系统设计的典型分层和涉及的知识点
作为系统设计学习的一部分，不久前在梳理面试中典型的系统设计问题，发现大部分都可谓有套路可寻。我把思路梳理了一下，简单整理到下面这张图表里面：
对于其中的内容，稍微补充几句：
- 系统设计需要经验的积累，但也确确实实有章可循。问的问题考察的类型很集中，比如同步、异步，消息push和pull，根据实际问题设计存储的数据结构，对于scalability、availability的认识等等。最喜欢被问到的问题，我在 《系统设计典型问题的思考》 这里列了几个。
- pull on demand 和 push on change 是消息系统里两种极其典型的消息传播方式，基本上设计twitter、weibo，xx聊天系统等等，都要涉及到这个问题。这二者各有优劣，需要结合具体问题分析。
- 复杂的系统的cache的设计和storage的设计一样，往往需要考虑分层。比如说，存储分成hot/warm/cold storage，读写性能和查询的灵活性依次降低，但是成本也依次降低。cache的设计有时还需要引入centralized cache来帮助提高hit ratio。
- 服务端的设计最典型的就是分成三层（上图右）：presentation layer，比如website的页面部分和service的request/response处理的部分；business logic layer，放置业务逻辑的地方；data access layer，也可以说infrastructure layer，数据访问层，花头最多，涉及的问题最多。
- DB partition 和 sharding 的问题又是一个非常常见的典型。
- 如果是性能问题，基本上都是围绕着throughput和latency展开的。
- 一致性模型可以说是大数据系统问题的核心。比如说考虑到availability，对于有状态的节点需要有backup，那么这几个节点状态之间的同步就会成为问题，这就是consistency的问题；再比如说由于考虑到reliability，必然需要引入replication，而这时多个数据备份的consistency就会成为问题。
- 读写模型的问题往往是和存储数据结构的设计放在一起的，这样的问题很容易从算法问题衍伸过来，我在这篇文章中总结过。
- 最后，我在《资源链接》的“零散资源”部分，列出了系统设计很多我认为有价值的参考材料。
正文到此结束
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