在高并发场景下设计评论点赞功能，需要考虑以下几个方面：
- 缓存设计：为了避免频繁地访问数据库，可以使用缓存技术，将点赞数量存储在缓存中。常见的缓存方案有 Redis 和 Memcached，可以根据具体的业务需求进行选择。每次用户点赞时，首先将点赞数量从缓存中读取，然后对其进行修改，最后再将修改后的数量写回缓存。
- 分布式锁：在高并发场景下，很容易出现多个用户同时对同一篇文章进行点赞的情况。为了避免出现数据不一致的情况，可以使用分布式锁来保证同一时间只有一个用户能够进行点赞操作。常见的分布式锁方案有 ZooKeeper 和 Redis 分布式锁，可以根据具体的业务需求进行选择。
- 异步处理：如果在每次点赞时都需要对数据库进行更新操作，那么对数据库的访问压力将非常大。为了避免这种情况，可以使用异步处理的方式，将点赞信息先存储到消息队列中，然后再由后台异步任务对数据库进行更新操作。这样可以将数据库的访问压力分散到不同的时间段，从而减少数据库的压力。
- 数据库设计：在设计数据库时，需要考虑点赞数量的数据类型和索引的设计。通常点赞数量可以使用整型来表示，可以使用索引来加速查询操作。在高并发场景下，需要注意数据库的性能和可扩展性，可以采用分库分表等技术来提高数据库的性能和可扩展性。
综上所述，在高并发场景下设计评论点赞功能，需要综合考虑缓存设计、分布式锁、异步处理和数据库设计等方面，以实现高性能和高可靠性的点赞功能。
