14个案例研究：一个月掌握系统设计

您是否希望以创纪录的速度掌握系统设计？加速学习的最快方法是研究那些能够处理大规模和复杂业务的公司的实际架构。我们精选了 14 个重要案例研究，揭示了一些全球最高效、可扩展系统背后的秘密。深入研究，只需一个月甚至更短的时间，您的系统设计能力就能显著提升。

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1. PayPal 如何仅用 8 台虚拟机支持每天 10 亿笔交易

有没有想过，PayPal 如何在没有大量服务器的情况下处理如此海量的交易？探索他们如何利用 Actor 模型（一种并发设计模式），仅用 8 台虚拟机就能高效地处理每天 10 亿笔交易。

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2. WhatsApp 仅靠 32 名工程师就能支持每日 500 亿条消息的 8 个原因

WhatsApp 的精干团队每天成功处理数十亿条消息。探索实现这一目标的工程理念和架构选择，包括他们对 Erlang 的使用以及对简洁性的不懈追求。

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3. Uber 如何以每秒 50 万个请求的速度计算预计到达时间

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4. YouTube 如何利用 MySQL 支持 24.9 亿用户

扩展数据库以处理数十亿用户并非易事。了解 YouTube 如何利用 MySQL 和开源扩展解决方案 Vitess，在不牺牲性能的情况下服务全球受众。

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5. Uber 如何以每秒 100 万次请求的速度找到附近的司机

即时匹配乘客与司机是 Uber 服务的核心。Uber 凭借地理空间索引和实时处理技术，每秒能够处理数百万个基于位置的请求。

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6. Stripe 如何使用幂等 API 防止重复支付

付款错误会损害信任。了解 Stripe 如何通过实现幂等 API 来避免重复扣款，确保多个相同的请求只产生一个操作。

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7. Amazon S3 如何实现 99.999999999% 的持久性

数据持久性对于存储服务至关重要。了解 Amazon S3 的设计原则和冗余机制，它们能够提供 99.9999% 的持久性，确保您的数据安全且可访问。

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1. AWS Lambda 的工作原理

无服务器计算正在改变我们构建应用程序的方式。深入了解 AWS Lambda 的架构，了解它如何在无需服务器管理的情况下执行代码来响应事件。

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9. Cloudflare 如何利用 15 个 Postgres 集群支持每秒 5500 万个请求

处理互联网规模的流量需要强大的基础设施。了解 Cloudflare 如何高效利用 15 个 PostgreSQL 集群，实现每秒 5500 万个请求的管理。

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10.如何在AWS上将应用程序扩展到1000万用户

扩展并非亚马逊或谷歌等巨头的专利。学习使用 AWS 服务扩展应用程序以处理 1000 万用户的实用策略，涵盖从负载均衡到数据库优化等各种服务。

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11. Instagram 如何发展到 25 亿用户

Instagram 从一个简单的照片分享应用发展成为一个全球社交媒体平台，其发展历程堪称大师级的扩展。探索支持其用户群爆炸式增长的架构决策和技术。

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12. Tinder 如何实现每天 16 亿次滑动

大规模实时匹配非常复杂。了解 Tinder 如何处理每天 16 亿次滑动，并通过高效的系统设计确保快速匹配和流畅的用户体验。

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13. Slack 架构

协作工具需要可靠且快速。探索 Slack 的架构，了解它如何通过实时消息传递和集成支持数百万用户。

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14. Meta 如何实现 99.99999999% 的缓存一致性

维护大规模缓存一致性极具挑战性。了解 Meta（前身为 Facebook）如何在其庞大的基础架构中实现近乎完美的缓存一致性，确保用户看到最新信息。

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