diff --git a/README-zh-Hans.md b/README-zh-Hans.md
index e337444a..1ab9dd43 100644
--- a/README-zh-Hans.md
+++ b/README-zh-Hans.md
@@ -300,7 +300,7 @@
 
 | 问题                                       |                                          |
 | ---------------------------------------- | ---------------------------------------- |
-| 设计 Pastebin.com (或者 Bit.ly)              | [解答](solutions/system_design/pastebin/README.md) |
+| 设计 Pastebin.com (或者 Bit.ly)              | [解答](solutions/system_design/pastebin/README-zh-Hans.md) |
 | 设计 Twitter 时间线和搜索 (或者 Facebook feed 和搜索) | [解答](solutions/system_design/twitter/README.md) |
 | 设计一个网页爬虫                                 | [解答](solutions/system_design/web_crawler/README.md) |
 | 设计 Mint.com                              | [解答](solutions/system_design/mint/README.md) |
diff --git a/solutions/system_design/pastebin/README-zh-Hans.md b/solutions/system_design/pastebin/README-zh-Hans.md
new file mode 100644
index 00000000..b5fcbd3a
--- /dev/null
+++ b/solutions/system_design/pastebin/README-zh-Hans.md
@@ -0,0 +1,330 @@
+# 设计 Pastebin.com (或者 Bit.ly)
+
+**Note: 为了避免重复，当前文档直接链接到[系统设计主题](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#系统设计主题的索引)的相关区域，请参考链接内容以获得综合的讨论点、权衡和替代方案。**
+
+**设计 Bit.ly** - 是一个类似的问题，区别是 pastebin 需要存储的是 paste 的内容，而不是原始的未短化的 url。
+
+## 第一步：概述用例和约束
+
+> 收集这个问题的需求和范畴。
+> 问相关问题来明确用例和约束。
+> 讨论一些假设。
+
+因为没有面试官来明确这些问题，所以我们自己将定义一些用例和约束。
+
+### 用例
+
+#### 我们将问题的范畴限定在如下用例
+
+* **用户** 输入一段文本，然后得到一个随机生成的链接
+  * 过期设置
+    * 默认的设置是不会过期的
+    * 可以选择设置一个过期的时间
+* **用户** 输入一个 paste 的 url 后，可以看到它存储的内容
+* **用户** 是匿名的
+* **Service** 跟踪页面分析
+  * 一个月的访问统计
+* **Service** 删除过期的 pastes
+* **Service** 需要高可用
+
+#### 超出范畴的用例
+
+* **用户** 可以注册一个账户
+  * **用户** 通过验证邮箱
+* **用户** 可以用注册的账户登录
+  * **用户** 可以编辑文档
+* **用户** 可以设置可见性
+* **用户** 可以设置短链接
+
+### 约束和假设
+
+#### 状态假设
+
+* 访问流量不是均匀分布的
+* 打开一个短链接应该是很快的
+* pastes 只能是文本
+* 页面访问分析数据可以不用实时
+* 一千万的用户量
+* 每个月一千万的 paste 写入量
+* 每个月一亿的 paste 读取量
+* 读写比例在 10:1
+
+#### 计算使用
+
+**向面试官说明你是否应该粗略计算一下使用情况。**
+
+* 每个 paste 的大小
+  * 每一个 paste 1 KB
+  * `shortlink` - 7 bytes
+  * `expiration_length_in_minutes` - 4 bytes
+  * `created_at` - 5 bytes
+  * `paste_path` - 255 bytes
+  * 总共 = ~1.27 KB
+* 每个月新的 paste 内容在 12.7GB
+  * (1.27 * 10000000)KB / 月的 paste
+  * 三年内将近 450GB 的新 paste 内容
+  * 三年内 3.6 亿短链接
+  * 假设大部分都是新的 paste，而不是需要更新已存在的 paste
+* 平均 4paste/s 的写入速度
+* 平均 40paste/s 的读取速度
+
+简单的转换指南:
+
+* 2.5 百万 req/s
+* 1 req/s = 2.5 百万 req/m
+* 40 req/s = 1 亿 req/m
+* 400 req/s = 10 亿 req/m
+
+## 第二步：创建一个高层次设计
+
+> 概述一个包括所有重要的组件的高层次设计
+
+![Imgur](http://i.imgur.com/BKsBnmG.png)
+
+## 第三步：设计核心组件
+
+> 深入每一个核心组件的细节
+
+### 用例：用户输入一段文本，然后得到一个随机生成的链接
+
+我们可以用一个 [关系型数据库](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#关系型数据库管理系统rdbms)作为一个大的哈希表，用来把生成的 url 映射到一个包含 paste 文件的文件服务器和路径上。
+
+为了避免托管一个文件服务器，我们可以用一个托管的**对象存储**，比如 Amazon 的 S3 或者[NoSQL 文档类型存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#文档类型存储)。
+
+作为一个大的哈希表的关系型数据库的替代方案，我们可以用[NoSQL 键值存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#键-值存储)。我们需要讨论[选择 SQL 或 NoSQL 之间的权衡](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#sql-还是-nosql)。下面的讨论是使用关系型数据库方法。
+
+* **客户端** 发送一个创建 paste 的请求到作为一个[反向代理](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#反向代理web-服务器)启动的 **Web 服务器**。
+* **Web 服务器** 转发请求给 **写接口** 服务器
+* **写接口** 服务器执行如下操作：
+  * 生成一个唯一的 url
+    * 检查这个 url 在 **SQL 数据库** 里面是否是唯一的
+    * 如果这个 url 不是唯一的，生成另外一个 url
+    * 如果我们支持自定义 url，我们可以使用用户提供的 url（也需要检查是否重复）
+  * 把生成的 url 存储到 **SQL 数据库** 的 `pastes` 表里面
+  * 存储 paste 的内容数据到 **对象存储** 里面
+  * 返回生成的 url
+
+**向面试官阐明你需要写多少代码**
+
+`pastes` 表可以有如下结构：
+
+```sql
+shortlink char(7) NOT NULL
+expiration_length_in_minutes int NOT NULL
+created_at datetime NOT NULL
+paste_path varchar(255) NOT NULL
+PRIMARY KEY(shortlink)
+```
+
+我们将在 `shortlink` 字段和 `created_at` 字段上创建一个[数据库索引](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#使用正确的索引)，用来提高查询的速度（避免因为扫描全表导致的长时间查询）并将数据保存在内存中，从内存里面顺序读取 1MB 的数据需要大概 250 微秒，而从 SSD 上读取则需要花费 4 倍的时间，从硬盘上则需要花费 80 倍的时间。<sup><a href=https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#每个程序员都应该知道的延迟数 > 1</a></sup>
+
+为了生成唯一的 url，我们可以：
+
+* 使用 [**MD5**](https://en.wikipedia.org/wiki/MD5) 来哈希用户的 IP 地址 + 时间戳
+  * MD5 是一个普遍用来生成一个 128-bit 长度的哈希值的一种哈希方法
+  * MD5 是一致分布的
+  * 或者我们也可以用 MD5 哈希一个随机生成的数据
+* 用 [**Base 62**](https://www.kerstner.at/2012/07/shortening-strings-using-base-62-encoding/) 编码 MD5 哈希值
+  * 对于 urls，使用 Base 62 编码 `[a-zA-Z0-9]` 是比较合适的
+  * 对于每一个原始输入只会有一个 hash 结果，Base 62 是确定的（不涉及随机性）
+  * Base 64 是另外一个流行的编码方案，但是对于 urls，会因为额外的 `+` 和 `-` 字符串而产生一些问题
+  * 以下 [Base 62 伪代码](http://stackoverflow.com/questions/742013/how-to-code-a-url-shortener) 执行的时间复杂度是 O(k)，k 是数字的数量 = 7：
+
+```python
+def base_encode(num, base=62):
+    digits = []
+    while num > 0
+      remainder = modulo(num, base)
+      digits.push(remainder)
+      num = divide(num, base)
+    digits = digits.reverse
+```
+
+* 取输出的前 7 个字符，结果会有 62^7 个可能的值，应该足以满足在 3 年内处理 3.6 亿个短链接的约束：
+
+```python
+url = base_encode(md5(ip_address+timestamp))[:URL_LENGTH]
+```
+
+我们将会用一个公开的 [**REST 风格接口**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#表述性状态转移rest)：
+
+```shell
+$ curl -X POST --data '{"expiration_length_in_minutes":"60", \"paste_contents":"Hello World!"}' https://pastebin.com/api/v1/paste
+```
+
+Response:
+
+```json
+{
+    "shortlink": "foobar"
+}
+```
+
+用于内部通信，我们可以用 [RPC](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#远程过程调用协议rpc)。
+
+### 用例：用户输入一个 paste 的 url 后可以看到它存储的内容
+
+* **客户端** 发送一个获取 paste 请求到 **Web Server**
+* **Web Server** 转发请求给 **读取接口** 服务器
+* **读取接口** 服务器执行如下操作：
+  * 在 **SQL 数据库** 检查这个生成的 url
+    * 如果这个 url 在 **SQL 数据库** 里面，则从 **对象存储** 获取这个 paste 的内容
+    * 否则，返回一个错误页面给用户
+
+REST API：
+
+```shell
+curl https://pastebin.com/api/v1/paste?shortlink=foobar
+```
+
+Response:
+
+```json
+{
+    "paste_contents": "Hello World",
+    "created_at": "YYYY-MM-DD HH:MM:SS",
+    "expiration_length_in_minutes": "60"
+}
+```
+
+### 用例： 服务跟踪分析页面
+
+因为实时分析不是必须的，所以我们可以简单的 **MapReduce** **Web Server** 的日志，用来生成点击次数。
+
+```python
+class HitCounts(MRJob):
+
+    def extract_url(self, line):
+        """Extract the generated url from the log line."""
+        ...
+
+    def extract_year_month(self, line):
+        """Return the year and month portions of the timestamp."""
+        ...
+
+    def mapper(self, _, line):
+        """Parse each log line, extract and transform relevant lines.
+
+        Emit key value pairs of the form:
+
+        (2016-01, url0), 1
+        (2016-01, url0), 1
+        (2016-01, url1), 1
+        """
+        url = self.extract_url(line)
+        period = self.extract_year_month(line)
+        yield (period, url), 1
+
+    def reducer(self, key, values):
+        """Sum values for each key.
+
+        (2016-01, url0), 2
+        (2016-01, url1), 1
+        """
+        yield key, sum(values)
+```
+
+### 用例： 服务删除过期的 pastes
+
+为了删除过期的 pastes，我们可以直接搜索 **SQL 数据库** 中所有的过期时间比当前时间更早的记录，
+所有过期的记录将从这张表里面删除（或者将其标记为过期）。
+
+## 第四步：扩展这个设计
+
+> 给定约束条件，识别和解决瓶颈。
+
+![Imgur](http://i.imgur.com/4edXG0T.png)
+
+**重要提示: 不要简单的从最初的设计直接跳到最终的设计**
+
+说明您将迭代地执行这样的操作：1)**Benchmark/Load 测试**，2)**Profile** 出瓶颈，3)在评估替代方案和权衡时解决瓶颈，4)重复前面，可以参考[在 AWS 上设计一个可以支持百万用户的系统](../scaling_aws/README.md)这个用来解决如何迭代地扩展初始设计的例子。
+
+重要的是讨论在初始设计中可能遇到的瓶颈，以及如何解决每个瓶颈。比如，在多个 **Web 服务器** 上添加 **负载平衡器** 可以解决哪些问题？ **CDN** 解决哪些问题？**Master-Slave Replicas** 解决哪些问题? 替代方案是什么和怎么对每一个替代方案进行权衡比较？
+
+我们将介绍一些组件来完成设计，并解决可伸缩性问题。内部的负载平衡器并不能减少杂乱。
+
+**为了避免重复的讨论**， 参考以下[系统设计主题](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#系统设计主题的索引)获取主要讨论要点、权衡和替代方案：
+
+* [DNS](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#域名系统)
+* [CDN](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#内容分发网络cdn)
+* [负载均衡器](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#负载均衡器)
+* [水平扩展](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#水平扩展)
+* [反向代理（web 服务器）](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#反向代理web-服务器)
+* [应用层](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#应用层)
+* [缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#缓存)
+* [关系型数据库管理系统 (RDBMS)](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#关系型数据库管理系统rdbms)
+* [SQL write master-slave failover](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#故障切换)
+* [主从复制](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#主从复制)
+* [一致性模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#一致性模式)
+* [可用性模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#可用性模式)
+
+**分析存储数据库** 可以用比如 Amazon Redshift 或者 Google BigQuery 这样的数据仓库解决方案。
+
+一个像 Amazon S3 这样的 **对象存储**，可以轻松处理每月 12.7 GB 的新内容约束。
+
+要处理 *平均* 每秒 40 读请求(峰值更高)，其中热点内容的流量应该由 **内存缓存** 处理，而不是数据库。**内存缓存** 对于处理分布不均匀的流量和流量峰值也很有用。只要副本没有陷入复制写的泥潭，**SQL Read Replicas** 应该能够处理缓存丢失。
+
+对于单个 **SQL Write Master-Slave**，*平均* 每秒 4paste 写入 (峰值更高) 应该是可以做到的。否则，我们需要使用额外的 SQL 扩展模式:
+
+* [联合](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#联合)
+* [分片](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#分片)
+* [非规范化](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#非规范化)
+* [SQL 调优](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#SQL调优)
+
+我们还应该考虑将一些数据移动到 **NoSQL 数据库**。
+
+## 额外的话题
+
+> 是否更深入探讨额外主题，取决于问题的范围和面试剩余的时间。
+
+### NoSQL
+
+* [键值存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#键-值存储)
+* [文档存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#文档类型存储)
+* [列型存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#列型存储)
+* [图数据库](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#图数据库)
+* [sql 还是 nosql](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#sql-还是-nosql)
+
+### 缓存
+
+* 在哪缓存
+  * [客户端缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#客户端缓存)
+  * [CDN 缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#cdn-缓存)
+  * [Web 服务器缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#web-服务器缓存)
+  * [数据库缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#数据库缓存)
+  * [应用缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#应用缓存)
+* 缓存什么
+  * [数据库查询级别的缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#数据库查询级别的缓存)
+  * [对象级别的缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#对象级别的缓存)
+* 何时更新缓存
+  * [缓存模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#缓存模式)
+  * [直写模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#直写模式)
+  * [回写模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#回写模式)
+  * [刷新](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#刷新)
+
+### 异步和微服务
+
+* [消息队列](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#消息队列)
+* [任务队列](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#任务队列)
+* [背压](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#背压)
+* [微服务](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#微服务)
+
+### 通信
+
+* 讨论权衡:
+  * 跟客户端之间的外部通信 - [HTTP APIs following REST](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#表述性状态转移rest)
+  * 内部通信 - [RPC](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#远程过程调用协议rpc)
+* [服务发现](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#服务发现)
+
+### 安全
+
+参考[安全](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#安全)。
+
+### 延迟数字
+
+见[每个程序员都应该知道的延迟数](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#每个程序员都应该知道的延迟数)。
+
+### 持续进行
+
+* 继续对系统进行基准测试和监控，以在瓶颈出现时解决它们
+* 扩展是一个迭代的过程