系统设计解决方案

目的与范围

本文概述了 System Design Primer 仓库中包含的系统设计解决方案示例。这些解决方案演示了如何应用系统设计主题部分中讨论的原则和组件，来处理和解决常见的系统设计面试问题。每个解决方案都遵循结构化的系统设计方法，阐述了从需求收集到扩展考量的整个过程。

这里提供的解决方案旨在作为解决类似设计问题的学习资源和参考。它们将理论知识与实际应用相结合，展示了各种系统组件如何协同工作以满足特定需求。

系统设计解决方案概述

此仓库包含了以下系统设计挑战的详细解决方案

来源： README.md287-303

每个解决方案的通用结构

每个系统设计解决方案都遵循与推荐的面试方法一致的四步法。

来源： README.md219-279

解决方案摘要

1. Pastebin (或 Bit.ly)

一项允许用户存储纯文本或代码片段并生成唯一 URL 以供访问的服务。

演示的关键概念

为内容生成唯一的哈希/标识符
URL 缩短技术
内容存储的数据库模式设计
读密集型架构考量

来源： README.md305-310

2. Twitter 时间线和搜索

设计 Twitter 的时间线（显示来自关注账户的推文）和搜索功能。

演示的关键概念

推文的扇出分发
实时与拉取式消息流生成
时间线缓存和分发
推文搜索索引
处理高读写量

来源： README.md311-316

3. 网络爬虫

一个系统，用于系统地浏览和索引网页以供搜索引擎使用。

演示的关键概念

分布式爬取架构
URL 前沿管理
礼貌性原则和 robotics.txt 处理
内容处理和索引
重复内容检测

来源： README.md317-322

4. Mint.com 金融系统

一项个人财务聚合服务，允许用户追踪来自不同金融机构的账户。

演示的关键概念

敏感财务数据的安全处理
与外部金融 API 的集成
数据分类和分析
财务信息的更新和同步

来源： README.md323-328

一个用于管理社交网络关系和连接的系统。

演示的关键概念

图数据结构和存储
关系查询和遍历
好友推荐算法
图操作的扩展

来源： README.md329-334

6. 搜索引擎的键值存储

一个针对搜索引擎查询缓存优化的分布式键值存储系统。

演示的关键概念

分布式缓存架构
键值数据模型
缓存淘汰策略
一致性考量
高可用性设计

来源： README.md335-340

7. 按类别销售排名 (Amazon)

一个系统，用于计算和显示不同类别中的产品销售排名。

演示的关键概念

实时分析处理
销售数据聚合
高效的排名计算和更新
基于类别的索引

来源： README.md341-346

8. 在 AWS 上扩展

一份关于在 AWS 基础设施上将系统从一个用户扩展到数百万用户的指南。

演示的关键概念

云基础设施设计
渐进式扩展策略
AWS 特有组件和服务
成本-性能优化

来源： README.md347-352

解决方案中使用的设计模式和技术

下表列出了示例解决方案中常用的系统设计模式

模式	描述	应用场景
水平伸缩	向系统添加更多机器以处理增加的负载	Twitter、网络爬虫、键值存储、在 AWS 上扩展
缓存	将频繁访问的数据存储在内存中	Twitter 时间线、键值存储、Pastebin
负载均衡	将传入流量分布到多个服务器上	网络爬虫、在 AWS 上扩展、键值存储
数据库分库分表	在多个数据库实例之间进行数据分区	Twitter、键值存储、社交图谱
一致性哈希	水平扩展时用于分发负载的技术	键值存储
消息队列	使用异步通信解耦组件	网络爬虫、销售排名
CDN 使用	使用 CDN 分发静态内容	在 AWS 上扩展、Pastebin
主从复制	用于读扩展的数据库复制	Twitter、Mint.com
微服务	将应用程序分解为更小的服务	销售排名、Mint.com

来源： README.md100-180

使用解决方案

理解解决方案

为充分利用这些系统设计解决方案

仔细研究需求阶段，了解约束和假设如何塑造设计
遵循设计进展，从高层到详细组件
关注每个解决方案中讨论的权衡
比较不同的解决方案，了解类似问题如何根据需求以不同方式解决

实践方法

为进行有效实践

首先尝试使用如何应对系统设计面试问题中概述的方法独立解决问题
将您的解决方案与提供的示例进行比较
找出您方法或理解上的不足
略微修改需求并思考您的设计会如何改变

来源： README.md219-246

关键技术组件映射

下图将高层系统组件映射到各种解决方案中的技术实现

来源： README.md1132-1323

常见扩展技术

这些解决方案演示了可应用于各种系统设计的几种关键扩展技术

扩展技术	描述	示例实现
读副本	为读操作创建数据库副本	Twitter 使用读副本处理高容量时间线读取
数据分区	将数据分散到多个数据库中	键值存储使用一致性哈希进行数据分区
缓存层	多层缓存（客户端、CDN、应用程序）	Pastebin 使用 CDN 和应用程序级缓存
异步处理	使用消息队列进行延迟或后台处理	网络爬虫使用队列进行 URL 处理
微服务	将单体应用程序拆分为面向服务的架构	Mint.com 使用独立服务处理不同的财务功能
反范式化	牺牲范式化以提升读取性能	Twitter 反范式化数据以加快时间线生成
负载均衡	将流量分布到多个服务器	在 AWS 上扩展使用 ELB 分发请求

来源： README.md700-728 README.md874-922

结论

此仓库中提供的系统设计解决方案展示了系统设计原则的实际应用，有助于弥合理论与实现之间的差距。通过研究这些示例，您可以更深入地理解如何应对系统设计挑战并为系统设计面试做准备。

每个解决方案都遵循一致的方法，同时突出与其特定用例相关的特定架构模式和权衡。在您审阅这些解决方案时，请注意多个设计中出现的常见模式，以及特定需求带来的独特考量。

有关任何特定解决方案的更多详细信息，请参阅本 Wiki 中相应的解决方案页面 (3.1-3.8)。

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