前几章一些笔记

System Design Interview 介绍了 system design 的一些面试题，也介绍了分布式系统上的一些 building blocks. 这本书介绍了一下这些内容。

这本书逻辑上大概分为两部分：

1. 介绍分布式应用的 building blocks
2. 介绍一些分布式系统常用组件的实现方式。
3. 介绍一些大型 web 应用的架构。

Part1 building blocks

这里的客户端/user 一般指的是 web 或者是移动端的 app. 这些通过 dns 来拿到服务器的 ip, 然后访问服务器。

同时，数据存储通常会丢到某个 db 上。按需求选择 MySQL MongoDB 这些选型。

说句实话一般网络 app 这些东西就够了。但是大型应用这样就等死吧。

Load balancer

一般需要负载均衡来处理一些问题，nginx, haproxy, envoy 都有这些功能。

（这里注意一下有个 L4/L7 负载均衡的区别）

Database application

无论是 master/slave 然后挂个什么方式，可以做 db 的主从备份、在业务测切分 db。

当然也可以用分布式的 db, 不过有的时候你还是要 manage 一些数据分布之类的问题的

cache

没有需求上缓存属于折磨自己：https://www.zhihu.com/question/383926405

但是有需求的话，缓存能够起飞。

缓存的架构也很复杂，我之前读过一篇 fb 的论文：

1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/194347153
2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/310697650

然后还要区分下 write through cache/write aside cache.

这本书提了一下使用 cache 需要提前设计的几件事：

1. Eviction policy
2. mitigating failure
3. consistency
4. Expiration policy
5. Decide when to use cache

CDN

CDN 从一个类似 amazon s3 的服务拉内容（当然，直播的话会更复杂）

1. cost (真实...)
2. cache expiry
3. CDN fallback: CDN 挂了怎么办
4. Invalidating files

Stateful/Stateless

Stateless 的通常可以直接起飞，快乐扩容，但是很多时候也需要访问 stateful 的 db 这类的资源，访问 shared storage 这类。

Data Centers

很多时候，业务部署都需要多个 DC，一个地方机房过热，可能受灾就有多机器全挂了。

DC 需要考虑流量调度、数据同步、测试，但也给了系统更好的稳定性。

对于基础组建而言，多数据中心同步还是一个很麻烦的问题，因为 latency 高，流量贵。

Message queue

对业务而言，mq 意味着某种形式的解耦。用户可能希望希望：

1. 丢就丢了，随便你怎么处理
2. 希望 exactly once 之类的语义。

Logging, metrics, automation

查过问题懂得都懂。虽然我不是很懂 logging...

wrap up

量级估计

这个可以参考 every number programmers should know, 又一个每年都会更新的网站，可以找找看。

然后知道 MB GB PB 有多大（我需要天天算这个哈哈哈）

这里还有对 QPS 和 Peek QPS 的估算（实际上我感觉真实情况还是要看统计数据什么的）

Part2 组件和实现

Rate Limiter

为了不发现暴写就等死，可以做一些组件上的限流。

此外，业务本身也会自己估一个 QPS，这个虽然比较粗略，但是也能做一个基本的限制。限流在这方面可以给自己系统一个很好的保障。

这个可以以客户端的形式提供，也可以做成一个 api gateway，在 QPS 过高的时候返回一个 HTTP 429。

RateLimit 有下面的算法

• Token bucket
• Leaking bucket
• Fixed window counter
• Sliding window log
• Sliding window counter

我这里搓了一个简单的单机 leaky_bucket.rs : https://github.com/mapleFU/md-snippets/blob/master/components/ratelimiter/src/leaky_bucket.rs#L36

参考了：https://github.com/uber-go/ratelimit/blob/main/limiter_atomic.go

实际的数据可以存储在 Redis 这样的地方，让这个组件能够 scale. 同时，为了处理 Redis 这方面的并发操作，可以使用 lua script 或者 sorted sets data structure。

Consisteny Hashing

这节内容没啥讲的，基本和 Dynamo 那篇论文差不多。和 Chord 这篇论文的不一样. 这个是应该假定有 proxy 的

consistent hashing 我推荐再看看 Jump Consistent Hashing, MagLev. 这两个都是 Google 提出来的。

https://writings.sh/post/consistent-hashing-algorithms-part-2-consistent-hash-ring

上面这篇博客是我找到的最好的相关博客。

Key-Value Storage

这篇也基本是 Dynamo. 我觉得有兴趣可以看看 Spanner

这个 cheatsheet 倒是挺有意思的，看完 dynamo 论文可以回头看一眼。

Unique ID Generator

这个其实也看对 Unique ID 的需求的：

1. 是否要强有序？或者比较弱的有序？
2. 你的 id 需要多少位？

下面有几种方式：

一：走 DB, 然后 db 可能可以多个 master. 比方说有 k 台机器，然后每台机器递增，然后对外提供就是：如果来自第一台就是 1, 1+k, 1 + 2k... 如此类推。

这种方式在多 DC 的环境下不太好处理，同时服务器增加的时候，不是很好处理。

然后其实也可以参考美团的 leaf: https://tech.meituan.com/2019/03/07/open-source-project-leaf.html

二：UUID

A UUID is another easy way to obtain unique IDs. UUID is a 128-bit number used to identify information in computer systems.

UUID 有几种不同的生成方法，比如 UUID V1 V2 V3 V4. 通常我们可以用 v4 来高一些随机生成

当然，uuid 也可以根据别的一些信息来生成。

三：Ticket Server

用 Etcd 之类的方式来发号，这个比较类似 PingCAP 的 PD 了。

四：twitter snowflake

这个是根据机器 ID 和时间来发号的。注意这个时间应该采用递增的时间，而不允许回退。

我写了个简单的实现：https://github.com/mapleFU/md-snippets/tree/master/components/snowflake

URL Shortener

URL Shortener 通常有要求是：

1. 不能重复。
2. human readable

这个内容也可以生成验证码。然后存到 db 里面，因为要做去重。这里 db 可以糊一层 cache，但是感觉 bloom 不太好搞，因为 down 掉了感觉恢复起来不晓得咋搞。

这里我也搓了一遍（不过就只有算法，DB 交互只写了个接口）：https://github.com/mapleFU/md-snippets/tree/master/components/url_shortener

Part3: Systems

Web Crawler

Web crawler 需要：

1. 给定一些 Seed, 然后从这些网页开始拉
2. 能够拉取 robot.txt 遵纪守法；然后要有一定反爬能力
3. 需要能够解析网页，找到对应的信息
4. 按照 BFS/DFS 的策略，从已经爬到的链接里拿到后面的目标
5. 防止无限递归的网址/反爬策略把自己搞傻了
6. 对网络的访问不要过于频繁，要限流
7. 要能够合理处理 timeout
8. 但同时，需要有分布式的爬取能力

这里我觉得这个架构还是有点像 Scrapy 的，看了一下 scrapy：

这里有一些中间件，就是上图的 extension model.

Scheduler 可能可以有一个 Redis 后端，用来调度下一个应该抓的 URL, 然后这个发给 downloader, 走逻辑下载，再回到 engine, 丢给 spiders 的中间件做一些扩展处理，最后把内容丢给 item pipeline.