设计核心组件

对每一个核心组件进行具体地分析。例如，面试官让你设计一个url短网址，你需要考虑这些问题

对系统进行优化

找到系统的瓶颈所在，对其进行优化，例如可以考虑水平扩展、数据库分片等等。

响应时间

响应时间指从发出请求开始到收到最后响应数据所需的时间，响应时间是系统最重要的性能指标其直观地反映了系统的“快慢”。

并发数

并发数指系统能够同时处理请求的数目，这个数字反映了系统的负载特性。

吞吐量

吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量，体现系统的整体处理能力。

QPS（Query Per Second）：服务器每秒可以执行的查询次数

TPS（Transaction Per Second）：服务器每秒处理的事务数

并发数=QPS*平均响应时间

经常听到的一些系统活跃度的名词

PV（Page View）

页面点击量或者浏览量，用户每次对网站中的每个页面访问均被记录一个PV，多次访问则会累计。

UV（Unique visitor）

独立访客，统计一天内访问网站的用户数，一个用户多次访问网站算一个用户

IP（Internet Protocol）

指一天内访问某站点的IP总数，以用户的IP地址作为统计的指标，相同IP多次访问某站点算一次

IP和UV的区别：

在同一个IP地址下，两个不同的账号访问同一个站点，UV算两次，IP算一次

DAU（Daily Active User）：日活跃用户数量。

MAU(monthly active users)：月活跃用户人数。

常用软件的QPS

通过了解这些软件的QPS可以更清楚地找出系统的瓶颈所在。

这里列举了一些比较经典的系统设计题，并给出了解题思路，该部分内容来源于Gitbook

如何设计一个分布式ID生成器(Distributed ID Generator)，并保证ID按时间粗略有序？

现实中很多业务都有生成唯一ID的需求，例如：

这个ID往往会作为数据库主键，所以需要保证全局唯一。数据库会在这个字段上建立聚集索引(Clustered Index，参考 MySQL InnoDB)，即该字段会影响各条数据再物理存储上的顺序。

ID还要尽可能短，节省内存，让数据库索引效率更高。基本上64位整数能够满足绝大多数的场景，但是如果能做到比64位更短那就更好了。需要根据具体业务进行分析，预估出ID的最大值，这个最大值通常比64位整数的上限小很多，于是我们可以用更少的bit表示这个ID。

查询的时候，往往有分页或者排序的需求，所以需要给每条数据添加一个时间字段，并在其上建立普通索引(Secondary Index)。但是普通索引的访问效率比聚集索引慢，如果能够让ID按照时间粗略有序，则可以省去这个时间字段。为什么不是按照时间精确有序呢？因为按照时间精确有序是做不到的，除非用一个单机算法，在分布式场景下做到精确有序性能一般很差。

这就引出了ID生成的三大核心需求：

下面介绍一些常用的生成ID的方法。

用过MongoDB的人会知道，MongoDB会自动给每一条数据赋予一个唯一的ObjectId,保证不会重复，这是怎么做到的呢？实际上它用的是一种UUID算法，生成的ObjectId占12个字节，由以下几个部分组成，

UUID是一类算法的统称，具体有不同的实现。UUID的优点是每台机器可以独立产生ID，理论上保证不会重复，所以天然是分布式的，缺点是生成的ID太长，不仅占用内存，而且索引查询效率低。

既然MySQL可以产生自增ID，那么用多台MySQL服务器，能否组成一个高性能的分布式发号器呢？显然可以。

假设用8台MySQL服务器协同工作，第一台MySQL初始值是1，每次自增8，第二台MySQL初始值是2，每次自增8，依次类推。前面用一个 round-robin load balancer 挡着，每来一个请求，由 round-robin balancer 随机地将请求发给8台MySQL中的任意一个，然后返回一个ID。

Flickr就是这么做的，仅仅使用了两台MySQL服务器。可见这个方法虽然简单无脑，但是性能足够好。不过要注意，在MySQL中，不需要把所有ID都存下来，每台机器只需要存一个MAX_ID就可以了。这需要用到MySQL的一个REPLACE INTO特性。

这个方法跟单台数据库比，缺点是ID是不是严格递增的，只是粗略递增的。不过这个问题不大，我们的目标是粗略有序，不需要严格递增。

比如 Twitter 有个成熟的开源项目，就是专门生成ID的，Twitter Snowflake 。Snowflake的核心算法如下：

最高位不用，永远为0，其余三组bit占位均可浮动，看具体的业务需求而定。默认情况下41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年，10bit的工作机器id可以支持1023台机器，序列号支持1毫秒产生4095个自增序列id。

Instagram用了类似的方案，41位表示时间戳，13位表示shard Id(一个shard Id对应一台PostgreSQL机器),最低10位表示自增ID，怎么样，跟Snowflake的设计非常类似吧。这个方案用一个PostgreSQL集群代替了Twitter Snowflake 集群，优点是利用了现成的PostgreSQL，容易懂，维护方便。

有的面试官会问，如何让ID可以粗略的按照时间排序？上面的这种格式的ID，含有时间戳，且在高位，恰好满足要求。如果面试官又问，如何保证ID严格有序呢？在分布式这个场景下，是做不到的，要想高性能，只能做到粗略有序，无法保证严格有序。

如何设计一个短网址服务(TinyURL)？

微博和Twitter都有140字数的限制，如果分享一个长网址，很容易就超出限制，发布出去。短网址服务可以把一个长网址变成短网址，方便在社交网络上传播。

很显然，要尽可能的短。长度设计为多少才合适呢？

当前互联网上的网页总数大概是 45亿，45亿超过了 2^{32}=4294967296232=4294967296，但远远小于64位整数的上限值，那么用一个64位整数足够了。

微博的短网址服务用的是长度为7的字符串，这个字符串可以看做是62进制的数，那么最大能表示{62}^7=352161****208627=3521614606208个网址，远远大于45亿。所以长度为7就足够了。

一个64位整数如何转化为字符串呢？，假设我们只是用大小写字母加数字，那么可以看做是62进制数，log_{62} {(2^{64}-1)}=10.7log62(264−1)=10.7，即字符串最长11就足够了。

实际生产中，还可以再短一点，比如新浪微博采用的长度就是7，因为 62^7=352161****208627=3521614606208，这个量级远远超过互联网上的URL总数了，绝对够用了。

现代的web服务器（例如Apache, Nginx）大部分都区分URL里的大小写了，所以用大小写字母来区分不同的URL是没问题的。

因此，正确答案：长度不超过7的字符串，由大小写字母加数字共62个字母组成

一个长网址，对应一个短网址，还是可以对应多个短网址？这也是个重大选择问题

一般而言，一个长网址，在不同的地点，不同的用户等情况下，生成的短网址应该不一样，这样，在后端数据库中，可以更好的进行数据分析。如果一个长网址与一个短网址一一对应，那么在数据库中，仅有一行数据，无法区分不同的来源，就无法做数据分析了。

以这个7位长度的短网址作为唯一ID，这个ID下可以挂各种信息，比如生成该网址的用户名，所在网站，HTTP头部的 User Agent等信息，收集了这些信息，才有可能在后面做大数据分析，挖掘数据的价值。短网址服务商的一大盈利来源就是这些数据。

正确答案：一对多

现在我们设定了短网址是一个长度为7的字符串，如何计算得到这个短网址呢？

最容易想到的办法是哈希，先hash得到一个64位整数，将它转化为62进制整，截取低7位即可。但是哈希算***有冲突，如何处理冲突呢，又是一个麻烦。这个方法只是转移了矛盾，没有解决矛盾，抛弃。

**正确答案：**分布式ID生成器

如果存储短网址和长网址的对应关系？以短网址为 primary key, 长网址为value, 可以用传统的关系数据库存起来，例如MySQL, PostgreSQL，也可以用任意一个分布式KV数据库，例如Redis, LevelDB。

如果你手痒想要手工设计这个存储，那就是另一个话题了，你需要完整地造一个KV存储引擎轮子。当前流行的KV存储引擎有LevelDB和RockDB，去读它们的源码吧

这也是一个有意思的问题。这个问题主要是考察你对301和302的理解，以及浏览器缓存机制的理解。

301是永久重定向，302是临时重定向。短地址一经生成就不会变化，所以用301是符合http语义的。但是如果用了301， Google，百度等搜索引擎，搜索的时候会直接展示真实地址，那我们就无法统计到短地址被点击的次数了，也无法收集用户的Cookie, User Agent 等信息，这些信息可以用来做很多有意思的大数据分析，也是短网址服务商的主要盈利来源。

所以，正确答案是302重定向。

可以抓包看看新浪微博的短网址是怎么做的，使用 Chrome 浏览器，是我事先发微博自动生成的短网址。来抓包看看返回的结果是啥