网站服务器 WebServer/ApplicationServer

我们经常访问的网站背后都有一台或者若干台机器，提供HTTP/HTTPS服务，这样的机器就是网站服务器。
一台性能较好的服务器大约每秒钟可以处理1000次访问请求.

数据库 Database

• 顾名思义，就是存储数据的仓库，一般在内网中使用，不会向外网开放访问端口。
  数据库配合服务器实现对数据的增删改查。
• 一般在系统架构中，数据库和WebServer会放在不同的机器上。

常见数据库

数据库一般分成关系型数据库(Relational database)和非关系型数据库(NoSQL)
常见的有以下几种

1. MySQL, PostgreSQL, SQLServer, Oracle
   最常见的关系型数据库，按照结构化存储数据，要求数据有较高的稳定性，不会轻易修改，表之间的关系比较复杂。
2. Memcached, Redis
   Key-Value NoSQL数据库，一般用作缓存系统，内存级别的访问速度，效率高，memcached要快于redis，
   但是redis支持更多的数据结构，并且memcached不支持数据持久化。适合用在存储比较耗时的计算结果，或者频繁查询的数据。
3. MongoDB
   DocumentBased NoSQL，适合写多读少的数据
4. Cassandra, HBase
   Column Family Based NoSQL, 也是Key-Value的结构，只不过Key，一般分为row-key和column-key，
   适合放查询请求简单的数据。

文件系统 FileSystem

操作系统的组成部分，一般是目录结构。数据库是基于文件系统存在，
换句话就是数据库系统依赖于文件系统。但是数据库系统提供了更加丰富的数据操作，
文件系统的接口比较单一。适合存储非结构化的数据，如图片，视频等等。

缓存 Cache

在系统设计中一般使用Memcache，也就是内存中的缓存。可以理解成哈希表，key-value结构。
常用的缓存软件是Memcached。由于空间有限，需要淘汰掉一些不常用的数据。
常用的算法有LRU(Least Recently Used)，简易版的可以参考 LeetCode 146.LRU缓存

分析方法

1. 明确设计需求
   • 需要实现哪些功能，找出核心功能
   • 有多大的访问量
     关注几个数值：DAU(Daily Active Users)日活跃用户，MAU(Monthly Active Users)月活跃用户，QPS(Queries Per Second)每秒查询次数。要有对应的计算过程，具体数值并不重要，可以按照自己的想法或者对方的要求进行预估。
     并发用户(Concurrent User):
     计算QPS
     - DAU * 单个用户请求次数 / 一天的秒数
     - 峰值在上面数值的基础上乘以一个系数，这个结果可以作为读频率
     - 写频率一般遵循二八原则，不超过读频率的20%
     计算出QPS之后考虑服务器和数据库的数量
     - 单台服务器QPS=1000
     - 单台SQL数据库QPS=1000
     - 单台NoSQL数据库QPS=10000
     - 单台Memcached QPS=1000000
2. 把所有需求浏览一遍，添加服务，把同一类问题或者相同逻辑的服务合并到一起
3. 为每个服务选择适合的存储结构，定义数据表的结构
4. 考虑系统还有那些缺陷，如何优化系统，是否支持扩展