我们都被系统面试害惨了...
系统设计实际上是高屋建瓴的扯淡，是彻彻底底的吹牛逼，是面试造火箭的典型。
为什么这么说？
实际上大多数人都没有完全对口的系统设计经验，甚至连系统设计经验都没有，就要求被面系统设计相关的题。
如果觉得有点难以理解，举个例子：
一个滴滴程序员跳到快手，他可能会有定位信息服务系统、优惠券系统的设计经验，但大概率没有视频流推荐系统的设计经验，反之亦然。
更何况大多数人所在的公司DAU不超过10,000，用户人数不超过100,000，别说是系统设计了，公司的寿命可能都还没有你的工作年限长。
所以，如果只是应付系统设计面试，建议大家先学会“扯淡”。
如果是想真正提升系统设计的能力，在今后的工作中，你也一定会慢慢接触到的。
那么，我重点讲讲如何应付系统设计面试。
第一步，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%
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）。
在九章算法的《系统架构设计2021版》会具体讲解一个经典的系统设计题目——如何设计一个Twitter？，感兴趣的同学可以来免费试听体验一下~
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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）。
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）。
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？
关于这一步更多的内容，可以来看硅谷技术专家主讲的《系统架构设计》，现在前两节限免开放。
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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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