原文标题：这些年背过的面试题——架构设计篇
原文作者：阿里云开发者
冷月清谈：
- **社区系统架构**
- 系统拆分：微服务架构，尽可能少扇出，多扇入，服务承载过高时进行客户端负载均衡，限流和降级改造，单服务代码量在1万行以内。
- 多轮拆分：从模块拆分到细分系统拆分，实现系统高并发和高可用。
- CDN、Nginx静态缓存、JVM缓存：提高读并发，减少数据库压力。
- Redis Cache：高读写QPS，高可用，内存限制在10g以内。
- MQ解耦：异步调用，应对高并发写请求，保证分布式系统最终一致性。
- 分库分表：提升数据库并发能力，针对高并发场景进行优化。
- 读写分离：大部分读操作集中在从库，读流量大的可加多个从库。
-
商城系统：亿级商品存储
- 基于Hash取模、一致性Hash实现分库分表，均匀落盘。
- 多级缓存应对高并发读。
- Redis集群+本地缓存+限流+key随机分布应对大促销热key读问题。
- 分片元数据服务器实现动态分片路由。
- 根据业务场景进行range分片，打散热点范围子key。
-
对账系统：分布式事务一致性
- 尽量避免分布式事务，单进程用数据库事务，跨进程用消息队列。
- 主流实现分布式系统事务一致性方案：最终一致性，分布式事务原理：全局事务协调器、全局锁、DB本地事务。
- 基于MQ的可靠消息投递机制，基于重试加确认的最大努力通知方案。
- 自研补偿/MQ方案 + 人工介入：方案最“轻”，性能损失最少，可控性好，有补救余地。
- 阿里Seata AT模式：平均性能降低35%以上，不推荐特殊场景外使用。
- RocketMQ事务消息：适合同步性强处理链路以外的场景，要求下游MQ消费方能成功消费消息，并实现幂等性。
-
用户系统：多线程数据割接
- 保障用户多平台使用感知一致性，采用多线程进行数据割接。
- 若子线程处理数据未完成，主线程clear操作可能会先执行，导致子线程中未处理完数据为空数组，引发重复处理。
- 解决方法：将赋值操作放在线程外执行，保证子线程每次执行完后再进行clear。
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统计系统：海量计数
- 中小规模计数：缓存+DB存储方案，但高并发下DB压力过大。
- 大型互联网场景：直接存储在Redis中，通过hash分拆和主从复制提升读写性能，但内存开销大。
- 微博、微信、抖音场景：定制数据结构，共享key，提升有效负荷率；超过阈值保存到SSD硬盘，内存里存索引；冷key异步多线程复制。
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系统设计 - 微软
- 需求收集：确定对象、服务场景、用户量级，得出性能目标。
- 顶层设计：核心功能、系统核心指标。
- 数据存储：根据存储特性和数据类型进行选择。
-
如何设计一个微博
- 功能筛选：核心功能分解。
- QPS评估：根据QPS要求确定架构方案，可能涉及单点故障、动态扩容、负载分担、故障转移等考虑。
- 数据库选择：根据QPS要求选择合适的数据库类型和数量。
- 微服务拆分：将大型系统拆分为独立的微服务，提高可维护性和灵活性。
- 数据表设计：针对不同需求设计数据表结构，优化查询和存储性能。
怜星夜思：
1、在考虑系统的架构设计时，应该优先使用哪种存储方案？
2、在海量计数场景中，如果既要保证计数的准确性，又要提升性能，有哪些优化策略可以选择？
3、在设计一个微博系统时，除了核心功能，还应该考虑哪些关键的设计因素？
2、在海量计数场景中，如果既要保证计数的准确性，又要提升性能，有哪些优化策略可以选择？
3、在设计一个微博系统时，除了核心功能，还应该考虑哪些关键的设计因素？
原文内容
阿里妹导读
本文是技术人面试系架构设计篇，面试中关于架构设计都需要了解哪些内容？一文带你详细了解，欢迎收藏！
一、社区系统的架构
系统拆分
通过DDD领域模型，对服务进行拆分，将一个系统拆分为多个子系统，做成SpringCloud的微服务。微服务设计时要尽可能做到少扇出，多扇入，根据服务器的承载，进行客户端负载均衡，通过对核心服务的上游服务进行限流和降级改造。
一个服务的代码不要太多，1万行左右，两三万撑死了吧。
大部分的系统，是要进行多轮拆分的，第一次拆分，可能就是将以前的多个模块该拆分开来了，比如说将电商系统拆分成订单系统、商品系统、采购系统、仓储系统、用户系统等等吧。
但是后面可能每个系统又变得越来越复杂了，比如说采购系统里面又分成了供应商管理系统、采购单管理系统，订单系统又拆分成了购物车系统、价格系统、订单管理系统。
CDN、Nginx静态缓存、JVM缓存
利用Java的模板thymeleaf可以将页面和数据动态渲染好，然后通过Nginx直接返回。动态数据可以从redis中获取。其中redis里的数据由一个缓存服务来进行消费指定的变更服务。
商品数据，每条数据是10kb。100条数据是1mb，10万条数据是1g。常驻内存的是 200万条商品数据，占用内存是20g，仅仅不到总内存的50%。目前高峰期每秒就是 3500左右的请求量。
缓存
Redis cluster，10台机器，5主5从，5个节点对外提供读写服务，每个节点的读写高峰QPS可能可以达到每秒5万，5台机器最多是25万读写请求每秒。
32G内存+ 8核CPU + 1T磁盘，但是分配给Redis进程的是10g内存，一般线上生产环境，Redis的内存尽量不要超过10g，超过10g可能会有问题。
因为每个主实例都挂了一个从实例，所以是高可用的，任何一个主实例宕机，都会自动故障迁移，Redis从实例会自动变成主实例继续提供读写服务。
MQ
可以通过消息队列对微服务系统进行解耦，异步调用的更适合微服务的扩展。
同时可以应对秒杀活动中[应对高并发写请求](# 6、应对高并发的写请求)，比如kafka在毫秒延迟基础上可以实现10w级吞吐量。
针对IOT流量洪峰做了一些特殊的优化，保证消息的及时性。
同时可以使用消息队列保证分布式系统最终一致性。
分库分表
分库分表，可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，好吧，那么就 将一个数据库拆分为多个库，多个库来扛更高的并发；然后将一个表拆分为多个 表，每个表的数据量保持少一点，提高sql跑的性能。在通讯录、订单和商城商品模块超过千万级别都应及时考虑分表分库。
读写分离
读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都 集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。读流量太多的时候，还可以加更多的从库。比如统计监控类的微服务通过读写分离，只需访问从库就可以完成统计，例如ES。
ElasticSearch
Elasticsearch，简称es。es是分布式的，可以随便扩容，分布式天然就可以支撑高并发，因为动不动就可以扩容加机器来扛更高的并发。那么一些比较简单的查询、统计类的操作，比如运营平台上的各地市的汇聚统计，还有一些全文搜索类的操作，比如通讯录和订单的查询。
二、商城系统-亿级商品如何存储
基于Hash取模、一致性Hash实现分库分表。
高并发读可以通过多级缓存应对。
大促销热key读的问题通过redis集群+本地缓存+限流+key加随机值分布在多个实例中。
高并发写的问题通过基于Hash取模、一致性Hash实现分库分表均匀落盘。
业务分配不均导致的热key读写问题，可以根据业务场景进行range分片，将热点范围下的子key打散。
具体实现：预先设定主键的生成规则，根据规则进行数据的分片路由，但这种方式会侵入商品各条线主数据的业务规则，更好的方式是基于分片元数据服务器（即每次访问分片前先询问分片元服务器在路由到实际分片）不过会带来复杂性，比如保证元数据服务器的一致性和可用性。
三、对账系统-分布式事务一致性
尽量避免分布式事务，单进程用数据库事务，跨进程用消息队列。
主流实现分布式系统事务一致性的方案：
-
最终一致性：也就是基于MQ的可靠消息投递的机制，
-
基于重试加确认的的最大努力通知方案。
理论上也可以使用（2PC两阶段提交、3PC三阶段提交、TCC短事务、SAGA长事务方案），但是这些方案工业上落地代价很大，不适合互联网的业界场景。针对金融支付等需要强一致性的场景可以通过前两种方案实现。（展开说的话参考分布式事务）
本地数据库事务原理：undo log（原子性） + redo log（持久性） + 数据库锁（原子性&隔离性） + MVCC（隔离性）
分布式事务原理：全局事务协调器（原子性） + 全局锁（隔离性） + DB本地事务（原子性、持久性）
一、我们公司账单系统和第三方支付系统对账时，就采用“自研补偿/MQ方案 + 人工介入”方式。
落地的话：方案最“轻”，性能损失最少。可掌控性好，简单易懂，易维护。
考虑到分布式事务问题是小概率事件，留有补救余地就行，性能的损失可是实打实的反应在线上每一个请求上。
考虑到分布式事务问题是小概率事件，留有补救余地就行，性能的损失可是实打实的反应在线上每一个请求上。
二、也了解到业界比如阿里成熟Seata AT模式，平均性能会降低35%以上。
我觉得不是特殊的场景不推荐。
三、RocketMQ事务消息。
听起来挺好挺简单的方案，但它比较挑业务场景，同步性强的处理链路不适合。
【重要】要求下游MQ消费方一定能成功消费消息。否则转人工介入处理。
【重要】千万记得实现幂等性。
四、用户系统-多线程数据割接
由于项目需要进行数据割接，保证用户多平台使用用户感知的一致，将广东项目的几百万用户及业务数据按照一定的逻辑灌到社区云平台上，由于依赖了第三方统一认证和省侧crm系统，按照之前系统内割接的方法，通过数据库将用户的唯一标识查出来然后使用多线程向省侧crm系统获取结果。
但是测试的过程中，发现每个线程请求的数据发生了错乱，导致每个请求处理的数据有重复，于是立即停止了脚本，当时怀疑是多线程对资源并发访问导致的，于是把ArrayList 改成了CopyOnWriteArrayList，但是折腾了一晚上，不管怎么修改，线程之间一直有重复数据，叫了一起加班的同事也没看出问题来，和同事估算了一下不使用多线程，大概30-40个小时能跑完，想了下也能接受，本来已经准备放弃了。
不过回到家，我还是用多线程仔细单步模拟了下，整个处理的过程，发现在起线程的时候，有些子线程并没有把分配给他的全部id的list处理完，导致最终状态没更新，新线程又去执行了一遍，然后我尝试通过修改在线程外深拷贝一个List再作为参数传入到子线程里，（后续clear的时候也是clear老的List）果然，整个测试过程中再也没出现过重复处理的情况。
事后，我也深究了下原因：
if(arrayBuffer.length == 99) { val asList = arrayBuffer.toList exec.execute ( openIdInsertMethod(asList) ) arrayBuffer.clear }
在一个线程中开启另外一个新线程，则新开线程称为该线程的子线程，子线程初始优先级与父线程相同。不过主线程先启动占用了cpu资源，因此主线程总是优于子线程。然而，即使设置了优先级，也无法保障线程的执行次序。只不过，优先级高的线程获取CPU资源的概率较大，优先级低的并非没机会执行。
所以主线程上的clear操作有可能先执行，那么子线程中未处理完的数据就变成一个空的数组，所以就出现了多个线程出现了重复数据的原因，所以我们要保证的是子线程每次执行完后再进行clear即可。而不是一开始定位的保证ArrayList的安全性。所以将赋值(buffer->list)操作放在外面去执行后，多线程数据就正常了。
五、统计系统-海量计数
中小规模的计数服务（万级）
最常见的计数方案是采用缓存+DB的存储方案。当计数变更时，先变更计数DB，计数加 1，然后再变更计数缓存，修改计数存储的Memcached或Redis。这种方案比较通用且成熟，但在高并发访问场景，支持不够友好。在互联网社交系统中，有些业务的计数变更特别频繁，比如微博feed的阅读数，计数的变更次数和访问次数相当，每秒十万到百万级以上的更新量，如果用DB存储，会给DB带来巨大的压力，DB就会成为整个计数服务的瓶颈所在。即便采用聚合延迟更新DB的方案，由于总量特别大，同时请求均衡分散在大量不同的业务端，巨大的写压力仍然是DB的不可承受之重。
大型互联网场景（百万级）
直接把计数全部存储在Redis中，通过 hash 分拆的方式，可以大幅提升计数服务在Redis集群的写性能，通过主从复制，在master后挂载多个从库，利用读写分离，可以大幅提升计数服务在Redis集群的读性能。而且Redis有持久化机制，不会丢数据
一方面Redis作为通用型存储来存储计数，内存存储效率低。以存储一个key为long型id、value为4字节的计数为例，Redis至少需要65个字节左右，不同版本略有差异。但这个计数理论只需要占用12个字节即可。内存有效负荷只有12/65=18.5%。如果再考虑一个long型id需要存4个不同类型的4字节计数，内存有效负荷只有 (8+16)/(65*4)= 9.2%。
另一方面，Redis所有数据均存在内存，单存储历史千亿级记录，单份数据拷贝需要10T以上，要考虑核心业务上1主3从，需要40T以上的内存，再考虑多IDC部署，轻松占用上百T内存。就按单机100G内存来算，计数服务就要占用上千台大内存服务器。存储成本太高。
微博、微信、抖音（亿级）
定制数据结构，共享key 紧凑存储，提升计数有效负荷率；
超过阈值后数据保存到SSD硬盘，内存里存索引；
冷key从SSD硬盘中读取后，放入到LRU队列中；
自定义主从复制的方式，海量冷数据异步多线程并发复制；
六、系统设计 - 微软
1、需求收集
确认使用的对象（ToC：高并发，ToB：高可用）
系统的服务场景（即时通信：低延迟，游戏：高性能，购物：秒杀-一致性）
用户量级（万级：双机、百万：集群、亿级：弹性分布式、容器化编排架构）
百万读：3主6从，每个节点的读写高峰QPS可能可以达到每秒5万，可以实现15万，30万读性能
亿级读，通过CDN、静态缓存、JVM缓存等多级缓存来提高读并发
百万写，通过消息队列削峰填谷，通过hash分拆，水平扩展分布式缓存
亿级写，redis可以定制数据结构、SSD+内存LRU、冷数据异步多线程复制
持久化，（Mysql）承受量约为 1K的QPS，读写分离提升读并发，分库分表提升写并发
2、顶层设计
核心功能包括什么：
写功能：发送微博
读功能：热点资讯
交互：点赞、关注
3、系统核心指标
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系统性能和延迟
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边缘计算 | 动静分离 | 缓存 | 多线程 |
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可扩展性和吞吐量
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负载均衡 | 水平扩展 | 垂直扩展 | 异步 | 批处理 | 读写分离
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可用性和一致性
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主从复制 | 哨兵模式 | 集群 | 分布式事务
4、数据存储
键值存储 : Redis ( 热点资讯 )
文档存储 : MongoDB ( 微博文档分类)
分词倒排：Elasticsearch（搜索）
列型存储：Hbase、BigTable（大数据）
图形存储：Neo4j （社交及推荐）
多媒体：FastDfs（图文视频微博）
七、如何设计一个微博
实现哪些功能：
筛选出核心功能（Post a Tweet，Timeline，News Feed，Follow/Unfollow a user，Register/Login）
承担多大QPS：
QPS = 100，那么用我的笔记本作Web服务器就好了
QPS = 1K，一台好点的Web服务器也能应付，需要考虑单点故障；
QPS = 1m，则需要建设一个1000台Web服务器的集群，考虑动态扩容、负载分担、故障转移
一台SQL Database （Mysql）承受量约为1K的QPS；
一台NoSQL Database (Redis) 约承受量是20k的QPS；
一台NoSQL Database (Memcache) 约承受量是200k的QPS；
微服务战略拆分
针对不同服务选择不同存储
图片来源于网络
设计数据表的结构
图片来源于网络
基本差不多就形成了一个解决方案，但是并不是完美的，仍然需要小步快跑的不断的针对消息队列、缓存、分布式事务、分表分库、大数据、监控、可伸缩方面进行优化。
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