系统设计的黄金法则

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系统设计很复杂，一种设计并不能适应所有情况。

1. 对于读取密集型系统 — 考虑使用缓存。
2. 对于写入量大的系统 — 使用消息队列进行异步处理
3. 对于低延迟要求 — 考虑使用缓存和 CDN。
4. 需要𝐀原子性、𝐂一致性、𝐈隔离性、𝐃耐用性兼容数据库 — 选择 RDBMS/SQL 数据库。
5.拥有非结构化数据——选择NoSQL数据库。
6. 拥有复杂的数据（视频、图像、文件）——选择 Blob/对象存储。
7. 复杂的预计算——使用消息队列和缓存。
8. 海量数据搜索——考虑搜索索引、尝试或搜索引擎。
9. 扩展 SQL 数据库 — 实施数据库分片。
10. 高可用性、性能和吞吐量 — 使用负载均衡器。
11. 全球数据交付——考虑使用 CDN。
12.图形数据（具有节点、边和关系的数据）——利用图形数据库。
13. 扩展各种组件——实现水平扩展。
14. 高性能数据库查询——使用数据库索引。
15.批量作业处理——考虑批处理和消息队列。
16.服务器负载管理和防止 DOS 攻击 - 使用速率限制器。
17. 微服务架构——使用 API 网关。
18. 针对单点故障——实施冗余。
19.为了容错性和持久性——实施数据复制。
20. 对于用户到用户的快速通信 — 使用 Websockets。
21.分布式系统中的故障检测——实现心跳。
22. 数据完整性——使用校验和算法。
23. 高效的服务器扩展——实施一致的哈希。
24. 去中心化数据传输——考虑 Gossip 协议。
25. 基于位置的功能 — 使用四叉树、Geohash 等。
26. 避免特定的技术名称 — 使用通用术语。
27. 高可用性和一致性的权衡——最终一致性。
28. 对于IP解析和域名查询——提及DNS。
29. 处理网络请求中的大数据——实施分页。
30. 缓存逐出策略 — 首选 LRU（最近最少使用）缓存。
31. 处理流量高峰：实施自动扩展以动态管理资源
32. 需要分析和审计跟踪 — 考虑使用数据湖或仅附加数据库
33. 处理大规模同时连接 — 使用连接池并考虑使用 Protobuf 来最小化数据负载