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4S分析法

场景 - Scenario

是什么?

• 需要设计哪些功能

• 这一设计需要多牛（扛得住多少并发、支持多少用户、可用程度能达到什么标准等）

了解经验值

• 日活跃用户（DAU，Daily Active User）

• 月活跃用户（MAU，Monthly Active User）

• 读/写频率（QPS，Queries Per Second）

• 并发用户（秒） = 日活跃用户 * 每个用户平均每日请求次数（估算）/ 86400 秒

• 访问峰值 = 并发用户 * 倍数（通常 2~9 倍都是合理的）

• 通过上述数值做出对读/写 QPS 的估算

设计系统规模

• QPS < 100：使用单机低配服务器就可以了

• QPS < 1K：稍好一些的中高配服务器（需要考虑单点故障、雪崩问题等）

• QPS 达到 1M：百台以上 Web 服务器集群（需要考虑容错与恢复问题，某一台机器挂了怎么办，如何恢复）

QPS 和 Web Server 或者 数据库的关系

• 一台 Web Server 的承受量约为 1K QPS

• 一台 SQL Database 的承受量约为 1K QPS（如果数据库访问中涵盖大量的 JOIN 和索引相关查询，这一数值会更小）

• 一台 NoSQL Database（如 Cassandra）承受量约为 10K QPS

• 一台 NoSQL 缓存 Database（如 Memcached 内存 KV 数据库）承受量约为 1M QPS

服务 - Service

将大系统拆分为小服务

• Replay：重新过一下所有需求，为每个需求添加一个或多个服务

• Merge：将相同的服务进行归并

存储 - Storage

什么数据？用什么存？怎么存？

• Select：为每个服务选择合适的存储结构

• Schema：细化数据库的表结构

常用数据库

• SQL 数据库 - 关系型数据库：一般用于存储结构化数据，例如用户信息（Profile）、各种业务表单数据等

• NoSQL 数据库 - 非关系型数据库：一般用于存储非结构化数据，文章、社交图谱等

• 文件系统：严格来讲，文件系统其实不属于数据库，但是在系统设计中，作为一种对数据进行存放、读写的容器，也是常常会出现在系统设计的相关问题中的。文件系统可以存放图片（非常推荐小图片可以用 fastDFS 这类分布式存储）、视频。AWS 的 S3 也属于一种文件系统

扩展 - Scale

该如何对系统进行优化和维护

优化（Optimize）

• 解决设计缺陷

• 更多功能设计

• 特殊用例的设计（极端情况、边界处理）

维护（Maintainance）

• 系统的鲁棒性：如果有一台/几台服务器/数据库挂了，怎么办？

• 系统的扩展性：如果流量暴增如何扩展系统？