在当今的技术面试中，尤其是对于FAANG（现在常被称为MAMA：Meta, Amazon, Microsoft, Apple）级别的公司，系统设计面试是决定成败的关键环节。它不仅仅考验你的编程能力，更是对你架构思维、权衡取舍能力以及对大规模系统组件理解的终极测试。许多有才华的工程师因为无法清晰地阐述一个复杂系统的设计思路而与心仪的机会失之交臂。本文将以一位全栈开发者的视角，带你从零开始，一步步拆解并设计一个像YouTube（油管）这样全球顶尖的视频分享平台，让你在未来的技术面试中游刃有余。
为什么选择YouTube作为案例？因为它几乎涵盖了所有大规模系统设计的核心挑战：海量数据存储（视频文件）、高并发读写（观看与上传）、低延迟的内容分发（全球用户流畅观看）、实时互动（评论、点赞）以及强大的搜索功能。理解了如何设计YouTube，你将能够触类旁通，应对大多数复杂的系统设计问题。
- 准备参加顶级科技公司系统设计面试的软件工程师。
- 希望从宏观层面理解现代互联网应用系统架构的开发者。
- 对构建高可用、高可扩展性服务充满好奇的技术爱好者。
我们将遵循一个结构化的方法，从需求分析开始，逐步深入到高层架构、组件设计、数据库选型、可扩展性策略等每一个细节。这不仅仅是一份面试指南，更是一次构建复杂系统的思维演练。
第一步：需求澄清与估算 - 明确我们要构建什么
在任何系统设计面试的开头，最重要的一步就是和面试官沟通，明确系统的功能性和非功能性需求。贸然开始画架构图是一个巨大的危险信号。这表明你缺乏产品思维和严谨的工程习惯。
功能性需求 (Functional Requirements)
我们需要支持的核心功能有哪些？让我们先从最基本的开始，然后逐步扩展。
- 用户能够上传视频： 这是平台内容的来源，是核心中的核心。
- 用户能够观看视频： 这是平台的主要消费场景。
- 用户能够对视频进行搜索： 基于标题、描述等元数据找到想看的内容。
- 用户能够发表评论和点赞： 增加用户互动性。
- 用户拥有自己的频道： 展示自己上传的所有视频。
- 支持视频推荐： 例如在首页和观看页面展示“猜你喜欢”的视频。
在面试中，你甚至可以提出一些“超出范围”的功能，并向面试官确认是否需要考虑，例如：直播、广告系统、视频分析后台、版权保护（DRM）等。这能展示你思考的全面性。对于本次设计，我们暂时将重点放在上述核心功能上。
非功能性需求 (Non-Functional Requirements)
这些需求定义了系统的质量属性，是衡量一个系统设计优劣的关键。
- 高可用性 (High Availability)： 系统需要7x24小时不间断服务。即使部分服务器或数据中心出现故障，用户体验也不应受到显著影响。通常用百分比表示，例如99.99%的可用性。
- 高可靠性/持久性 (High Reliability/Durability)： 用户上传的视频数据不能丢失。即使发生硬件故障，也要保证数据的安全。
- 可扩展性 (Scalability)： 系统需要能够支持海量用户和数据的增长。当用户量从一千万增长到十亿时，系统架构应该能够平滑扩展，而不是推倒重来。
- 低延迟 (Low Latency)： 用户观看视频的加载时间要尽可能短。理想情况下，点击播放后视频应在1-2秒内开始缓冲和播放。搜索、评论等操作也需要快速响应。
- 最终一致性 (Eventual Consistency)： 对于某些非核心功能，例如视频观看次数，可以容忍短暂的数据不一致。一个新上传的视频不需要立即出现在所有用户的搜索结果中，几分钟的延迟是可以接受的。这为系统设计提供了极大的灵活性。
规模估算 (Back-of-the-Envelope Estimation)
这是系统设计面试的另一个关键环节。通过估算，我们可以大致了解系统的量级，从而做出更合理的技术选型。即使数字不完全精确，重要的是展示你的估算思路和逻辑。
假设：
- 总用户数： 10亿
- 日活跃用户 (DAU)： 3亿
- 平均每位用户每天观看视频数： 5个
- 每天上传视频数： 假设1%的日活用户上传视频，每人上传1个，即 3亿 * 1% = 300万个视频/天
- 平均视频大小： 假设平均时长5分钟，码率为4Mbps，则大小为
5 min * 60 s/min * 4 Mbps / 8 bits/byte = 150 MB - 读写比例： 用户观看视频远多于上传视频。假设每次上传对应
(3亿 DAU * 5 视频) / 300万 上传 = 500次观看。读写比约为 500:1。这是一个典型的读多写少的系统。
基于以上假设，我们来计算几个关键指标：
| 指标 | 计算过程 | 结果 |
|---|---|---|
| 每日上传存储增量 | 300万视频/天 * 150 MB/视频 | ~450 TB/天 |
| 五年总存储量 | 450 TB/天 * 365 天/年 * 5 年 | ~820 PB (Petabytes) |
| 上传带宽需求 (Ingress) | 450 TB / (24 * 3600 s) | ~5.2 GB/s |
| 观看带宽需求 (Egress) | 上传带宽 * 读写比 (500) | ~2.6 TB/s |
| 上传QPS (Queries Per Second) | 300万 / (24 * 3600 s) | ~35 QPS |
| 观看QPS | (3亿 * 5) / (24 * 3600 s) | ~17,000 QPS |
面试官提示： 这里的计算是简化的。现实中，上传的视频需要转码成多种分辨率，存储量会增加数倍。观看带宽的峰值会远高于平均值。但作为初步估算，这已经足够指导我们进行下一步的架构设计。关键是展示你考虑到了存储、带宽这些核心瓶颈。
第二步：高层系统架构设计 - 搭建系统的骨架
有了需求和估算，我们就可以开始绘制高层系统架构图了。这个阶段的目标是定义系统的主要组件以及它们之间的交互方式，而不是陷入具体技术的细节。
上图展示了一个典型的大规模系统架构，我们可以将其分解为几个关键部分：
- 客户端 (Client)： 用户的设备，如Web浏览器、手机App（iOS/Android）、智能电视等。它们是用户与系统交互的入口。
- CDN (内容分发网络)： 这是保证视频流畅播放的关键。CDN将视频缓存在离用户最近的边缘节点上，极大地降低了延迟。用户观看视频时，绝大部分流量都由CDN处理。
- 负载均衡器 (Load Balancer)： 作为流量的入口，将用户的请求分发到后端的多个Web服务器上，实现负载均衡和故障转移。通常我们会有多层负载均衡。
- API网关 (API Gateway)： 所有客户端请求的统一入口点。它处理认证、授权、请求路由、速率限制等通用功能，然后将请求转发给内部的各个微服务。
- 微服务 (Microservices)： 后端的核心。我们将不同功能拆分成独立的服务，例如：
- 用户服务： 处理用户注册、登录、个人资料管理。
- 视频上传服务： 负责接收用户上传的视频文件。
- 视频处理服务 (转码)： 将上传的原始视频转换成多种分辨率和格式。
- 元数据服务： 管理视频的标题、描述、标签、用户信息、评论等结构化数据。
- 推荐服务： 生成个性化的视频推荐列表。
- 搜索服务： 提供视频搜索功能。
- 数据存储 (Data Stores)： 系统的持久化层。根据数据类型的不同，我们会选择不同的存储方案：
- 对象存储 (Object Storage)： 用于存储视频文件本身，如Amazon S3或自建的HDFS。其特点是高持久性、高可扩展性，适合存储大文件。
- 元数据数据库 (Metadata Database)： 存储结构化数据，如用户信息、视频信息、评论等。通常使用关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）或NoSQL数据库（如Cassandra, DynamoDB）。
- 搜索引擎 (Search Index)： 用于快速检索视频，如Elasticsearch。
- 缓存 (Cache)： 用于缓存热点数据，提高读取性能，如Redis, Memcached。
- 消息队列 (Message Queue)： 用于服务之间的异步通信，实现解耦和削峰填谷，如Kafka, RabbitMQ。
这个高层架构图为我们的深入讨论提供了一个清晰的蓝图。接下来，我们将逐一剖析这些核心组件的设计细节和技术选型。
第三步：组件深度剖析 - 设计像YouTube这样的大规模服务
这是面试的核心部分。你需要展示对每个组件的深入理解，并能解释为什么做出某种技术选择，以及其中涉及的权衡。我们将重点关注视频上传与播放流程、数据存储、以及如何利用缓存和负载均衡来构建一个高性能系统。
3.1 视频上传与处理流程 (The Upload & Processing Pipeline)
用户点击“上传”按钮后，背后发生了一系列复杂的流程，这不仅仅是把文件从客户端传到服务器那么简单。
- 客户端上传： 客户端（浏览器或App）向API网关请求一个安全的上传URL。为了安全和效率，客户端通常不会直接将巨大的视频文件传给我们的Web服务器。一种常见的模式是，API网关与对象存储（如S3）交互，生成一个有时效性的预签名URL (Presigned URL)，然后将此URL返回给客户端。
- 直接上传至对象存储： 客户端使用这个预签名URL，将视频文件直接上传到对象存储中。这样做的好处是：
- 解耦： 上传流量不经过我们的应用服务器，减轻了服务器的带宽和处理压力。
- 可扩展性： 对象存储本身就是为大规模数据设计的，可以轻松处理海量上传。
- 触发处理流程： 视频上传完成后，对象存储会发出一个事件通知（例如通过AWS S3 Event Notifications）。这个通知被发送到一个消息队列（如Kafka）。
- 消息队列与转码服务： 消息队列是这个流程的关键，它起到了缓冲和解耦的作用。
- 缓冲/削峰： 如果瞬间有大量用户上传视频，消息队列可以暂存这些处理请求，防止下游的转码服务被冲垮。
- 解耦与可靠性： 上传服务只需将消息放入队列即可完成任务。即使转码服务暂时宕机，消息仍然保留在队列中，待服务恢复后可以继续处理，保证了任务不会丢失。
- 视频转码 (Transcoding)： 多个转码工作者（Transcoding Workers）从消息队列中消费任务。转码是计算密集型操作，它会将原始视频转换成多种格式和分辨率（如1080p, 720p, 480p等），并采用不同的编码（如H.264, VP9, AV1）和流媒体协议（如HLS, DASH）。这是为了适配不同用户的网络条件和设备类型，提供最佳观看体验。
- 存储转码后的文件： 转码完成后，不同版本的视频文件被存回对象存储的不同位置（例如不同的Bucket或路径）。
- 更新元数据： 转码服务在完成所有操作后，会更新元数据数据库，将视频状态标记为“可用”，并记录下所有转码后视频文件的URL。
- 通知用户： （可选）可以通过推送通知或邮件告知用户，他们的视频已经处理完毕，可以观看了。
3.2 视频播放与内容分发 (The Playback & CDN)
我们的估算显示，观看带宽（Egress）是上传带宽的数百倍。如何以低延迟向全球用户分发PB级的视频数据，是最大的挑战。答案就是 CDN (内容分发网络)。
CDN是一个由分布在全球各地的服务器组成的网络。其核心思想是将内容缓存到离用户最近的“边缘节点”（Edge Nodes）上。
播放流程：
- 用户点击播放： 客户端向我们的后端API请求视频的播放信息。
- 后端返回播放列表： 后端服务（元数据服务）会根据用户的设备、网络情况和地理位置，返回一个播放列表文件（例如 HLS 的
.m3u8文件）。这个文件里包含了指向不同分辨率视频流的CDN URL。 - 客户端从CDN请求视频块： 客户端的播放器解析播放列表文件，然后向其中最优的CDN URL发起请求。现代流媒体协议（如HLS/DASH）会将视频切分成很多小的块（chunks）。播放器会按需请求这些视频块。
- CDN的缓存机制：
- 缓存命中 (Cache Hit)： 如果这个视频块已经被缓存在用户请求的边缘节点上，CDN会直接将数据返回给用户，延迟极低。
- 缓存未命中 (Cache Miss)： 如果边缘节点没有缓存这个视频块，它会向上一层的区域缓存节点（Regional Cache）请求。如果区域节点也没有，最终会回溯到我们的源站（Origin），也就是我们的对象存储。一旦从源站获取到数据，CDN的各层缓存都会将其存储起来，以便下一次请求能够命中。
思考题： 对于热门视频（“病毒式”视频），CDN效果非常好。但对于冷门视频（几乎没人看的长尾视频），每次播放都可能导致缓存未命中，增加了延迟和源站负载。如何优化？一种策略是，在视频上传并转码完成后，主动将视频的开头部分“预热”（pre-warm）到一些关键区域的CDN节点中，确保首次播放的体验。
3.3 数据库设计：分片与复制的艺术
我们的系统中有多种类型的数据，为它们选择合适的存储方案至关重要。一个单一的巨大数据库是无法支撑YouTube规模的。我们需要用到数据库分片和复制技术。
SQL vs. NoSQL 的选择
这是一个经典的权衡。我们需要根据不同微服务的数据特点来做决定。
| 服务/数据类型 | 数据特点 | 推荐数据库类型 | 理由 | 例子 |
|---|---|---|---|---|
| 用户服务 | 结构化数据，需要事务保证（如注册流程） | 关系型数据库 (SQL) | ACID事务、强一致性、成熟的生态。用户数据量虽然大，但增长相对可控。 | MySQL, PostgreSQL |
| 视频元数据服务 | 极高的读取QPS，海量数据，可以容忍最终一致性 | NoSQL (键值对或宽列存储) | 极佳的水平扩展能力，高可用性，灵活的数据模型。 | Cassandra, DynamoDB |
| 评论/社交服务 | 写入频繁，数据关系复杂（评论树、关注关系） | NoSQL (文档或图数据库) | 可以灵活地存储嵌套结构（如评论回复），图数据库能高效处理社交网络查询。 | MongoDB, Neo4j |
数据库分片 (Sharding)
当单个数据库实例无法存储所有数据或处理所有请求时，我们就需要将数据水平切分到多个数据库实例中，这个过程就是分片（或分区）。
分片策略：
- 基于用户ID分片 (Sharding by UserID)： 我们可以将用户数据和与用户强相关的视频元数据（如该用户上传的视频列表）按照
UserID进行分片。例如，通过hash(UserID) % N的方式决定数据存储到哪个分片上（N是分片数量）。- 优点： 同一个用户的所有数据都集中在一个分片上，查询效率高。
- 缺点： 可能导致数据倾斜（“热点用户”问题），某个超级网红的所有数据都在一个分片上，导致该分片负载过高。
- 基于视频ID分片 (Sharding by VideoID)： 我们可以将视频元数据和评论数据按照
VideoID进行分片。- 优点： 数据分布更均匀，因为视频ID是随机生成的。
- 缺点： 如果要查询某个用户上传的所有视频，就需要查询所有分片，效率较低。这个问题可以通过维护一个索引表来解决。
在实践中，通常会采用混合策略，并可能需要一个独立的“查询服务”来封装分片逻辑，对上层应用透明。
数据库复制 (Replication)
复制是指将数据拷贝到多个节点上。它的主要目的是：
- 高可用性： 当主节点（Master）发生故障时，可以迅速切换到备用节点（Slave/Replica），保证服务不中断。
- 读扩展性： 对于读多写少的系统，我们可以设置一个主节点处理所有写操作，多个从节点处理读操作，从而将读请求的压力分散到多个服务器上。这非常适合我们的视频元数据查询场景。
主从复制（Master-Slave Replication）是最常见的模式。写请求发送到主节点，主节点再将数据变更同步到一个或多个从节点。这种模式下，主从之间会存在一定的同步延迟，这也是我们接受“最终一致性”的原因之一。
3.4 设计负载均衡器和缓存 - 系统的润滑剂
在我们的架构中，负载均衡器和缓存无处不在，它们是确保系统高性能和高可用性的关键组件。
负载均衡器 (Load Balancer)
负载均衡器负责将进入的流量均匀分配到后端的多个服务器上。
- 全局负载均衡 (GSLB - Global Server Load Balancing)： 通常通过DNS实现。当用户请求
youtube.com时，DNS会根据用户的地理位置、网络状况等，返回一个离用户最近或响应最快的数据中心的IP地址。 - 四层负载均衡 (L4 Load Balancer)： 工作在TCP/IP协议的传输层。它根据请求的源IP、目标IP和端口来转发数据包，不关心应用层的内容。速度非常快，通常用于数据中心入口，将流量分发给七层负载均衡器。
- 七层负载均衡 (L7 Load Balancer)： 工作在应用层。它可以读取HTTP请求的内容，如URL、Headers、Cookies等，从而实现更智能的路由。例如，可以将
/api/upload/*的请求路由到上传服务集群，将/api/search/*的请求路由到搜索服务集群。我们的API网关本身就扮演了一部分L7负载均衡的角色。
常见的负载均衡算法包括：轮询（Round Robin）、最少连接（Least Connections）、基于响应时间的加权算法等。
缓存 (Caching)
缓存的本质是用昂贵但快速的存储（如内存）来换取对廉价但慢速的存储（如磁盘、数据库）的访问次数，从而提升性能和降低后端负载。我们的系统中可以在多个层次应用缓存。
- 客户端缓存： 浏览器或App可以缓存静态资源（如JS, CSS, 图片）和一些不常变化的API响应。
- CDN缓存： 如前所述，这是最重要的视频内容缓存层。
- 分布式内存缓存 (Distributed In-memory Cache)： 在我们的应用服务器和数据库之间，可以部署一个像Redis或Memcached这样的分布式缓存集群。
- 缓存什么？
- 热门视频的元数据： 视频标题、作者、播放链接等。当用户请求一个热门视频页面时，可以直接从缓存中读取，避免查询数据库。
- 用户会话 (Session)： 用户登录后的会话信息可以存放在缓存中，实现快速验证。
- 推荐列表/搜索结果： 对于相同的推荐或搜索请求，可以在短时间内缓存结果。
- 缓存策略 (Cache Policy)：
- Cache-Aside (旁路缓存): 应用先从缓存读取数据，如果未命中，则从数据库读取，然后将结果写入缓存。这是最常用的策略。
- Read-Through/Write-Through: 由缓存服务本身负责与数据库的同步，对应用透明。
- Write-Back: 应用只写入缓存，由缓存异步批量写入数据库，性能最高但有数据丢失风险。
- 缓存什么？
- 数据库缓存： 数据库本身也有自己的内部缓存机制。
缓存失效 (Cache Invalidation) 是一个复杂的问题。当数据库中的数据更新后（例如用户修改了视频标题），我们必须让缓存中对应的数据也失效或更新。常见的策略包括：设置TTL（生存时间）、在数据更新时主动删除缓存、或者通过数据库的变更数据捕获（CDC）来同步更新缓存。
第四步：高级主题与权衡 - 展示你的深度
一个优秀的系统设计面试回答，不仅要给出可行的方案，更要能深入探讨其中的权衡和高级概念。这能让你从众多候选人中脱颖而出。
4.1 CAP定理及其实际应用
CAP定理是分布式系统设计的基石。它指出，任何一个分布式系统最多只能同时满足以下三项中的两项：
- 一致性 (Consistency)： 所有节点在同一时间具有相同的数据。任何读操作都能读到最新的写操作结果。
- 可用性 (Availability)： 每个请求都能收到一个（非错误的）响应，但不保证响应包含最新的数据。
- 分区容错性 (Partition Tolerance)： 系统在网络分区（节点间通信中断）的情况下，仍能继续运行。
对于像YouTube这样的现代互联网大规模系统，网络分区是必然会发生的，因此分区容错性 (P) 是一项必须满足的要求。这意味着我们必须在一致性 (C) 和可用性 (A) 之间做出选择。
- 选择AP (可用性 + 分区容错性)： 这是绝大多数互联网应用的选择。在网络分区发生时，系统仍然保持可用，允许读写，但可能会返回旧的数据。数据最终会通过异步同步达到一致状态，这就是“最终一致性”。对于YouTube来说，用户上传一个新视频后，他的粉丝可能要过几秒甚至几分钟才能看到，这是完全可以接受的。视频的观看次数也不是实时精确的。牺牲强一致性换来了极高的可用性和可扩展性。
- 选择CP (一致性 + 分区容错性)： 这类系统在网络分区发生时，为了保证数据一致性，可能会拒绝部分请求，导致系统不可用。这适用于对数据一致性要求极高的场景，如银行交易、分布式锁等。
在面试中清晰地阐述你基于CAP定理做出的选择（选择AP），并解释为什么这个选择适合当前的业务场景，会给面试官留下深刻的印象。
4.2 服务发现与健康检查
在微服务架构中，我们有成百上千个服务实例在动态地启动和关闭。一个服务如何知道另一个服务的地址？如果某个服务实例挂了，我们如何将它从负载均衡池中移除？
- 服务注册与发现 (Service Discovery)： 每个服务实例在启动时，会向一个中心化的“服务注册中心”（如Consul, Eureka, Zookeeper）注册自己的地址和端口。当服务A需要调用服务B时，它会向注册中心查询服务B的可用实例列表，然后选择一个进行调用。
- 健康检查 (Health Check)： 负载均衡器和服务注册中心会定期向服务实例发送“心跳”请求（例如访问一个
/healthAPI端点）。如果一个实例在规定时间内没有正确响应，就会被标记为“不健康”，新的流量将不再被路由到该实例上，直到它恢复正常。这实现了自动的故障转移。
4.3 系统监控、告警与日志
一个无法监控的系统是一个黑盒。我们需要建立完善的监控体系来保证系统的稳定运行。
- 监控 (Monitoring)： 收集系统各个维度的指标（Metrics）。
- 系统级指标： CPU使用率、内存、磁盘I/O、网络带宽。
- 应用级指标： QPS、请求延迟、错误率（5xx, 4xx）。
- 业务级指标： 视频上传数量、观看时长、用户注册数。
- 告警 (Alerting)： 当监控指标超过预设的阈值时（例如，API错误率连续5分钟高于1%），自动通过邮件、短信或企业通讯工具（如Slack）通知工程师。
- 日志 (Logging)： 记录详细的请求日志和错误信息。所有服务的日志应该被聚合到一个中心化的日志管理系统（如ELK Stack: Elasticsearch, Logstash, Kibana 或 Splunk），以便于搜索和分析问题。
第五步：如何准备系统设计面试 - 从理论到实践
理论知识是基础，但成功的面试更依赖于清晰的沟通和结构化的思考。以下是一些实用的建议，帮助你更好地准备如何准备系统设计面试。
1. 掌握核心概念
你需要对以下概念有深入的理解：
- 可扩展性 (垂直 vs. 水平)
- 数据库 (SQL vs. NoSQL, 分片, 复制, 索引)
- 缓存 (策略, 失效机制)
- 负载均衡 (L4 vs. L7)
- 网络协议 (HTTP, TCP/IP, DNS)
- 分布式系统理论 (CAP, 一致性哈希)
- 常用组件 (消息队列, CDN, 对象存储, 搜索引擎)
- 微服务架构 (API网关, 服务发现)
2. 建立一个思维框架
在面试时，不要想到哪说到哪。遵循一个结构化的框架，引导面试的走向。本文所使用的框架就是一个很好的例子：
- 需求澄清： 沟通功能和非功能需求。
- 规模估算： 计算存储、带宽、QPS。
- 高层架构设计： 绘制核心组件和数据流。
- 组件深入设计： 逐一剖析关键组件，讨论技术选型和权衡。
- 瓶颈分析与优化： 识别系统可能的瓶颈（例如，数据库热点、单点故障），并提出解决方案。
- 总结： 简要回顾你的设计，强调关键决策和未来的扩展方向。
3. 练习，练习，再练习
系统设计就像肌肉，需要不断锻炼。找一些经典的设计问题进行练习：
- 设计Twitter/Facebook News Feed
- 设计TinyURL服务
- 设计一个网约车应用 (如Uber, Didi)
- 设计一个抢票系统
- 设计Instagram
在白板或纸上画出你的架构图，并大声地向自己或朋友解释你的设计思路。这个过程能帮助你发现逻辑上的漏洞，并锻炼你的表达能力。
4. 学习现有系统的架构
阅读顶级科技公司的技术博客和工程论文，了解他们是如何解决实际问题的。例如，Google关于Spanner, Bigtable的论文，Facebook关于Cassandra, TAO的文章等。虽然你不需要从头实现这些系统，但理解其背后的设计思想会让你受益匪浅。
总结
我们从零开始，完整地走了一遍设计一个像YouTube这样大规模系统的全过程。从最初的需求分析，到高层架构的搭建，再到对视频处理、数据存储、CDN、缓存、负载均衡等核心组件的深度剖析，我们探讨了其中的技术选型和设计权衡。我们还涉及了CAP定理等高级主题，并最终给出了准备这类技术面试的实用建议。
核心回顾： 我们的设计核心在于分而治之和异步化。通过微服务拆分复杂的业务逻辑，通过CDN和缓存分摊读取压力，通过消息队列解耦重量级任务，通过数据库分片和复制来支撑海量数据。我们选择了AP模型，优先保证系统的可用性，接受最终一致性作为代价。
请记住，系统设计没有唯一的“正确答案”。面试官更看重的是你的思考过程、你如何识别和权衡不同的方案、以及你沟通的清晰度。希望本文能为你打开一扇通往FAANG及其他顶级科技公司的大门，让你在面对复杂的系统架构问题时，能够充满自信，侃侃而谈。
Post a Comment