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系统设计 · 必学内容图

一、方法论

四步分析法(澄清需求→估算→架构→深挖瓶颈)
容量估算(QPS/存储/带宽拇指计算、峰值系数、延迟数量级速查)
权衡思维(一致性 vs 可用性/延迟 vs 成本/过度设计边界、限流系统从设计到上线全流程)
案例迁移法(读多/写多/低延迟/强一致四主线套用)

二、组件积木

负载均衡(四层 vs 七层、算法、一致性哈希、健康检查)
缓存体系(多级缓存漏斗、穿透/击穿/雪崩、缓存一致性、布隆过滤器)
消息队列(削峰/解耦/异步、引入时机)
CDN(DNS 调度、边缘缓存、回源、动态加速)
API 网关(路由/鉴权/限流/熔断)
熔断降级与链路追踪(组件级容错)

三、数据层设计

存储选型决策树(MySQL/KV/文档/列存/搜索)
MySQL 扩展路径(索引→读写分离→分库分表)
分片设计(分片键、跨片查询、基因法、全局 ID)
冷热分离与归档
分布式 ID(雪花/号段/时钟回拨)

四、高性能套路

性能公式与排队论直觉
异步化(202+轮询/推送、线程池隔离、MQ 削峰)
池化(连接池/线程池/对象池)
无状态改造与水平扩展
读写分离一致性(主从延迟方案)
限流算法(令牌桶/漏桶/滑动窗口)

五、高可用套路

可用性度量(99.9% vs 99.99%)
冗余与故障转移(检测/决策/执行、Fencing)
容灾与多活(同城双活、异地多活、单元化)
过载保护与优先级丢弃
CAP/BASE 与一致性模型、共识(Paxos/Raft)
分布式事务(2PC/TCC/Saga/本地消息表)
分布式锁(Redis/Redlock/ZK/etcd)

六、经典案例

短链、秒杀、Feed 流、IM、打车(含派单/GeoHash)、支付、搜索、推荐、排行榜、通知、权限(RBAC/ABAC)、异地多活、分布式 KV(Dynamo)、对象存储(S3)、CDN、实时数据管道(Flink)、HDFS、直播、评论、日志收集、配置中心、数据脱敏

手撕 → 框架 → 生产化,一步步把 AI Agent 工程化搞透。
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