的多层检测。
实现要点：规则层拦截明显异常（同 IP 多账号互相投票），模型层对投票关系图做社区发现，识别互投团伙并整体降权。
票数展示策略
P2可配置为精确展示、模糊展示（1.2k）、或发布初期隐藏票数（防止从众效应）。
实现要点：隐藏期内仅作者可见真实票数；展示时统一使用紧凑格式，避免长数字撑破布局。
交互设计
2 条关键交互的分步流程，按用户体验顺序描述，可直接作为前端开发与可用性测试脚本。
1
投票交互
- 1
点击向上箭头，立即变为主色高亮、计数 +1，进入乐观状态。
- 2
再次点击同一箭头则取消投票，计数回落，按钮恢复灰色。
- 3
点击向下箭头则切换为反对，计数从 +1 变为 -1（净变化 -2）。
- 4
服务端返回后静默校正；若失败则回滚并有轻微抖动动画提示。
- 5
未登录用户点击投票弹出登录引导，登录后自动补投该次投票。
2
切换排序
- 1
列表顶部 Tab 切换 Hot / New / Top，切换时保留滚动位置的比例而非绝对像素。
- 2
选择 Top 时展开时间窗下拉（今天/本周/本月/今年/全部）。
- 3
排序偏好写入本地与账号，下次进入自动应用。
业务规则
6 条硬性约束。这些规则应当在服务层强校验，而非仅在前端提示。
R01
一个用户对同一目标只能有一个有效投票记录。
R02
投票可撤销，撤销后不得计入任何统计。
R03
帖子发布后 1 小时内禁止作者对自己的帖子投票（自投无效，直接忽略）。
R04
同一 IP 24 小时内对同一目标的多账号投票只计一次。
R05
Hot 分数中时间项每 45000 秒累计 1 分，约 12.5 小时抵消 10 倍票数差。
R06
投票计数与 Karma 更新允许最终一致，但用户自身的票状态必须强一致（读己之写）。
排序策略对照
| Hot 热度 | log10 票数 + 时间衰减 | 首页默认、社区默认 | 兼顾质量与新度 |
| New 最新 | created_at DESC | 追新用户、突发事件 | 绝对时序，零延迟 |
| Top 最高分 | score DESC（时间窗过滤） | 精华回顾、周报 | 需要时间窗限定 |
| Rising 上升 | 近期票速度 | 发现早期优质内容 | 需滑动窗口计数 |
| Controversial 争议 | up 与 down 接近且总数高 | 争议话题、辩论 | 需双向票数据 |
涉及数据表
本模块涉及的 6 张表。完整字段、索引与说明见「数据表设计」页。
竞品参考
本模块的设计参照了哪些产品，具体参照了什么。
REReddit
Hot 公式的经典实现，对数压缩 + 时间衰减。
HA
Hacker News
Score = (v-1)/(age+2)^1.8，更激进的时间衰减。
LO
Lobsters
低 Karma 用户投票权被削弱，隐性降权值得借鉴。
LE
Lemmy
物化视图预计算排序分数，读取性能优异。
验收指标
本模块交付时应当达到的量化目标。未达标即视为该模块未完成。
投票接口 P95≤ 80ms
投票参与率浏览 → 投票 ≥ 8%
榜单第 1 页平均新鲜度Hot 榜首屏内容中位年龄 ≤ 8 小时
刷票识别率≥ 95%，误伤率 ≤ 1%
避坑清单
竞品踩过的坑，以及本模块在实现时最容易犯的错误。
不要用单独的 upvote_count 字段做排序输入，必须把时间项写进分数，否则老内容永久霸榜。
投票计数用 COUNT(*) 实时统计会在热门帖上打爆数据库，必须走增量计数器。
排序分数若长期不重算，时间项会失真，必须定时回填。
前端乐观更新必须有回滚路径，否则网络抖动会造成数据与现实不符。