面试必须了解的 10 个系统设计概念

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您好，作为一名开发者，充分理解基本的系统设计概念对于开发可扩展、可靠且高性能的软件系统至关重要。系统设计涉及设计软件系统的架构和组件，以满足特定需求并实现预期的性能特征。

随着技术的快速进步和软件应用复杂性的不断增加，掌握系统设计概念对于程序员构建高效系统至关重要。

在上几篇文章中，我回答了一些常见的系统设计问题，例如API 网关与负载均衡器、水平扩展与垂直扩展，今天，我们将了解每个程序员都应该学习的 10 个关键系统设计概念。

这些概念为设计能够处理大规模数据、容纳并发用户并提供最佳性能的软件系统提供了坚实的基础。

无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，理解这些系统设计概念都将使您能够创建满足现代应用程序需求的强大且可扩展的软件系统。那么，让我们深入探讨这些基本的系统设计原则！

顺便说一句，如果你正在准备系统设计面试，并且想要深入学习系统设计，那么你也可以查看ByteByteGo、Design Guru、Exponent、Educative 和Udemy 等网站，它们有很多很棒的系统设计课程

以下是每个程序员都应该考虑学习的 10 个重要的系统设计概念：

可扩展性
可用性
可靠性
容错
缓存策略
负载均衡
安全
可扩展数据管理
设计模式
性能优化

理解和应用这些系统设计概念可以帮助程序员和开发人员构建满足现代应用程序和用户需求的强大、可扩展和高性能的软件系统。

现在，让我们深入研究每一个，并了解它们是什么以及如何在您的应用程序中实现它们。

1.可扩展性

可扩展性是指系统或应用程序处理不断增加的工作负载或用户数量而不会显著降低性能或功能的能力。

它是系统设计中的一个重要概念，因为它允许系统增长并适应不断变化的需求，例如增加的数据量、用户流量或处理需求，而不会遇到性能瓶颈或限制。

在现代计算环境中，系统需要处理海量且不断增长的数据和用户，因此可扩展性至关重要。例如，热门网站、移动应用和云服务需要能够并发处理数百万甚至数十亿个请求，而分布式数据库和大数据平台则需要扩展以处理 PB 级或 EB 级的数据。

对于需要适应峰值负载的系统来说，可扩展性也很重要，例如节假日期间的在线购物或由于病毒事件导致的用户活动突然激增。

可扩展性主要有两种类型：垂直可扩展性和水平可扩展性。垂直可扩展性涉及向单个服务器或节点添加更多资源（例如 CPU、内存或存储），以处理增加的工作负载。另一方面，水平可扩展性涉及向系统添加更多服务器或节点，以分配工作负载并处理增加的需求。

水平可扩展性通常通过负载平衡、分片、分区和分布式处理等技术实现。

实现可扩展性需要精心的系统设计、架构和实现。它涉及设计能够高效处理不断增长的工作负载、高效利用资源、最小化依赖性以及在多个节点或服务器上分配处理的系统。

缓存、异步处理、并行处理和分布式数据库等技术通常用于提高可扩展性。测试和性能监控对于确保系统在扩展过程中持续保持良好性能也至关重要。

可扩展性是构建稳健、高性能系统的关键考虑因素，该系统能够应对增长并适应不断变化的需求。它使系统能够适应不断增长的需求，提供无缝的用户体验，并支持业务增长，而不会遇到性能限制或停机。

这是来自ByteByteGo的一张很好的图表，非常适合准备系统设计面试，它展示了垂直扩展和水平扩展之间的区别

2. 可用性

可用性是指软件系统即使出现故障或中断也能保持运行并可供用户访问的能力。

高可用性是许多系统的关键要求，特别是那些任务关键型或时间敏感的系统，例如在线服务、电子商务网站、金融系统和通信网络。

此类系统一旦宕机，可能会造成重大的财务损失、声誉受损以及客户不满。因此，确保高可用性是系统设计的关键考虑因素。

可用性通常使用诸如正常运行时间（衡量系统运行时间的百分比）和停机时间（衡量系统不可用的时间）等指标来量化。

实现高可用性涉及设计具有冗余、容错和故障转移机制的系统，以最大限度地降低因硬件故障、软件故障或其他意外事件导致停机的风险。

在系统设计中，采用各种技术和策略来提高可用性，例如负载平衡、集群、复制、备份和恢复、监控和主动维护。

实施这些措施是为了最大限度地减少单点故障，检测故障并从故障中恢复，并确保系统即使在出现故障或中断时也能保持运行。

通过设计高可用性系统，工程师可以确保系统在较长时间内可访问和运行，从而提高客户满意度、减少停机时间并提高业务连续性。

3.可靠性

可靠性是指软件系统在交付预期结果方面的一致性和可靠性。构建具有可靠组件、错误处理机制和备份/恢复策略的系统对于确保系统按预期运行并产生准确的结果至关重要。

可靠性是系统设计中的一个关键因素，因为它直接影响系统的整体性能和质量。可靠的系统应该能够持续按预期运行，不会出现意外故障、错误或中断。

在任务关键型应用中，通常需要高可靠性，因为系统故障可能会造成严重后果，例如在航空、医疗保健、金融和其他安全关键领域。

可靠性通常使用各种指标来量化，例如平均故障间隔时间 (MTBF)，它衡量故障之间的平均时间持续时间，以及故障率 (FR)，它衡量故障随时间发生的速率。

可靠性可以通过各种技术和策略实现，例如冗余、错误检测和纠正、容错和稳健设计。

在系统设计中，实现高可靠性需要仔细考虑各种因素，包括组件质量、系统架构、错误处理、容错机制、监控和维护策略。

通过设计高可靠性的系统，工程师可以确保系统始终如一地按预期运行，从而提高客户满意度、减少停机时间并提高系统性能和可用性。

4.容错

容错是指系统或组件在出现故障（例如硬件故障、软件错误或其他不可预见的问题）的情况下继续正常运行的能力。

容错系统旨在检测、隔离和恢复故障，而不会经历完全故障或停机。

容错是系统设计中的一个重要概念，特别是在分布式系统或需要在具有挑战性的环境中可靠运行的系统中。

它涉及实施冗余、错误检测、错误纠正和错误恢复机制，以确保即使某些组件或子系统出现故障，系统仍能继续运行。

实现容错的技术和策略有很多种，比如复制，即在不同的位置维护相同数据或服务的多个副本，这样如果一个副本发生故障，其他副本可以接管；检查点，即定期保存系统状态，这样如果发生故障，系统可以恢复到以前已知的良好状态；优雅降级，即系统在出现故障时可以继续以减少的功能运行。

容错对于确保系统的高可用性、可靠性和弹性至关重要，特别是在系统故障可能造成严重后果的关键任务应用中。

通过在系统设计中加入容错机制，工程师可以创建强大而可靠的系统，即使遇到意外故障也能继续运行并提供预期结果。

5.缓存策略

缓存策略是一种用于优化系统性能的技术，它将频繁访问的数据或结果存储在临时存储位置（称为缓存），以便可以快速检索而无需重新计算或从原始源获取。

系统设计中常用的缓存策略有以下几种：

完全缓存：
在此策略中，整个数据集或结果都缓存在缓存中，从而可以快速访问所有数据或结果。当数据或结果相对较小，可以轻松存储在内存或本地缓存中时，此策略非常有用。
部分缓存
：此策略仅缓存部分数据或结果，通常基于使用模式或频繁访问的数据。当数据或结果规模较大，或者并非所有数据或结果都经常被访问，且无法缓存整个数据集时，此策略非常有用。
基于时间的过期
策略：在此策略中，数据或结果会被缓存一段特定的时间，超过该时间后，缓存将被视为过期，并从原始源获取数据或结果并在缓存中更新。当数据或结果相对稳定且不频繁变化时，此策略非常有用。
LRU（最近最少使用）或 LFU（最不频繁使用）替换策略：
在这些策略中，最近最少使用或最不频繁使用的数据或结果会被从缓存中移除，以便为新数据或结果腾出空间。当缓存的存储容量有限，需要移除访问频率较低的数据以容纳新数据时，这些策略非常有用。
直写式或后写式缓存
在这些策略中，数据或结果在更新或插入时会同时写入缓存和原始源（直写式），或者仅写入缓存（后写式）。当系统需要维护缓存和原始源之间的一致性，或者无法直接更新原始源时，这些策略非常有用。
分布式缓存：
在此策略中，缓存分布在多个节点或服务器上，通常使用分布式缓存框架或技术。当系统分布或扩展至多个节点或服务器，并且需要在整个分布式缓存中保持一致性和性能时，此策略非常有用。
自定义缓存
可以根据系统或应用程序的具体需求和特性实施自定义缓存策略。这些策略可能涉及上述策略的组合或其他自定义方法，以满足系统的独特需求。

选择合适的缓存策略取决于数据或结果的大小、访问频率、数据或结果的波动性、存储容量、一致性要求以及系统的性能目标等多种因素。仔细考虑和实施缓存策略可以显著提高系统性能、降低资源利用率、提高可扩展性并增强用户体验。

6.负载平衡

负载平衡是分布式系统或网络中使用的一种技术，用于在多个服务器或资源之间均匀分配传入的网络流量或工作负载，确保没有任何单个服务器或资源因过多的流量或工作负载而无法承受。

负载均衡的目的是优化资源利用率，最大化系统可用性，并提高系统整体性能和可靠性。在微服务架构中，负载均衡和 API 网关 经常被提及，但事实并非如此。正如本文所述，API 网关可以做更多的事情。

负载均衡可以通过各种算法或方法实现，例如：

循环：传入请求按顺序轮流分配给每个服务器或资源，确保所有服务器或资源之间的流量均等分配
最少连接：将传入的请求分发到活动连接数最少的服务器或资源，确保负载最少的服务器或资源接收新的请求。
源 IP 亲和性：来自同一客户端 IP 地址的传入请求被定向到同一服务器或资源，确保来自特定客户端的请求始终由同一服务器或资源处理。
加权循环：根据分配给每个服务器或资源的预定义权重来分配传入请求，从而允许根据服务器或资源的容量或能力实现不同的流量分配比率。
自适应负载平衡：负载平衡算法根据对服务器或资源健康状况、性能或其他指标的实时监控动态调整流量分配，确保最佳资源利用率和系统性能。

负载平衡可以使用基于硬件的负载平衡器、基于软件的负载平衡器或基于云的负载平衡服务来实现。

它在分布式系统或高流量负载或资源密集型工作负载的网络中发挥着关键作用，能够高效利用资源，提高系统可用性和可靠性，并提供无缝的用户体验。

另外，这里有一张来自DesignGuru.io的精美图表，这是一个学习面试准备系统设计的优秀网站，它突出了负载均衡器和 API 网关之间的区别：

7. 安全

系统设计中的安全性是指考虑和实施保护系统免受潜在安全威胁、漏洞或攻击的措施。

它涉及设计和实施具有内置安全功能和实践的系统，以防止未经授权的访问、数据泄露、数据泄漏、恶意软件攻击和其他安全风险。

系统设计中的安全性通常涉及以下原则：

身份验证：确保根据用户或实体的身份和凭证对其进行验证并授予其适当的访问权限。
授权：强制访问控制和权限，以限制用户或实体访问未经授权的资源或执行未经授权的操作。
加密：使用加密技术保护敏感数据，防止未经授权的访问或数据泄露。
审计和日志记录：实施机制来跟踪和记录系统活动和事件，以用于监控、审计和取证目的。
输入验证：验证和清理所有输入数据，以防止常见的安全漏洞，例如 SQL 注入、跨站点脚本 (XSS) 和跨站点请求伪造 (CSRF) 攻击。
修补和更新：使用最新的安全补丁和更新使系统保持最新，以解决已知的安全漏洞。
纵深防御：实施多层安全控制，例如防火墙、入侵检测系统和防病毒软件，以提供针对安全威胁的多层防御。
最小特权原则：将用户或实体的访问权限限制在执行其任务所需的最低限度，从而减少安全漏洞或攻击的潜在影响。
安全通信：使用安全通信协议（例如 HTTPS 或 SSL/TLS）保护传输中的数据免遭拦截或窃听。

系统设计中的安全性对于保护数据和资源的完整性、机密性和可用性，以及确保系统的整体安全态势至关重要。系统设计应在设计、开发和部署阶段充分考虑并纳入安全性考虑，以降低潜在的安全风险并防范安全威胁。

8.可扩展数据管理

可扩展数据管理是指系统或应用程序有效处理不断增长的数据量而不会出现性能下降或功能丧失的能力。

它涉及设计和实施数据管理实践和技术，以处理不断增加的数据量、用户负载和处理要求，同时保持可接受的性能和可靠性水平。

可扩展数据管理通常涉及以下原则：

数据分区：将大型数据集拆分成更小、更易于管理的块或分区，以便将数据分布到多个存储或处理资源上。这有助于减轻单个资源的负载，并实现并行处理和提高性能。
分布式数据库系统：使用分布式数据库或数据存储解决方案，可以将数据分布在多个节点或服务器上，从而实现水平扩展和提高性能。
数据复制：跨多个节点或服务器复制数据，以确保数据可用性和容错能力。这可能涉及数据镜像、数据分片或数据缓存等技术，以提高性能和可靠性。
缓存和内存数据存储：缓存经常访问的数据或将数据存储在内存中以便更快地检索和处理，从而减少昂贵的磁盘 I/O 操作的需要并提高性能。
索引和查询优化：使用高效的索引和查询优化技术来加速数据检索和处理操作，尤其是在大型数据集中。
数据压缩：实施数据压缩技术以减少存储占用空间并提高数据传输效率，特别是对于大型数据集。
数据归档和清除：实施数据归档和清除实践，以删除或归档旧的或不经常访问的数据，从而减少存储和处理开销并提高性能。
可扩展的数据处理框架：使用可扩展的数据处理框架，例如 Apache Hadoop、Apache Spark 或 Apache Flink，可以以分布式和并行的方式处理大规模数据处理和分析任务。
基于云的数据管理：利用基于云的数据管理服务，例如 Amazon S3、Amazon RDS 或 Google Bigtable，提供可扩展和托管的数据存储和处理功能。
监控和可扩展性测试：定期监控系统性能并进行可扩展性测试，以识别和解决性能瓶颈、资源限制或其他可扩展性挑战，并确保数据管理实践能够有效处理不断增加的数据量和负载。

简而言之，可扩展数据管理对于需要处理大量数据、用户负载和处理要求的现代应用程序和系统至关重要。

它使系统能够在不牺牲性能或可靠性的情况下发展并适应不断变化的需求，确保数据管理实践能够有效地处理不断增加的数据量和负载。

9.设计模式

系统设计中的设计模式是指用于解决软件系统开发过程中常见设计挑战或问题的可复用解决方案或最佳实践。设计模式是设计和构建软件系统时被广泛接受且经过验证的方法，它们提供了一套定义明确的指导原则，用于设计高效、可维护且可扩展的系统。

系统设计中的设计模式可以分为多种类型，包括：

创建型模式：这类模式专注于对象创建机制，提供灵活且可复用的对象创建方法。创建型模式的例子包括单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式和原型模式。
结构模式：这类模式专注于组织类和对象，以形成更大的结构或系统。结构模式的例子包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式和外观模式。
行为模式：这类模式关注系统内对象或组件之间的交互和通信。行为模式的例子包括观察者模式、策略模式、命令模式、迭代器模式和模板方法模式。
架构模式：这些模式为设计系统的整体架构提供了高级指导和策略。架构模式的示例包括模型-视图-控制器 (MVC)、模型-视图-视图模型 (MVVM)、分层架构、微服务和事件驱动架构模式。

设计模式在系统设计中非常重要，因为它们提供了经过验证的标准化方法来解决常见的设计挑战、提高代码质量并确保软件系统的可维护性和可扩展性。

它们促进代码的可重用性、关注点的分离和功能的封装，使得管理复杂系统和使其适应不断变化的需求变得更加容易。

通过使用设计模式，开发人员可以利用现有的知识和最佳实践来设计满足用户和利益相关者需求的强大而高效的系统。

在最近的几篇文章中，我还讨论了常见的微服务设计模式，如事件源、 CQRS、SAGA、每个微服务的数据库、 API 网关、断路器，并分享了设计微服务的最佳实践 ，您还可以查看这些文章以了解有关微服务通信的更多信息，包括同步和异步通信。

10.性能

虽然我们已经知道性能意味着什么，但还记得运行缓慢的笔记本电脑吗？在系统设计中，性能是指软件系统处理数据和交付结果的速度、响应能力和效率。

通过高效的算法、缓存、索引和其他技术优化系统性能对于创建能够处理大规模数据并提供最佳响应时间的系统至关重要。

系统设计中的性能是指软件系统或应用程序高效执行其预期功能或任务，同时满足性能要求和预期的能力。它涵盖响应时间、吞吐量、资源利用率、可扩展性和系统效率等多个方面。

性能是系统设计中的一个关键因素，因为它直接影响用户体验、系统可靠性和整体系统效率。性能不佳的系统会导致响应时间慢、吞吐量低、资源利用率高以及系统资源利用效率低下，最终导致系统性能下降和用户不满意。

系统设计人员在设计过程中需要考虑各种与性能相关的因素，例如选择适当的算法和数据结构、优化代码、最大限度地减少不必要的开销、有效地管理系统资源以及确保正确的系统配置和调整。

性能测试和分析技术还可用于识别和解决性能瓶颈并优化系统性能。

优化系统设计的性能需要在功能性、复杂性和资源利用率之间取得谨慎的平衡。这涉及做出明智的设计决策、采用最佳实践，并持续监控和优化系统性能，以确保系统满足其性能要求并提供流畅高效的用户体验。

结论

以上就是面试中必备的系统设计概念。理解并掌握这些关键的系统设计概念对于程序员构建健壮、可扩展且高效的软件系统至关重要。

这些概念包括容错性、可靠性、可用性、缓存策略、负载平衡、安全性、可扩展数据管理、设计模式和性能，在确保软件系统满足其预期目标、发挥最佳性能并提供卓越的用户体验方面发挥着关键作用。

通过深入了解这些系统设计概念，您可以做出明智的设计决策，选择适当的技术和技巧，并优化系统性能。

它还允许您设计具有弹性、可扩展、安全和高效的系统，能够应对现代软件开发的挑战并满足最终用户的期望。

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文章来源：https://dev.to/somadevtoo/10-must-know-system-design-concepts-for-interviews-2fii