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您应该了解的20大系统设计概念(系统设计分为哪两个部分)

goqiw 2025-05-05 15:36:56 技术教程 22 ℃ 0 评论

您应该了解的20大系统设计概念

我应该从基础开始,比如可扩展性、可用性、可靠性这些。这些都是系统设计的核心要素。接下来,可能需要考虑性能相关的,比如延迟和吞吐量,这两者常常被一起讨论。然后是存储,数据库的选择,比如SQL和NoSQL的区别,以及CAP定理,这些都是面试中常见的问题。

缓存也是一个重要的点,比如Redis或Memcached的使用。负载均衡器,比如Nginx或HAProxy,如何分配流量。一致性模型,强一致性、最终一致性,这涉及到系统如何处理数据同步的问题。

分布式系统相关的概念,比如分片、复制,这些帮助系统处理大规模数据和高并发。消息队列,比如Kafka或RabbitMQ,用于解耦组件。微服务架构,和单体架构的对比,这也是现代系统设计中的热门话题。

然后可能需要考虑容错和故障转移,比如心跳检测、冗余设计。设计模式如断路器模式,防止系统雪崩。API设计,REST和GraphQL的区别,版本控制和安全认证机制。

安全方面,认证授权,加密,DDoS防护也不能忽视。监控和日志,比如Prometheus和ELK栈,对于维护系统健康很重要。CDN和边缘计算,优化内容分发。设计权衡,比如一致性 vs 可用性,这是CAP定理的核心。

最后,实时系统需要考虑的WebSocket和长轮询,以及设计原则如KISS和YAGNI。这些可能都是用户需要了解的20个概念。

不过要确认是否覆盖了所有关键点,有没有遗漏。比如,是否有必要包括事件驱动架构或CQRS?或者像分布式事务这样的概念?可能有些概念可以合并,比如分片和复制都属于分布式系统的策略。另外,容错和故障转移可能可以放在一起,而设计模式和架构模式如微服务也需要单独列出。

另外,用户可能对每个概念需要简要的解释和应用场景,这样他们在面试或实际设计中能够快速回忆和应用。所以整理的时候要确保每个概念有简明的定义和例子。可能需要检查是否有重复,或者是否有更重要的概念被遗漏。例如,RESTful API设计是否足够,或者是否需要提到gRPC?不过为了保持列表简洁,可能只列出主要的。

总结下来,我需要整理出20个最核心的概念,每个概念用一两句话解释,并给出例子或应用场景。这样用户能有一个清晰的列表来学习和复习。可能还需要注意概念之间的逻辑顺序,比如从基础到高级,或者按系统设计的流程来组织,比如从架构模式到具体技术实现,再到监控和安全。

以下是系统设计中必须掌握的 20 大核心概念,涵盖架构设计、性能优化和分布式系统的关键点:


1. 可扩展性(Scalability)

  • 垂直扩展(升级单机性能) vs 水平扩展(增加机器数量)。
  • 适用场景:应对高流量(如电商秒杀)。

2. 可用性(Availability)

  • 通过冗余设计(如多副本、负载均衡)实现 99.9% 以上的在线率,常用指标 SLA(服务等级协议)。

3. 延迟(Latency)与吞吐量(Throughput)

  • 延迟:请求到响应的时间(如 API 响应 50ms)。
  • 吞吐量:单位时间处理的请求数(如 10k QPS)。

4. 一致性模型(Consistency Models)

  • 强一致性(CP 系统,如 ZooKeeper) vs 最终一致性(AP 系统,如 DynamoDB)。

5. CAP 定理

  • 分布式系统三选二:一致性(C)可用性(A)分区容错性(P)。例如,CA 系统(传统数据库) vs AP 系统(Cassandra)。

6. 数据库设计

  • SQL(事务强一致,如 MySQL) vs NoSQL(高扩展,如 MongoDB)。
  • OLTP(实时事务) vs OLAP(数据分析,如数仓)。

7. 缓存策略(Caching)

  • 本地缓存(如 Guava) vs 分布式缓存(如 Redis)。
  • 缓存击穿/雪崩解决方案:布隆过滤器、随机过期时间。

8. 负载均衡(Load Balancing)

  • 算法:轮询、加权轮询、最少连接数。
  • 工具:Nginx、HAProxy、云服务(如 AWS ALB)。

9. 分片(Sharding)

  • 按数据特征(如用户 ID)拆分到不同数据库,解决单机存储瓶颈。

10. 复制(Replication)

  • 主从复制(读写分离) vs 多主复制(多地写入,如 Cassandra)。

11. 消息队列(Message Queue)

  • 解耦生产者与消费者,支持异步处理(如 Kafka 处理日志流)。

12. 微服务(Microservices)

  • 拆分单体应用为独立服务,需解决服务发现(如 Consul)、熔断(如 Hystrix)问题。

13. 容错与故障转移(Fault Tolerance)

  • 机制:冗余副本、心跳检测、自动故障转移(如 Kubernetes 自愈)。

14. 分布式事务

  • 方案:两阶段提交(2PC)、Saga 模式(补偿事务)。

15. 设计模式

  • 断路器模式(防止雪崩,如 Netflix Hystrix)。
  • 重试与退避策略(指数退避避免拥塞)。

16. API 设计

  • RESTful(资源化设计) vs GraphQL(按需查询)。
  • 版本控制(如 URL 路径 /v1/resource)。

17. 安全与认证

  • OAuth 2.0(授权)、JWT(无状态 Token)、HTTPS 加密。
  • 防护:DDoS 缓解(如 Cloudflare)、SQL 注入过滤。

18. 监控与日志

  • 指标监控(Prometheus + Grafana)。
  • 日志聚合(ELK Stack:Elasticsearch, Logstash, Kibana)。

19. CDN 与边缘计算

  • 缓存静态内容到边缘节点(如 Cloudflare CDN),减少延迟。

20. 设计权衡(Trade-offs)

  • 性能 vs 成本:用更多机器提升性能,还是优化代码?
  • 一致性 vs 延迟:强一致性可能增加响应时间。

补充技巧

  • KISS 原则:保持简单,避免过度设计。
  • 画图工具:用 UML 或 Excalidraw 表达架构。
  • 模拟故障:混沌工程(如 Netflix Chaos Monkey)。

掌握这些概念后,可结合具体场景(如设计 Twitter、短链服务)进行实践演练,理解如何权衡与组合技术方案。

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