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系统设计方法论

问题

1. 系统设计的核心原则是什么？
2. 如何进行需求分析？
3. 如何估算系统容量？
4. 数据模型设计有哪些最佳实践？
5. 如何设计高可用架构？

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标准答案

1. 系统设计原则

核心原则：

1. 简单性（KISS：Keep It Simple, Stupid）
2. 模块化（高内聚、低耦合）
3. 可扩展性（水平扩展、垂直扩展）
4. 高可用性（冗余、故障隔离）
5. 一致性（CAP 理论权衡）

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2. 需求分析

功能需求：

• 系统做什么？
• 用户角色有哪些？
• 核心流程是什么？

非功能需求：

• 性能：QPS、响应时间
• 可用性：99.9%、99.99%、99.999%
• 扩展性：支持多少用户
• 安全性：认证、授权、加密
• 一致性：强一致、最终一致

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3. 容量估算

QPS 估算：

日活用户（DAU）：100 万
平均每人每天请求：20 次
总 QPS = 100 万 × 20 / 86400 ≈ 231 QPS
峰值 QPS = 231 × 5 ≈ 1155 QPS（假设峰值是平均的 5 倍）

存储估算：

用户数：100 万
每人平均数据：1 KB
总存储 = 100 万 × 1 KB ≈ 1 GB
每年增长 = 1 GB × 12 = 12 GB

带宽估算：

平均响应大小：10 KB
QPS：1000
带宽 = 1000 × 10 KB × 8 = 80 Mbps

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4. 数据模型设计

原则：

1. 范式化（减少冗余）
2. 反范式化（提高性能）
3. 分区（水平、垂直）
4. 索引（加速查询）

示例：

-- 范式化（3NF）
CREATE TABLE users (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  email VARCHAR(100)
);

CREATE TABLE orders (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT,
  amount DECIMAL(10,2),
  created_at DATETIME,
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);

-- 反范式化（冗余用户名，避免 JOIN）
CREATE TABLE orders_denormalized (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT,
  user_name VARCHAR(50),  -- 冗余
  amount DECIMAL(10,2),
  created_at DATETIME
);

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5. 高可用架构

冗余设计：

          ┌─────────────┐
          │   负载均衡   │ (Nginx、HAProxy)
          └──────┬──────┘
                 │
       ┌─────────┼─────────┐
       │         │         │
    ┌──▼──┐  ┌──▼──┐  ┌──▼──┐
    │App 1│  │App 2│  │App 3│
    └──┬──┘  └──┬──┘  └──┬──┘
       │         │         │
       └─────────┼─────────┘
                 │
          ┌──────▼──────┐
          │  主从数据库   │
          │  Master     │
          │  Slave      │
          └─────────────┘

故障隔离：

• 熔断器（Circuit Breaker）
• 限流（Rate Limiter）
• 降级（Fallback）
• 舱舱模式（Bulkhead）

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6. 扩展性设计

垂直扩展（Scale Up）：

• 升级硬件（CPU、内存、磁盘）
• 简单、快速
• 有上限（硬件限制）

水平扩展（Scale Out）：

• 增加机器数量
• 无限扩展
• 需要架构支持（无状态、数据分片）

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7. 阿里 P7 加分项

架构思维：

• 能进行技术选型（权衡各种方案）
• 能进行容量规划（预估资源需求）
• 能进行成本控制（性价比优化）

设计能力：

• 能设计高并发架构
• 能设计高可用架构
• 能设计可扩展架构

沟通能力：

• 能清晰地表达设计方案
• 能进行技术方案评审
• 能推动方案落地