零基础都能懂的【系统设计学习指南】，这个北大学霸的方法太牛了！

不少人反馈，面试中遇到系统设计题难以招架。

其实，想要答好系统设计，首先要了解系统设计面试的评分标准。

系统设计面试主要考察以下几个方面：

• 可行解 Work Solution 25%
• 特定问题 Special Case 20%
• 分析能力 Analysis 25%
• 权衡 Tradeoff 15%
• 知识储备 Knowledge Base 15%

在面试中，常见的错误是面试官给出问题后，候选人就开始怼各种关键词，什么Load Balancer，Memcache，NodeJS，MongoDB，MySQL……

实际上，针对系统设计问题，九章算法有一套4S分析法，即使完全不知道的问题也可以按照这个方法一步步去回答。

所谓4S分析法中的4S是指Scenario（场景），Service（服务），Storage（存储），Scale（扩展）。

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接下来，我们结合4S分析法来具体回答一道常见系统设计题：如何设计一个推特？

第一步：Scenario 场景

在这一步，你需要询问面试官：需要设计哪些功能（也可以自己想），需要承受多大的访问量？

首先可以把Twitter的功能一个个罗列出来，很显然你无法在45分钟的面试中完成所有功能的设计，所以需要筛选出核心功能（Post a Tweet，Timeline，News Feed，Follow/Unfollow a user，Register/Login）。

然后有的面试官可能会问你系统承受的QPS大概是多少？需要考虑并发用户，读频率（Read QPS）以及写频率（Write QPS）。记住重要的是你的思考和计算过程而不是计算结果。

分析QPS有什么用？

• 如果QPS = 100，那么用你的笔记本作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Single Point Failure；
• QPS = 1m，则需要建设一个1000台Web服务器的集群，并且要考虑如何Maintainance（某一台挂了怎么办）。

QPS 和 服务器/数据库之间的关系

• 一台Web Server承受量约为 1K的QPS（考虑到逻辑处理时间以及数据库查询的瓶颈）；
• 一台SQL Database承受量约为 1K的QPS（如果JOIN和INDEX query比较多的话，这个值会更小）；
• 一台 NoSQL Database (Cassandra) 约承受量是 10k 的 QPS；
• 一台 NoSQL Database (Memcached) 约承受量是 1M 的 QPS。

第二步，Service服务

所谓服务可以认为是逻辑处理的整合，对于同一类问题的逻辑处理可以归并到一个服务中。这一步实际上就是将整个系统细分为若干个小的服务。

根据第一步选出的核心功能，我们可以将推特拆分成如下的几个服务：

第三步，Storage 存储

接下来就是4S分析法中最重要的一部分，存储。根据每个服务的数据特性选择合适的存储结构，然后细化数据表结构。

系统设计中可以选择的存储结构一般有三大类：数据库系统，文件系统，缓存系统。其中数据库系统又分为关系型数据库（SQL Database）和非关系型数据库（NoSQL Database）。

确定存储结构后，我们需要细化数据表结构，面试中可以通过画图展示数据存储和读取的流程。

用过前3个步骤的分析，我们已经得到了一个可行方案，注意是Work Solution而不是Perfect Solution，这个方案可以存在很多待解决的缺陷。

所以需要4S分析法的最后一步，Scale 扩展。

这一步主要分两部分，一个是优化，包括解决设计缺陷，更多功能设计以及一些特殊情况如何处理；另一个是维护，包括系统的鲁棒性和扩展性，比如有一台服务器/数据库挂了怎么办？如果有流量暴增，如何扩展？

关于这一步更多的解题思路内容，可以来看我主讲的《系统架构设计》，现在前两节限免开放，感兴趣的同学可以免费试听下。

最后总结一下系统设计面试中需要注意的点：

• Ask before design. 问清楚再动手设计，不要一上来就冲着一个巨牛的方案去设计；
• No more no less. 不要总想着设计最牛的系统，要设计够用的系统；
• Work solution first. 先设计一个基本能工作的系统，然后再逐步优化；
• Analysis is important than solution. 系统设计没有标准答案，记住答案是没用的，通过分析过程展示知识储备，权衡各种设计方式的利弊。

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