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根号三 2017-04-14 22:51:11 +08:00 committed by GitHub
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@ -22,15 +22,15 @@
> 学习如何设计大型系统。
>
> 为系统设计面试做准备。
> 为系统设计的面试做准备。
### 学习如何设计大型系统
学习如何设计大型系统将会帮助你成为一个更好的工程师。
学习如何设计可扩展的系统将会有助于你成为一个更好的工程师。
系统设计是一个很宽泛的话题。在互联网上，**关于系统设计原则的资源也是多如牛毛。**
这个仓库就是这些资源的**有组织的集合**，它可以帮助你学习如何构建可扩展的系统。
这个仓库就是这些资源的**组织收集**，它可以帮助你学习如何构建可扩展的系统。
### 从开源社区学习
@ -38,19 +38,19 @@
欢迎[贡献](#贡献)！
### 为系统设计面试做准备
### 为系统设计的面试做准备
在很多科技公司中，除了代码面试，系统设计也是**技术面试过程**中的一个**必要环节**。
**练习普通的系统设计面试题**并且把你的结果和**例子的解答**进行**对照**：讨论，代码和图表。
**实践常见的系统设计面试题**并且把你的答案和**例子的解答**进行**对照**：讨论，代码和图表。
面试准备的其他主题：
* [学习指引](#学习指引)
* [如何处理一个系统设计面试题](#如何处理一个系统设计面试题)
* [系统设计面试题，**含解答**](#系统设计面试题和解答)
* [面向对象设计面试题，**含解答**](#面向对象设计面试问题及解答)
* [其它系统设计面试题](#其它系统设计面试题)
* [如何处理一个系统设计的面试题](#如何处理一个系统设计的面试题)
* [系统设计的面试题，**含解答**](#系统设计的面试题和解答)
* [面向对象设计的面试题，**含解答**](#面向对象设计的面试问题及解答)
* [其它的系统设计面试题](#其它的系统设计面试题)
## 抽认卡
@ -59,30 +59,30 @@
<br/>
</p>
这里提供的[抽认卡堆](https://apps.ankiweb.net/)使用间隔重复的方法帮助你记住系统设计的概念。
这里提供的[抽认卡堆](https://apps.ankiweb.net/)使用间隔重复的方法，帮助你记忆关键的系统设计概念。
* [系统设计卡堆](resources/flash_cards/System%20Design.apkg)
* [系统设计练习卡堆](resources/flash_cards/System%20Design%20Exercises.apkg)
* [面向对象设计练习卡堆](resources/flash_cards/OO%20Design.apkg)
* [系统设计的卡堆](resources/flash_cards/System%20Design.apkg)
* [系统设计的练习卡堆](resources/flash_cards/System%20Design%20Exercises.apkg)
* [面向对象设计的练习卡堆](resources/flash_cards/OO%20Design.apkg)
用起来非常棒。
随时随地都可使用。
### 代码资源：交互式代码挑战
### 代码资源：互动式编程挑战
正在寻找资源帮助你准备[**代码面试**](https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges)?
你正在寻找资源以准备[**编程面试**](https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges)吗？
<p align="center">
<img src="http://i.imgur.com/b4YtAEN.png">
<br/>
</p>
查看我们的兄弟仓库[**交互式代码挑战**](https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges)，还包含了一个额外的抽认卡堆：
请查看我们的姐妹仓库[**互动式编程挑战**](https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges)，其中包含了一个额外的抽认卡堆：
* [代码卡堆](https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges/tree/master/anki_cards/Coding.apkg)
## 贡献
> 向社区学习。
> 从社区中学习。
欢迎提交 PR 提供帮助：
@ -90,15 +90,15 @@
* 完善章节
* 添加章节
一些还需要完善的内容放在了[开发中](#正在开发中)。
一些还需要完善的内容放在了[正在完善中](#正在完善中)。
查看[贡献指导](CONTRIBUTING.md)。
请查看[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。
## 系统设计主题的索引
> 各种系统设计主题的摘要，包括优点和缺点。**每一个主题都面临着取舍和权衡**。
>
> 每个章节都包含更深层次的资源的链接。
> 每个章节都包含着更的资源的链接。
<p align="center">
@ -106,9 +106,9 @@
<br/>
</p>
* [系统设计主题：从这里开始](#系统设计主题：从这里开始)
* [第一步：回顾可扩展性的视频讲座](#第一步：回顾可扩展性（scalability）的视频讲座)
* [第二步： 回顾可扩展性的文章](#第二步：回顾可扩展性文章)
* [系统设计主题：从这里开始](#系统设计主题从这里开始)
* [第一步：回顾可扩展性的视频讲座](#第一步回顾可扩展性scalability的视频讲座)
* [第二步： 回顾可扩展性的文章](#第二步回顾可扩展性文章)
* [接下来的步骤](#接下来的步骤)
* [性能与拓展性](#性能与可扩展性)
* [延迟与吞吐量](#延迟与吞吐量)
@ -124,38 +124,38 @@
* [故障切换](#故障切换)
* [复制](#复制)
* [域名系统](#域名系统)
* [CDN](#内容分发网络)
* [CDN 推送](#CDN-推送（push）)
* [CDN 拉取](#CDN-拉取（pull）)
* [CDN](#内容分发网络cdn)
* [CDN 推送](#cdn-推送push)
* [CDN 拉取](#cdn-拉取pull)
* [负载均衡器](#负载均衡器)
* [工作到备用切换(active-passive)](#工作到备用切换（Active-passive）)
* [双工作切换(active-active)](#双工作切换（Active-active）)
* [4 层负载均衡](#四层负载均衡)
* [7 层负载均衡](#七层负载均衡器)
* [水平拓展](#水平扩展)
* [反向代理（web 服务）](#反向代理（web-服务器）)
* [负载均衡 vs 反向代理](#负载均衡器-VS-反向代理)
* [工作到备用切换（Active-passive）](#工作到备用切换active-passive)
* [双工作切换（Active-active）](#双工作切换active-active)
* [四层负载均衡](#四层负载均衡)
* [七层负载均衡](#七层负载均衡器)
* [水平扩展](#水平扩展)
* [反向代理（web 服务器）](#反向代理web-服务器)
* [负载均衡与反向代理](#负载均衡器与反向代理)
* [应用层](#应用层)
* [微服务](#微服务)
* [服务发现](#服务发现)
* [数据库](#数据库)
* [关系型数据库管理系统 (RDBMS)](#关系型数据库管理系统（RDBMS）)
* [关系型数据库管理系统（RDBMS）](#关系型数据库管理系统rdbms)
* [Master-slave 复制集](#主从复制)
* [Master-master 复制集](#主主复制)
* [联合](#联合)
* [分片](#分片)
* [反规则化](#非规范化)
* [SQL 调优](#SQL-调优)
* [NoSQL](#NoSQL)
* [非规范化](#非规范化)
* [SQL 调优](#sql-调优)
* [NoSQL](#nosql)
* [Key-value 存储](#键-值存储)
* [文档存储](#文档类型存储)
* [宽列存储](#列型存储)
* [图数据库](#图数据库)
* [SQL 还是 NoSQL](#SQL-还是-NoSQL)
* [SQL 还是 NoSQL](#sql-还是-nosql)
* [缓存](#缓存)
* [客户端缓存](#客户端缓存)
* [CDN 缓存](#CDN-缓存)
* [Web 服务器缓存](#Web-服务器缓存)
* [CDN 缓存](#cdn-缓存)
* [Web 服务器缓存](#web-服务器缓存)
* [数据库缓存](#数据库缓存)
* [应用缓存](#应用缓存)
* [数据库查询级别的缓存](#数据库查询级别的缓存)
@ -170,19 +170,19 @@
* [任务队列](#任务队列)
* [背压机制](#背压)
* [通讯](#通讯)
* [传输控制协议 (TCP)](#传输控制协议（TCP）)
* [用户数据报协议 (UDP)](#用户数据报协议（UDP）)
* [远程控制调用 (RPC)](#远程过程调用协议（RPC）)
* [表述性状态转移 (REST)](#表述性状态转移（REST）)
* [网络安全](#安全)
* [传输控制协议（TCP）](#传输控制协议tcp)
* [用户数据报协议（UDP）](#用户数据报协议udp)
* [远程控制调用协议（RPC）](#远程过程调用协议rpc)
* [表述性状态转移（REST）](#表述性状态转移rest)
* [安全](#安全)
* [附录](#附录)
* [2 的次方表](#2-的次方表)
* [每个程序员都应该知道的延迟数](#每个程序员都应该知道的延迟数)
* [其它系统设计面试题](#其它系统设计面试题)
* [其它的系统设计面试题](#其它的系统设计面试题)
* [真实架构](#真实架构)
* [公司的系统架构](#公司的系统架构)
* [公司工程博客](#公司工程博客)
* [开发中](#正在开发中)
* [正在完善中](#正在完善中)
* [致谢](#致谢)
* [联系方式](#联系方式)
* [许可](#许可)
@ -217,18 +217,17 @@
| ---------------------------------------- | ---- | ---- | ---- |
| 阅读 [系统设计主题](#系统设计主题的索引) 以获得一个关于系统如何工作的宽泛的认识 | :+1: | :+1: | :+1: |
| 阅读一些你要面试的[公司工程博客](#公司工程博客)的文章 | :+1: | :+1: | :+1: |
| 阅读 [真实世界的架构](#真实架构) | :+1: | :+1: | :+1: |
| 阅读 [真实架构](#真实架构) | :+1: | :+1: | :+1: |
| 复习 [如何处理一个系统设计面试题](#如何处理一个系统设计面试题) | :+1: | :+1: | :+1: |
| 完成 [系统设计面试题和解答](#系统设计面试题和解答) | 一些 | 很多 | 大部分 |
| 完成 [面向对象设计面试题和解答](#面向对象设计面试问题及解答) | 一些 | 很多 | 大部分 |
| 复习 [其它系统设计面试题](#其它系统设计面试题) | 一些 | 很多 | 大部分 |
## 如何处理一个系统设计面试题
| 完成 [系统设计的面试题和解答](#系统设计的面试题和解答) | 一些 | 很多 | 大部分 |
| 完成 [面向对象设计的面试题和解答](#面向对象设计的面试问题及解答) | 一些 | 很多 | 大部分 |
| 复习 [其它的系统设计面试题](#其它的系统设计面试题) | 一些 | 很多 | 大部分 |
> 如何处理一个系统设计面试题。
## 如何处理一个系统设计的面试题
系统设计面试是一个**开放式的对话**。他们期望你去主导这个对话。
你可以使用下面的步骤来指引讨论。为了巩固这个过程，请使用下面的步骤完成[系统设计面试题和解答](#系统设计面试题和解答)这个章节。
你可以使用下面的步骤来指引讨论。为了巩固这个过程，请使用下面的步骤完成[系统设计的面试题和解答](#系统设计的面试题和解答)这个章节。
### 第一步：描述使用场景，约束和假设
@ -286,11 +285,11 @@
查看下面的链接以获得我们期望的更好的想法：
* [怎样通过一个系统设计面试](https://www.palantir.com/2011/10/how-to-rock-a-systems-design-interview/)
* [系统设计面试](http://www.hiredintech.com/system-design)
* [系统架构与设计面试简介](https://www.youtube.com/watch?v=ZgdS0EUmn70)
* [怎样通过一个系统设计的面试](https://www.palantir.com/2011/10/how-to-rock-a-systems-design-interview/)
* [系统设计的面试](http://www.hiredintech.com/system-design)
* [系统架构与设计的面试简介](https://www.youtube.com/watch?v=ZgdS0EUmn70)
## 系统设计面试题和解答
## 系统设计的面试题和解答
> 普通的系统设计面试题和相关事例的论述，代码和图表。
>
@ -311,53 +310,53 @@
### 设计 Pastebin.com (或者 Bit.ly)
[查看练习和解答](solutions/system_design/pastebin/README.md)
[查看实践与解答](solutions/system_design/pastebin/README.md)
![Imgur](http://i.imgur.com/4edXG0T.png)
### 设计 Twitter 时间线和搜索 (或者 Facebook feed 和搜索)
[查看练习和解答](solutions/system_design/twitter/README.md)
[查看实践与解答](solutions/system_design/twitter/README.md)
![Imgur](http://i.imgur.com/jrUBAF7.png)
### 设计一个网页爬虫
[查看练习和解答](solutions/system_design/web_crawler/README.md)
[查看实践与解答](solutions/system_design/web_crawler/README.md)
![Imgur](http://i.imgur.com/bWxPtQA.png)
### 设计 Mint.com
[查看练习和解答](solutions/system_design/mint/README.md)
[查看实践与解答](solutions/system_design/mint/README.md)
![Imgur](http://i.imgur.com/V5q57vU.png)
### 为一个社交网络设计数据结构
[查看练习和解答](solutions/system_design/social_graph/README.md)
[查看实践与解答](solutions/system_design/social_graph/README.md)
![Imgur](http://i.imgur.com/cdCv5g7.png)
### 为搜索引擎设计一个 key-value 储存
[查看练习和解答](solutions/system_design/query_cache/README.md)
[查看实践与解答](solutions/system_design/query_cache/README.md)
![Imgur](http://i.imgur.com/4j99mhe.png)
### 通过分类特性设计 Amazon 的销售排名
### 设计按类别分类的 Amazon 销售排名
[查看练习和解答](solutions/system_design/sales_rank/README.md)
[查看实践与解答](solutions/system_design/sales_rank/README.md)
![Imgur](http://i.imgur.com/MzExP06.png)
### 在 AWS 上设计一个百万用户级别的系统
[查看练习和解答](solutions/system_design/scaling_aws/README.md)
[查看实践与解答](solutions/system_design/scaling_aws/README.md)
![Imgur](http://i.imgur.com/jj3A5N8.png)
## 面向对象设计面试问题及解答
## 面向对象设计的面试问题及解答
> 常见面向对象设计面试问题及实例讨论，代码和图表演示。
>
@ -373,8 +372,8 @@
| 设计一副牌 | [解决方案](solutions/object_oriented_design/deck_of_cards/deck_of_cards.ipynb) |
| 设计一个停车场 | [解决方案](solutions/object_oriented_design/parking_lot/parking_lot.ipynb) |
| 设计一个聊天服务 | [解决方案](solutions/object_oriented_design/online_chat/online_chat.ipynb) |
| 设计一个环形数组 | [待解决](#contributing) |
| 添加一个面向对象设计问题 | [待解决](#contributing) |
| 设计一个环形数组 | [待解决](#贡献) |
| 添加一个面向对象设计问题 | [待解决](#贡献) |
## 系统设计主题：从这里开始
@ -468,7 +467,7 @@
响应节点上可用数据的最近版本可能并不是最新的。当分区解析完后，写入（操作）可能需要一些时间来传播。
如果业务需求允许[最终一致性](#eventual-consistency)，或当有外部故障时要求系统继续运行，AP 是一个不错的选择。
如果业务需求允许[最终一致性](#最终一致性)，或当有外部故障时要求系统继续运行，AP 是一个不错的选择。
### 来源及延伸阅读
@ -478,7 +477,7 @@
## 一致性模式
有同一份数据的多份副本，我们面临着怎样同步它们的选择，以便让客户端有一致的显示数据。回想 [CAP 定理](#cap-theorem)中的一致性定义 ─ 每次访问都能获得最新数据但可能会收到错误响应
有同一份数据的多份副本，我们面临着怎样同步它们的选择，以便让客户端有一致的显示数据。回想 [CAP 理论](#cap-理论)中的一致性定义 ─ 每次访问都能获得最新数据但可能会收到错误响应
### 弱一致性
@ -525,7 +524,7 @@ DNS 和 email 等系统使用的是此种方式。最终一致性在高可用性
双工作切换也可以称为主主切换。
### 缺陷:故障切换
### 缺陷：故障切换
* 故障切换需要添加额外硬件并增加复杂性。
* 如果新写入数据在能被复制到备用系统之前，工作系统出现了故障，则有可能会丢失数据。
@ -534,10 +533,10 @@ DNS 和 email 等系统使用的是此种方式。最终一致性在高可用性
#### 主─从复制和主─主复制
这个主题进一步探讨了[数据库](#database)部分:
这个主题进一步探讨了[数据库](#数据库)部分:
* [主─从复制](#master-slave-replication)
* [主─主复制](#master-master-replication)
* [主─从复制](#主从复制)
* [主─主复制](#主主复制)
## 域名系统
@ -577,7 +576,7 @@ DNS 和 email 等系统使用的是此种方式。最终一致性在高可用性
* [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Domain_Name_System)
* [关于 DNS 的文章](https://support.dnsimple.com/categories/dns/)
## 内容分发网络
## 内容分发网络（CDN）
<p align="center">
<img src="http://i.imgur.com/h9TAuGI.jpg">
@ -585,7 +584,7 @@ DNS 和 email 等系统使用的是此种方式。最终一致性在高可用性
<strong><a href="https://www.creative-artworks.eu/why-use-a-content-delivery-network-cdn/">来源：为什么使用 CDN</a></strong>
</p>
内容分发网络是一个全球性的代理服务器分布式网络，它从靠近用户的位置提供内容。通常，HTML/CSS/JS，图片和视频等静态内容由 CDN 提供，虽然亚马逊 CloudFront 等也支持动态内容。CDN 的 DNS 解析会告知客户端连接哪台服务器。
内容分发网络（CDN）是一个全球性的代理服务器分布式网络，它从靠近用户的位置提供内容。通常，HTML/CSS/JS，图片和视频等静态内容由 CDN 提供，虽然亚马逊 CloudFront 等也支持动态内容。CDN 的 DNS 解析会告知客户端连接哪台服务器。
将内容存储在 CDN 上可以从两个方面来提供性能:
@ -594,11 +593,11 @@ DNS 和 email 等系统使用的是此种方式。最终一致性在高可用性
### CDN 推送（push）
当你服务器上内容发生变动时，推送 CDN 接受新内容。你负责提供内容，直接推送给 CDN 并重写 URL 地址以指向 CDN 地址。你可以配置内容到期时间及何时更新。内容只有在更改或新增是才推送，最小化流量，但最大化存储空间。
当你服务器上内容发生变动时，推送 CDN 接受新内容。直接推送给 CDN 并重写 URL 地址以指向你的内容的 CDN 地址。你可以配置内容到期时间及何时更新。内容只有在更改或新增是才推送，流量最小化，但储存最大化。
### CDN 拉取（pull）
CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源。你将内容留在自己的服务器上并重写 URL 指向 CDN 地址。这样请求会更慢，直到内容被缓存在 CDN 上。
CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源。你将内容留在自己的服务器上并重写 URL 指向 CDN 地址。直到内容被缓存在 CDN 上为止，这样请求只会更慢，
[存活时间（TTL）](https://en.wikipedia.org/wiki/Time_to_live)决定缓存多久时间。CDN 拉取方式最小化 CDN 上的储存空间，但如果过期文件并在实际更改之前被拉取，则会导致冗余的流量。
@ -637,7 +636,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
* 不需要再每台服务器上安装 [X.509 证书](https://en.wikipedia.org/wiki/X.509)。
* **Session 留存** ─ 如果 Web 应用程序不追踪会话，发出 cookie 并将特定客户端的请求路由到同一实例。
通常会设置采用[工作─备用](#active-passive) 或 [双工作](#active-active) 模式的多个负载均衡器，以免发生故障。
通常会设置采用[工作─备用](#工作到备用切换active-passive) 或 [双工作](#双工作切换active-active) 模式的多个负载均衡器，以免发生故障。
负载均衡器能基于多种方式来路由流量:
@ -645,16 +644,16 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
* 最少负载
* Session/cookie
* [轮询调度或加权轮询调度算法](http://g33kinfo.com/info/archives/2657)
* [四层负载均衡](#layer-4-load-balancing)
* [七层负载均衡](#layer-7-load-balancing)
* [四层负载均衡](#四层负载均衡)
* [七层负载均衡](#七层负载均衡)
### 四层负载均衡
四层负载均衡根据监看[传输层](#communication)的信息来决定如何分发请求。通常，这会涉及来源，目标 IP 地址和请求头中的端口，但不包括数据包（报文）内容。四层负载均衡执行[网络地址转换（NAT）](https://www.nginx.com/resources/glossary/layer-4-load-balancing/)来向上游服务器转发网络数据包。
四层负载均衡根据监看[传输层](#通讯)的信息来决定如何分发请求。通常，这会涉及来源，目标 IP 地址和请求头中的端口，但不包括数据包（报文）内容。四层负载均衡执行[网络地址转换（NAT）](https://www.nginx.com/resources/glossary/layer-4-load-balancing/)来向上游服务器转发网络数据包。
### 七层负载均衡器
七层负载均衡器根据监控[应用层](#communication)来决定怎样分发请求。这会涉及请求头的内容，消息和 cookie。七层负载均衡器终结网络流量，读取消息，做出负载均衡判定，然后传送给特定服务器。比如，一个七层负载均衡器能直接将视频流量连接到托管视频的服务器，同时将更敏感的用户账单流量引导到安全性更强的服务器。
七层负载均衡器根据监控[应用层](#通讯)来决定怎样分发请求。这会涉及请求头的内容，消息和 cookie。七层负载均衡器终结网络流量，读取消息，做出负载均衡判定，然后传送给特定服务器。比如，一个七层负载均衡器能直接将视频流量连接到托管视频的服务器，同时将更敏感的用户账单流量引导到安全性更强的服务器。
以损失灵活性为代价，四层负载均衡比七层负载均衡花费更少时间和计算资源，虽然这对现代商用硬件的性能影响甚微。
@ -666,7 +665,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
* 水平扩展引入了复杂度并涉及服务器复制
* 服务器应该是无状态的:它们也不该包含像 session 或资料图片等与用户关联的数据。
* session 可以集中存储在数据库或持久化[缓存](#cache)（Redis、Memcached）的数据存储区中。
* session 可以集中存储在数据库或持久化[缓存](#缓存)（Redis、Memcached）的数据存储区中。
* 缓存和数据库等下游服务器需要随着上游服务器进行扩展，以处理更多的并发连接。
### 缺陷：负载均衡器
@ -710,11 +709,11 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
- 视频
- 等等
### 负载均衡器 VS 反向代理
### 负载均衡器与反向代理
- 当你有多个服务器时，部署负载均衡器非常有用。通常，负载均衡器将流量路由给一组功能相同的服务器上。
- 即使只有一台 web 服务器或者应用服务器时，反向代理也有用，可以参考上一节介绍的好处。
- NGINX 和 HAProxy 等解决方案可以同时支持第 7 层反向代理和负载均衡。
- NGINX 和 HAProxy 等解决方案可以同时支持第七层反向代理和负载均衡。
### 不利之处：反向代理
@ -724,7 +723,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
### 来源及延伸阅读
- [反向代理 VS 负载均衡](https://www.nginx.com/resources/glossary/reverse-proxy-vs-load-balancer/)
- [反向代理与负载均衡](https://www.nginx.com/resources/glossary/reverse-proxy-vs-load-balancer/)
- [NGINX 架构](https://www.nginx.com/blog/inside-nginx-how-we-designed-for-performance-scale/)
- [HAProxy 架构指南](http://www.haproxy.org/download/1.2/doc/architecture.txt)
- [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Reverse_proxy)
@ -741,7 +740,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
**单一职责原则**提倡小型的，自治的服务共同合作。小团队通过提供小型的服务，可以更激进地计划增长。
应用层中的工作进程也有可以实现[异步化](#asynchronism)。
应用层中的工作进程也有可以实现[异步化](#异步)。
### 微服务
@ -751,7 +750,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
### 服务发现
像 [Consul](https://www.consul.io/docs/index.html)，[Etcd](https://coreos.com/etcd/docs/latest) 和 [Zookeeper](http://www.slideshare.net/sauravhaloi/introduction-to-apache-zookeeper) 这样的系统可以通过追踪注册名、地址、端口等信息来帮助服务互相发现对方。[Health checks](https://www.consul.io/intro/getting-started/checks.html) 可以帮助确认服务的完整性和是否经常使用一个 [HTTP](#超文本传输协议（HTTP）) 路径。 Consul 和 Etcd 都有一个内建的 [key-value 存储](#键-值存储) 用来存储配置信息和其他的共享信息。
像 [Consul](https://www.consul.io/docs/index.html)，[Etcd](https://coreos.com/etcd/docs/latest) 和 [Zookeeper](http://www.slideshare.net/sauravhaloi/introduction-to-apache-zookeeper) 这样的系统可以通过追踪注册名、地址、端口等信息来帮助服务互相发现对方。[Health checks](https://www.consul.io/intro/getting-started/checks.html) 可以帮助确认服务的完整性和是否经常使用一个 [HTTP](#超文本传输协议http) 路径。Consul 和 Etcd 都有一个内建的 [key-value 存储](#键-值存储) 用来存储配置信息和其他的共享信息。
### 不利之处：应用层
@ -803,7 +802,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
##### 不利之处：主从复制
- 将从库提升为主库需要额外的逻辑。
- 参考[不利之处：复制](#disadvantages-replication)中，主从复制和主主复制**共同**的问题。
- 参考[不利之处：复制](#不利之处复制)中，主从复制和主主复制**共同**的问题。
<p align="center">
<img src="http://i.imgur.com/krAHLGg.png">
@ -820,7 +819,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
- 你需要添加负载均衡器或者在应用逻辑中做改动，来确定写入哪一个数据库。
- 多数主-主系统要么不能保证一致性（违反 ACID），要么因为同步产生了写入延迟。
- 随着更多写入节点的加入和延迟的提高，如何解决冲突显得越发重要。
- 参考[不利之处：复制](#disadvantages-replication)中，主从复制和主主复制**共同**的问题。
- 参考[不利之处：复制](#不利之处复制)中，主从复制和主主复制**共同**的问题。
##### 不利之处：复制
@ -870,7 +869,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
分片将数据分配在不同的数据库上，使得每个数据库仅管理整个数据集的一个子集。以用户数据库为例，随着用户数量的增加，越来越多的分片会被添加到集群中。
类似[联合](#federation)的优点，分片可以减少读取和写入流量，减少复制并提高缓存命中率。也减少了索引，通常意味着查询更快，性能更好。如果一个分片出问题，其他的仍能运行，你可以使用某种形式的冗余来防止数据丢失。类似联合，没有只能串行写入的中心化主库，你可以并行写入，提高负载能力。
类似[联合](#联合)的优点，分片可以减少读取和写入流量，减少复制并提高缓存命中率。也减少了索引，通常意味着查询更快，性能更好。如果一个分片出问题，其他的仍能运行，你可以使用某种形式的冗余来防止数据丢失。类似联合，没有只能串行写入的中心化主库，你可以并行写入，提高负载能力。
常见的做法是用户姓氏的首字母或者用户的地理位置来分隔用户表。
@ -892,7 +891,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时，从服务器上拉取资源
非规范化试图以写入性能为代价来换取读取性能。在多个表中冗余数据副本，以避免高成本的联结操作。一些关系型数据库，比如 [PostgreSQl](https://en.wikipedia.org/wiki/PostgreSQL) 和 Oracle 支持[物化视图](https://en.wikipedia.org/wiki/Materialized_view)，可以处理冗余信息存储和保证冗余副本一致。
当数据使用诸如[联合](#federation)和[分片](#sharding)等技术被分割，进一步提高了处理跨数据中心的联结操作复杂度。非规范化可以规避这种复杂的联结操作。
当数据使用诸如[联合](#联合)和[分片](#分片)等技术被分割，进一步提高了处理跨数据中心的联结操作复杂度。非规范化可以规避这种复杂的联结操作。
在多数系统中，读取操作的频率远高于写入操作，比例可达到 100:1，甚至 1000:1。需要复杂的数据库联结的读取操作成本非常高，在磁盘操作上消耗了大量时间。
@ -958,15 +957,15 @@ SQL 调优是一个范围很广的话题，有很多相关的[书](https://www.a
### NoSQL
NoSQL 是**键-值数据库**、**文档型数据库**、**列型数据库**或**图数据库**的统称。数据库是非规范化的，表联结大多在应用程序代码中完成。大多数 NoSQL 无法实现真正符合 ACID 的事务，支持[最终一致](#eventual-consistency)。
NoSQL 是**键-值数据库**、**文档型数据库**、**列型数据库**或**图数据库**的统称。数据库是非规范化的，表联结大多在应用程序代码中完成。大多数 NoSQL 无法实现真正符合 ACID 的事务，支持[最终一致](#最终一致性)。
**BASE** 通常被用于描述 NoSQL 数据库的特性。相比 [CAP 定理](#cap-theorem)，BASE 强调可用性超过一致性。
**BASE** 通常被用于描述 NoSQL 数据库的特性。相比 [CAP 理论](#cap-理论)，BASE 强调可用性超过一致性。
- **基本可用** - 系统保证可用性。
- **软状态** - 即使没有输入，系统状态也可能随着时间变化。
- **最终一致性** - 经过一段时间之后，系统最终会变一致，因为系统在此期间没有收到任何输入。
除了在 [SQL 还是 NoSQL](#sql-or-nosql) 之间做选择，了解哪种类型的 NoSQL 数据库最适合你的用例也是非常有帮助的。我们将在下一节中快速了解下 **键-值存储**、**文档型存储**、**列型存储**和**图存储**数据库。
除了在 [SQL 还是 NoSQL](#sql-还是-nosql) 之间做选择，了解哪种类型的 NoSQL 数据库最适合你的用例也是非常有帮助的。我们将在下一节中快速了解下 **键-值存储**、**文档型存储**、**列型存储**和**图存储**数据库。
#### 键-值存储
@ -1039,7 +1038,7 @@ Google 发布了第一个列型存储数据库 [Bigtable](http://www.read.seas.h
在图数据库中，一个节点对应一条记录，一个弧对应两个节点之间的关系。图数据库被优化用于表示外键繁多的复杂关系或多对多关系。
图数据库为存储复杂关系的数据模型，如社交网络，提供了很高的性能。它们相对较新，尚未广泛应用，查找开发工具或者资源相对较难。许多图只能通过 [REST API](#representational-state-transfer-restE) 访问。
图数据库为存储复杂关系的数据模型，如社交网络，提供了很高的性能。它们相对较新，尚未广泛应用，查找开发工具或者资源相对较难。许多图只能通过 [REST API](#表述性状态转移rest) 访问。
##### 相关资源和延伸阅读：图
- [图数据库](https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_database)
@ -1109,15 +1108,15 @@ Google 发布了第一个列型存储数据库 [Bigtable](http://www.read.seas.h
### 客户端缓存
缓存可以位于客户端（操作系统或者浏览器），[服务端](#reverse-proxy)或者不同的缓存层。
缓存可以位于客户端（操作系统或者浏览器），[服务端](#反向代理web-服务器)或者不同的缓存层。
### CDN 缓存
[CDNs](#content-delivery-network) 也被视为一种缓存。
[CDN](#内容分发网络cdn) 也被视为一种缓存。
### Web 服务器缓存
[反向代理](#reverse-proxy-web-server)和缓存（比如 [Varnish](https://www.varnish-cache.org/)）可以直接提供静态和动态内容。Web 服务器同样也可以缓存请求，返回相应结果而不必连接应用服务器。
[反向代理](#反向代理web-服务器)和缓存（比如 [Varnish](https://www.varnish-cache.org/)）可以直接提供静态和动态内容。Web 服务器同样也可以缓存请求，返回相应结果而不必连接应用服务器。
### 数据库缓存
@ -1528,7 +1527,7 @@ REST 关注于暴露数据。它减少了客户端／服务端的耦合程度，
## 安全
这一部分需要更多内容。[一起来吧](#contributing)！
这一部分需要更多内容。[一起来吧](#贡献)！
安全是一个宽泛的话题。除非你有相当的经验、安全方面背景或者正在申请的职位要求安全知识，你不需要了解安全基础知识以外的内容：
@ -1612,7 +1611,7 @@ Notes
* [关于建设大型分布式系统的的设计方案、课程和建议](http://www.cs.cornell.edu/projects/ladis2009/talks/dean-keynote-ladis2009.pdf)
* [关于建设大型可拓展分布式系统的软件工程咨询](https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//people/jeff/stanford-295-talk.pdf)
### 其它系统设计面试题
### 其它的系统设计面试题
> 常见的系统设计面试问题，给出了如何解决的方案链接
@ -1639,7 +1638,7 @@ Notes
| 设计一个数据源于多个数据中心的服务系统 | [highscalability.com](http://highscalability.com/blog/2009/8/24/how-google-serves-data-from-multiple-datacenters.html) |
| 设计一个多人网络卡牌游戏 | [indieflashblog.com](http://www.indieflashblog.com/how-to-create-an-asynchronous-multiplayer-game.html)<br/>[buildnewgames.com](http://buildnewgames.com/real-time-multiplayer/) |
| 设计一个垃圾回收系统 | [stuffwithstuff.com](http://journal.stuffwithstuff.com/2013/12/08/babys-first-garbage-collector/)<br/>[washington.edu](http://courses.cs.washington.edu/courses/csep521/07wi/prj/rick.pdf) |
| 添加更多的系统设计问题 | [Contribute](#contributing) |
| 添加更多的系统设计问题 | [贡献](#贡献) |
### 真实架构
@ -1679,7 +1678,7 @@ Notes
| Misc | **Dapper** - 分布式系统跟踪基础设施 | [research.google.com](http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/36356.pdf) |
| Misc | **Kafka** - LinkedIn 的发布订阅消息系统 | [slideshare.net](http://www.slideshare.net/mumrah/kafka-talk-tri-hug) |
| Misc | **Zookeeper** - 集中的基础架构和协调服务 | [slideshare.net](http://www.slideshare.net/sauravhaloi/introduction-to-apache-zookeeper) |
| | 添加更多 | [Contribute](#contributing) |
| | 添加更多 | [贡献](#贡献) |
### 公司的系统架构
@ -1760,14 +1759,14 @@ Notes
* [kilimchoi/engineering-blogs](https://github.com/kilimchoi/engineering-blogs)
## 正在开发中
## 正在完善中
有兴趣加入添加一些部分或者帮助完善某些部分吗？[加入进来吧](#contributing)！
有兴趣加入添加一些部分或者帮助完善某些部分吗？[加入进来吧](#贡献)！
* 使用 MapReduce 进行分布式计算
* 一致性哈希
* 直接存储器访问（DMA）控制器
* [Contribute](#contributing)
* [贡献](#贡献)
## 致谢