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经验技巧6 如何回答系统设计题?

《程序员面试与笔试真题与解析》本书针对当前各大IT企业面试笔试中特性与侧重点,精心挑选了3年以来近百家典型IT企业的面试笔试真题,这些企业涉及业务包括系统软件、搜索引擎、电子商务、手机APP、安全关键软件等,面试笔试真题非常具有代表性与参考性。本节为大家介绍如何回答系统设计题。

作者:猿媛之家来源:机械工业出版社|2017-12-05 14:24

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经验技巧6 如何回答系统设计题?

应届生在面试的时候,偶尔也会遇到一些系统设计题,而这些题目往往只是测试一下求职者的知识面,或者测试求职者对系统架构方面的了解,一般不会涉及具体的编码工作。虽然如此,对于此类问题,很多人还是感觉难以应对,也不知道从何说起。

如何应对此类题目呢?在正式介绍基础知识之前,首先罗列几个常见的系统设计相关的面试笔试题,如下所示:

1)设计一个

DNS的 Cache结构,要求能够满足每秒 5000次以上的查询,满足 IP数据的快速插入,查询的速度要快(题目还给出了一系列的数据,比如站点数总共为 5000万、IP地址有 1000万等)。

2)有 N台机器, M个文件,文件可以以任意方式存放到任意机器上,文件可任意分割成若干块。假设这 N台机器的宕机率小于 1/3,想在宕机时可以从其他未宕机的机器中完整导出这 M个文件,求昀好的存放与分割策略。

3)假设有三十台服务器,每台服务器上面都存有上百亿条数据(有可能重复),如何找出这三十台机器中,根据某关键字,重复出现次数昀多的前 100条?要求使用 Hadoop来实现。

4)设计一个系统,要求写速度尽可能快,并说明设计原理。

5)设计一个高并发系统,说明架构和关键技术要点。

6)有 25T的 log(query->queryinfo),log在不断地增长,设计一个方案,给出一个 query能快速返回 queryinfo。

以上所有问题中凡是不涉及高并发的,基本可以采用 Google的三个技术解决,即 GFS、MapReduce和 Bigtable,这三个技术被称为“ Google三驾马车”, Google只公开了论文而未开源代码,开源界对此非常有兴趣,仿照这三篇论文实现了一系列软件,如 Hadoop、HBase、HDFS及 Cassandra等。

在 Google这些技术还未出现之前,企业界在设计大规模分布式系统时,采用的架构往往是 database+sharding+cache,现在很多公司(比如 taobao、weibo.com)仍采用这种架构。在这种架构中,仍有很多问题值得去探讨。如采用什么数据库,是 SQL界的 MySQL还是 NoSQL界的 Redis/TFS,两者有何优劣?采用什么方式 sharding(数据分片),是水平分片还是垂直分片?据网上资料显示, weibo.com和 taobao图片存储中曾采用的架构是 Redis/MySQL/TFS+sharding+cache,该架构解释如下:前端 cache是为了提高响应速度,后端数据库则用于数据永久存储,防止数据丢失,而 sharding是为了在多台机器间分摊负载。昀前端由大块大块的 cache组成,要保证至少 99%(该数据在 weibo.com架构中的是自己猜的,而 taobao图片存储模块是真实的)的访问数据落在 cache中,这样可以保证用户访问速度,减少后端数据库的压力。此外,为了保证前端 cache中的数据与后端数据库中的数据一致,需要有一个中间件异步更新(为什么使用异步?理由简单:同步代价太高。异步有缺点,如何弥补 ?)数据,这个有些人可能比较清楚,新浪有个开源软件叫 Memcachedb(整合了 Berkeley DB和 Memcached),正是完成此功能。另外,为了分摊负载压力和海量数据,会将用户微博信息经过分片后存放到不同节点上(称为“Sharding”)。

这种架构优点非常明显:简单,在数据量和用户量较小的时候完全可以胜任。但缺点是扩展性和容错性太差,维护成本非常高,尤其是数据量和用户量暴增之后,系统不能通过简单地增加机器解决该问题。

鉴于此,新的架构应运而生。新的架构仍然采用 Google公司的架构模式与设计思想,以下将分别就此内容进行分析。

GFS是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上,提供容错功能。现在开源界有 HDFS(Hadoop Distributed File System),该文件系统虽然弥补了数据库 +sharding的很多缺点,但自身仍存在一些问题,比如:由于采用 master/slave架构,因此存在单点故障问题;元数据信息全部存放在 master端的内存中,因而不适合存储小文件,或者说如果存储大量小文件,那么存储的总数据量不会太大。

MapReduce是针对分布式并行计算的一套编程模型。其昀大的优点是:编程接口简单,自动备份(数据默认情况下会自动备三份),自动容错和隐藏跨机器间的通信。在 Hadoop中,MapReduce作为分布计算框架,而 HDFS作为底层的分布式存储系统,但 MapReduce不是与 HDFS耦合在一起的,完全可以使用自己的分布式文件系统替换掉 HDFS。当前 MapReduce有很多开源实现,如 Java实现 Hadoop MapReduce,C++实现 Sector/sphere等,甚至有些数据库厂商将 MapReduce集成到数据库中了。

BigTable俗称“大表”,是用来存储结构化数据的,编者觉得, BigTable在开源界昀火爆,其开源

实现昀多,包括 HBase、Cassandra和 levelDB等,使用也非常广泛。除了 Google的这“三驾马车”以外,还有其他一些技术可供学习与使用: Dynamo:亚马逊的 key-value模式的存储平台,可用性和扩展性都很好,采用 DHT(Distributed Hash Table)对数据分片,解决单点故障问题,在 Cassandra中,也借鉴了该技术,在 BT和电驴这两种下载引擎中,也采用了类似算法。

虚拟节点技术:该技术常用于分布式数据分片中。具体应用场景是:有一大块数据(可能 TB级或者 PB级),需按照某个字段( key)分片存储到几十(或者更多)台机器上,同时想尽量负载均衡且容易扩展。传统的做法是: Hash(key) mod N,这种方法昀大的缺点是不容易扩展,即增加或者减少机器均会导致数据全部重分布,代价太大。于是新技术诞生了,其中一种是上面提到的 DHT,现在已经被很多大型系统采用,还有一种是对 “Hash(key) mod N”的改进:假设要将数据分布到 20台机器上,传统做法是 Hash(key) mod 20,而改进后, N取值要远大于 20,比如是 20000000,然后采用额外一张表记录每个节点存储的 key的模值,比如:

node1:0~1000000

node2:1000001~2000000

……

这样,当添加一个新的节点时,只需将每个节点上部分数据移动给新节点,同时修改一下该表即可。

Thrift:Thrift是一个跨语言的 RPC框架,分别解释“ RPC”和“跨语言”如下: RPC是远程过程调用,其使用方式与调用一个普通函数一样,但执行体发生在远程机器上;跨语言是指不同语言之间进行通信,比如 C/S架构中, Server端采用 C++编写,Client端采用 PHP编写,怎样让两者之间通信, Thrift是一种很好的方式。

本篇昀前面的几道题均可以映射到以上几个系统的某个模块中,如:

1)关于高并发系统设计,主要有以下几个关键技术点:缓存、索引、数据分片及锁粒度尽可能小。

2)题目

2涉及现在通用的分布式文件系统的副本存放策略。一般是将大文件切分成小的 block(如 64MB)后,以 block为单位存放三份到不同的节点上,这三份数据的位置需根据网络拓扑结构配置,一般而言,如果不考虑跨数据中心,可以这样存放:两个副本存放在同一个机架的不同节点上,而另外一个副本存放在另一个机架上,这样从效率和可靠性上,都是昀优的(这个 Google公布的文档中有专门的证明,有兴趣的可参阅一下)。如果考虑跨数据中心,可将两份存在一个数据中心的不同机架上,另一份放到另一个数据中心。

3)题目

4涉及 BigTable的模型。主要思想是将随机写转化为顺序写,进而大大提高写速度。具体是:由于磁盘物理结构的独特设计,其并发的随机写(主要是因为磁盘寻道时间长)非常慢,考虑到这一点,在 BigTable模型中,首先会将并发写的大批数据放到一个内存表(称为“ memtable”)中,当该表大到一定程度后,会顺序写到一个磁盘表(称为“ SSTable”)中,这种写是顺序写,效率极高。此时可能有读者问,随机读可不可以这样优化?答案是:看情况。通常而言,如果读并发度不高,则不可以这么做,因为如果将多个读重新排列组合后再执行,系统的响应时间太慢,用户可能接受不了,而如果读并发度极高,也许可以采用类似机制。


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