软件开发人员面试中的 15 个系统设计权衡

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大家好，开发人员，如果您设计过分布式系统和软件，您可能知道系统设计是关于做出关键决策来平衡各种权衡，这决定了系统的功能、性能和可维护性。

在构建或扩展系统时了解这些权衡有助于工程师和架构师做出符合业务和技术要求的明智选择。

之前，我分享过许多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、正向代理与反向代理以及50 个系统设计问题，今天，我们将深入探讨每个技术专业人员都应该知道的 15 个关键系统设计权衡。

无论您是在学习系统设计还是准备系统设计面试，这些权衡都将极大地帮助您表达您的答案并证明您对面试的选择和设计的合理性。

不过，如果你正在学习这些概念作为面试准备的一部分，那么我还建议你查看 ByteByteGo、  Design Guru、  Exponent、  Educative、  Codemia.io、  InterviewReddy.io 和 Udemy等网站 ，它们有很多很棒的系统设计课程

经验丰富的开发人员和软件架构师的 15 个系统设计权衡

闲话少叙，以下列出了我认为在实际系统设计中至关重要的 15 个系统设计权衡因素。了解这些因素将有助于你更好地构建一个能够经受生产环境考验的系统。

1. 水平扩展与垂直扩展

垂直扩展 或向上扩展涉及通过添加更多 CPU、RAM 或存储来增强现有服务器的功能。

它很简单，但有局限性。水平扩展或横向扩展意味着添加更多服务器来分配负载。

虽然这种方法理论上可以处理无限增长，但它需要仔细管理分布式系统，并且可能引入数据一致性和负载平衡等复杂性。

2. 有状态架构与无状态架构

有状态的系统维护会话数据，为用户提供上下文，但它们可能更难扩展和管理。

相比之下，无状态系统将每个请求视为独立的，这使得它们更易于扩展，但要求在每个请求中包含所有必要的信息。

3.延迟与吞吐量

延迟是处理单个任务所需的时间，而吞吐量是在给定时间范围内处理的任务总数。

优化延迟意味着优先考虑快速响应，适用于在线游戏或高频交易等系统。

相反，优化吞吐量对于批处理系统来说是理想的，其目标是随着时间的推移最大化处理的数据量。

4. SQL 与 NoSQL 数据库

SQL 数据库（如 MySQL 和 PostgreSQL）是结构化的并强制执行严格的模式，使其成为复杂查询和 ACID 合规性的理想选择。

MongoDB 和 Cassandra 等 NoSQL 数据库为非结构化或半结构化数据提供了更高的灵活性、可扩展性和速度。具体选择取决于应用程序的数据模型、一致性要求和可扩展性需求。

5.一致性与可用性（CAP定理）

这是高级工程师应该记住的另一个重要的系统设计概念和权衡。

根据CAP定理，分布式系统只能保证一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三个属性中的两个。

一致性确保所有节点同时看到相同的数据，而可用性意味着系统始终可以运行。

对于金融交易来说，选择一致性而不是可用性至关重要，而对于社交媒体信息流来说，可用性可能更重要。

6. 强一致性与最终一致性

强一致性保证所有节点的数据立即同步，这对于金融系统至关重要。

最终一致性允许数据在节点之间稍微延迟地更新，从而提高性能和可用性。

这种方法适用于可以接受暂时不一致的应用程序，例如社交媒体更新。

7. 直读缓存与直写缓存

在直读缓存中，数据会在读取未命中时加载到缓存中。这种方法可以减少缓存污染，但可能会增加未缓存数据的延迟。

在直写缓存中，数据同时写入缓存和数据库，确保一致性，但会牺牲写入性能。

8.同步与异步处理

同步处理要求每个任务必须在下一个任务开始之前完成，这可能会导致效率低下和延迟。

异步处理允许多个任务同时执行，减少等待时间并增强系统响应能力，适用于非阻塞I/O操作或并行处理。

9.批处理与流处理

批处理 以块的形式处理数据，非常适合工资单处理等需要一次处理整个数据集的任务。

流处理 处理连续数据流，适用于实时分析，其中即时数据处理至关重要。

10. 可扩展性与性能

可扩展性是指系统通过添加资源来处理不断增长的工作量的能力。而性能则是指系统处理任务的速度。

通常，增强可扩展性可能会导致性能下降，因为网络延迟和数据同步等开销会增加。

因此，必须在容纳更多用户和保持快速响应时间之间取得平衡。

11. 长轮询 vs. WebSockets

长轮询允许客户端等待来自服务器的数据，这会占用大量资源并可能导致延迟。

WebSockets 提供持久的双向连接，实现实时数据传输。

这对于聊天系统或实时仪表板等需要持续更新的应用程序来说是理想的。

WebSocket 的另一个好处是它们在 80 端口上运行，该端口也被 HTTP 使用，因此几乎始终处于打开状态。您无需在防火墙上打开其他端口，这意味着您无需与网络团队打交道，从而减少麻烦。

12. 规范化与非规范化

规范化通过将数据划分到相关表中来减少数据冗余并提高数据完整性。

然而，这会导致复杂的连接和更慢的读取速度。

非规范化将数据组合到更少的表中，加快了读取操作，但引入了冗余，这会使更新和维护变得复杂。

13. 单片架构与微服务架构

这种权衡可能是系统设计面试中最重要的一个。

单片架构涉及单一、统一的代码库，简化了开发和部署，但使扩展和维护变得具有挑战性。

微服务将系统分解为独立的服务，实现了可扩展性和灵活性，但增加了操作复杂性。

14. TCP 与 UDP

对于软件开发人员来说，这是典型的权衡。

TCP 提供可靠、有序且经过错误检查的数据传输，使其适用于网页浏览和文件传输等应用。

相比之下，UDP 提供更快、无连接的通信，但不保证交付或顺序，这使其成为在线游戏或视频流等应用程序的理想选择，因为这些应用程序的速度至关重要，偶尔的数据丢失是可以接受的。

15. REST 与 GraphQL

REST 使用标准 HTTP 方法和端点，它们简单且可扩展，但可能导致数据过度获取或获取不足。

另一方面，GraphQL 允许客户端准确查询他们需要的内容，从而减少传输的数据量并提高性能，特别是对于复杂或嵌套的数据需求。

12 个最佳系统设计面试资源

这里还精选了一些最佳系统设计书籍、在线课程和练习网站， 您可以参考这些内容，更好地准备系统设计面试。这些课程中的大多数也解答了我在这里分享的问题。

1. DesignGuru 的 Grokking 系统设计课程：一个交互式学习平台，通过实践练习和真实场景来加强您的系统设计技能。

2. Codemia.io：这是另一个练习面试系统设计问题的绝佳平台。它有超过 120 个系统设计问题，其中许多是免费的，并且有合适的结构来解答这些问题。

3. ByteByteGo：Alex Xu 编写的一本用于系统设计面试准备的在线书籍和课程。它包含《系统设计面试》第一卷和第二卷的所有内容，并将于即将更新第三卷。

4. Exponent：一个专门为亚马逊和谷歌等 FAANG 公司提供面试准备的网站，他们还提供很棒的系统设计课程和许多其他材料，可以帮助你破解 FAAN 面试

5. Alex Xu 撰写的《系统设计面试》：本书深入探讨了系统设计的概念、策略和面试准备技巧。

6. Martin Kleppmann 撰写的《设计数据密集型应用程序》  ：一本涵盖设计可扩展且可靠系统的原则和实践的综合指南。

7. LeetCode 系统设计标签：LeetCode 是一个流行的技术面试准备平台。LeetCode 上的系统设计标签包含各种练习题。

8. GitHub 上的“系统设计入门”  ：精选资源列表，包括文章、书籍和视频，可帮助您准备系统设计面试。

9. Educative 的系统设计课程：一个交互式学习平台，通过实践练习和真实场景来加强您的系统设计技能。

10. 高可扩展性博客：一个以高流量网站和可扩展系统架构的文章和案例研究为特色的博客。

11. YouTube 频道：查看“Gaurav Sen”和“Tech Dummies”等频道，观看有关系统设计概念和面试准备的深刻视频。

12. InterviewReddy.io：该网站由前谷歌工程师、热门 YouTuber 和系统设计简化课程创始人 Gaurav Sen 创建。如果您有意向参加 FAANG 的面试，也可以访问这个网站。

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你还应该记住，通过参与实际项目和模拟面试，将理论知识与实际应用相结合。持续的练习和学习将为你在系统设计面试中增添信心。

以上就是 每个开发人员都需要了解的15 个系统设计权衡要点。理解这些系统设计权衡对于架构师和开发人员至关重要，因为它们能够帮助设计出健壮、可扩展且易于维护的系统。

通过权衡每种方法的利弊，人们可以做出符合技术和业务要求的明智决策。

无论您是针对性能、可扩展性还是一致性进行优化，认识到这些权衡将有助于您构建更好的系统，以满足用户期望并应对未来的增长。

祝您采访顺利！