包阅导读总结
1. 系统设计、黄金法则、通用规则、业务场景、技术选型
2. 系统设计复杂，无通用设计适应所有业务场景。文中列举了 33 个系统设计的黄金法则，涵盖数据处理、存储、扩展、可用性等方面，可作为设计参考和面试助力。
3.
– 数据处理相关
– 数据密集型系统：考虑使用缓存
– 写入量大的系统：使用消息队列异步处理
– 低延迟要求：考虑缓存和 CDN
– 复杂计算：使用消息队列和缓存
– 海量数据搜索：考虑搜索索引和搜索引擎
– 数据存储相关
– 非结构化数据：选择 NoSQL 数据库
– 复杂数据（视频、图像、文件）：选择 Blob/对象存储
– 原子性等兼容数据库：选择 RDBMS/SQL 数据库
– 图形数据：利用图形数据库
– 系统扩展与性能相关
– 扩展 SQL 数据库：实施数据库分片
– 高可用性等：使用负载均衡器
– 扩展组件：实现水平扩展
– 高性能数据库查询：使用数据库索引
– 服务器负载管理：使用速率限制器
– 其他方面
– 微服务架构：使用 API 网关
– 针对单点故障：实施冗余
– 为容错和持久：实施数据复制等
思维导图：
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作者：库里
发布时间：2024/8/3 14:00
语言：中文
总字数：953字
预计阅读时间：4分钟
评分：91分
标签：系统设计,数据密集型系统,缓存策略,消息队列,数据库管理
以下为原文内容
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系统设计很复杂，它需要设计者有深厚的计算机知识和专业知识，没有一种通用的设计可以适应所有业务场景。尽管如此，还是有一些比较通用的规则可以供你设计系统时参考，也能帮助你在面试中摆脱困境。
1. 对于数据密集型系统 — 考虑使用缓存。
2. 对于写入量大的系统 — 使用消息队列进行异步处理
3. 对于低延迟要求 — 考虑使用缓存和 CDN。
4. 需要𝐀原子性、𝐂一致性、𝐈隔离性、𝐃耐用性兼容数据库 — 选择 RDBMS/SQL 数据库。
5.对于非结构化数据——可以选择NoSQL数据库。
6. 拥有复杂的数据（视频、图像、文件）——选择 Blob/对象存储。
7. 复杂的计算——使用消息队列和缓存。
8. 海量数据搜索——考虑搜索索引、尝试搜索引擎。
9. 扩展 SQL 数据库 — 实施数据库分片。
10. 高可用性、性能和吞吐量 — 使用负载均衡器。
11. 全球数据交付——考虑使用 CDN。
12.图形数据（具有节点、边和关系的数据）——利用图形数据库。
13. 扩展各种组件——实现水平扩展。
14. 高性能数据库查询——使用数据库索引。
15.批量作业处理——考虑批处理和消息队列。
16.服务器负载管理和防止 DOS 攻击 – 使用速率限制器。
17. 微服务架构——使用 API 网关。
18. 针对单点故障——实施冗余。
19.为了容错性和持久性——实施数据复制。
20. 对于用户到用户的快速通信 — 使用 Websockets。
21.分布式系统中的故障检测——实现心跳。
22. 数据完整性——使用校验和算法。
23. 高效的服务器扩展——一致性哈希。
24. 去中心化数据传输——考虑 Gossip 协议。
25. 基于位置的功能 — 使用四叉树、Geohash 等。
26. 避免特定的技术名称 — 使用通用术语。
27. 高可用性和一致性的权衡——最终一致性。
28. 对于IP解析和域名查询——DNS。
29. 处理网络请求中的大数据——实施分页。
30. 缓存删除策略 — 首选 LRU（最近最少使用）缓存。
31. 处理流量高峰：实现自动扩展以动态管理资源
32. 审计跟踪 — 考虑使用数据湖
33. 处理高并发连接 — 使用连接池并考虑使用 Protobuf 来最小化数据
