如何答好面试中的系统设计题？

[hakunamatata11]

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）。

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 。

关于更多的内容，可以来看我主讲的**《系统架构设计》**，现在前两节限免开放。