一个纯正程序员的啰嗦
我不知道有多少朋友和我一样，业余搞一搞股票，觉得生活很充实。但是作为典型的散户，或多或少都有着韭菜的特质，在股市里面折腾，做出一些成功的决策，然后得意；或者做出一些失败的决策，然后后悔。
事先声明，我持有美股股票好多年了，但是正儿八经 “玩” 美股其实没多久，下面记录的是一些我自己的心得体会，仅此而已。
1. 把最多的时间花在寻找和研究一个好生意上面，而不是花在用技术去分析那些自己不了解的股票上面。
我觉得这是最重要的一条。我觉得，和机构和庄家比，散户们总是在弱者一侧，他们有强大的工具，有灵通的消息，有快速的执行，有理性的规划；而散户呢？这些什么都没有，散户有的优势，可能
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短网址系统可能是最常见的分布式系统设计问题之一了，本身从业务需求上说，读远多过写，而且数据结构确定且简单，数据量小，还易于使用缓存，因此本身难度在分布式系统的问题里面算是比较低的。另外，这个系统本身 “分布式” 的特性也比较弱，而且从组件图的角度来说，没有多少是 “可画的” ，因此之前也就没有介绍它。不过后来我改变想法了，我觉得还是可以总结总结，特别是可以把一些相关的特殊需求考虑进去。
短网址服务就像是 bit.ly 这样的，给一个长长的 URL，它给你吐出一个较短的 URL，往后访问这个 URL 就可以做到 302 重定向到原来那个长 URL 了。
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这篇讲的是证券交易系统，这类系统包含的内容很多，但是我们还是把目光放在核心的交易部分，比如说股票交易。在某个可交易时间，如果卖家 A 要以至少 y 的价格卖掉股票 x，卖家 B 愿以至多 y 的价格买入股票 x，那么这个交易就可以发生。
虽说是交易系统，但是它和任何一个支付平台的交易系统有着显著的不同，它的核心是一个竞价匹配的机制，而非货币支付的机制，简单地说，这个机制包含了这样四个步骤：
从非功能的角度看，有这样几条需求是这样的系统尤其要强调的：
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今天这篇是关于实时流处理（real-time stream processing）的，这一类的系统这几年比较多了，但相对而言并没有之前提到的几类基础设施系统常见。为什么说这类系统如今更为常见呢？因为一般说来，或者说曾经有一个普遍的认知，就是 throughput 和 latency 难以兼得的事实：
可是，越来越多的系统需要大量的数据处理，往往需要上面二者 “鱼和
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这篇是讲数据监控系统的，常见的包括 Datadog 和 Prometheus 等等。一个比较完整的数据监控系统要包括数据采集和数据展示两个部分。在此基础上，还可以具备告警和其它数据处理的功能。
对于监控的数据， 通常包括两类，一类是操作系统层面的数据，比如 CPU、内存、IO 等等；还有一类是应用相关的数据，这些数据就具备明确的业务意义了。
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这篇是关于电商平台秒杀系统的。
首先，我觉得 “秒杀” 是一个中国色彩浓重的词，这样的概念在西方电商系统中也有，但只有在中国，本来业务量就已经如此之巨大了，还将其如此发扬开来。因此顶尖的秒杀高并发场景，还真是基本上只有在中国的电商平台系统中，才能见得到。
其次，我觉得对于系统设计的学习，电商秒杀系统这样的极致，即便再精彩，还是应当放在第二位的。扎扎实实地把常规的高并发系统设计做好，才是最重要的。因为无论秒杀系统使用怎样的特殊技巧和手段，高并发分布式系统才是一个秒杀系统工作的根基。
有了以上说明，现在再来谈论电商秒杀系统。电商秒杀系统，它首先是一个电商系统，因此一个大型的电商系统一
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这里讲的 “协同编辑”，指的是 “Collaborative Editing”，多个人同时一起编辑同一个文件，比如说 Google Docs，国内的有有道云协作、石墨文档之类的。这样的系统倒不如我们前面提到的那些应用系统那么 “火”，但是，依然具备相当的典型性。
第一印象，这样的一个系统，我们可以简单做出如下归类：
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其实对于 MR（Map Reduce）系统来说，可能更重要的是分治和分步处理的思想，因为现在的基于 MR 的数据处理框架或者平台，在实现上数据处理往往已经和最经典的对于 MR 的理解（最早应该是来自 Google 的那篇论文）有了不少区别。当然，我还是按照之前的做法，把一个典型的 MR 系统简单图示画出来了，这个图相对比较简单。
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这一篇记录分布式的流量控制系统。
首先，关于流量控制系统，从功能性需求上考虑，它涉及到使用怎样的规则去限制流量（基于 IP、用户 ID、地域，等等），以及，流量超出限制以后的策略是怎样的（比如返回 HTTP 429 或者带有 ratelimit 的 HTTP headers，queue，客户端 retry with exponential backoff 等等）。其中一个基本的问题是，流控在客户端做还是服务端做，通常来说，服务端是一定要的。对于存在的形式，有的流控功能可以以一个 lib 依附于 app 执行，有的则可以通过一个 service 来实现。
其次，从非功能性需求上考虑，比方说系统的可靠性，增加 lat
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这一篇是记录分布式工作流系统的。我这些年来参与了几个不同的分布式工作流系统的工作（以前从另外的角度写了一些总结放在这里），大部分是基于基础分布式工作流引擎二次开发的，但也有从头开始实现一个的。总的来说，从原理上看可以说它们的实现是大同小异，大致是基于 Amazon 的 SWF 的各种实现变体。
从功能需求上看，一个工作流系统，当然是要完成一个工作流的执行和追踪，因此，它的用户，可以定义工作流的逻辑，启动、停止工作流，并能够查询工作流的当前执行状态。但我觉得有一条需要着重强调——自治（Autonomy）能力。分布式工作流系统通常来说，要比其它常见的分布式基础设施，从用户理解的角度来说，要复杂和困难
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这篇的内容是关于分布式消息队列的，无论是在实时系统，还是在非实时系统中，它都有广泛的应用。作为一个消息队列，基本的功能需求相对好描述，简单说有两条：
非功能需求方面，这里面有几个基本的重要特性可以拿来考量，可以说这些基本都是分布式系统所共有的，但其中有几个是异步系统所更为看重的——比如说：
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从大致的非功能需求角度来说，作为一般的分布式持久化存储系统，这样三个需求从重要性依次排列：
Durability > Availability > Performance
即最重要的是，数据绝对不能丢失，其次是要一直提供服务，最后才是要保持一定的性能。当然，有了上述基础以后，我们还可以谈论任何分布式存储系统都涉及的重要特性，比如一致性。最后，作为特定的存储系统——“数据库”，我们还常常谈论一些特定的特性，比如权限管理和事务控制等等。
下面拿的是 Bigtable 来举例的，它建立在 GFS 这样的分布式文件系统上面，有一定代表性。
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继续分布式系统的设计图解，下半部分是基础设施，此篇是分布式文件系统。这里面典型就是 GFS，对应开源的版本就是 HDFS。
既然谈到分布式文件系统，我觉得需要从需求层面做一个简单的说明：
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【Updated on 9/15/2023】本来只是自己粗浅的总结，但好几位朋友说这套笔记帮助很大，甚至帮他们通过了系统设计面试并找到了工作，那我就打算置顶一段时间，让更多人看到。
这一篇是给我记录的那些常见分布式系统设计图解系列的文章做一个汇总，也提供一个访问入口。
如同我在第一篇文中说的那样，自己在学习各种各样分布式系统的过程中，做了一些笔记，也有自己的理解，把它们放到一起，用一张图选择最主要的部分来阐释，从我的角度来说，是能够帮助理解和记忆的。事实上，遇到的很多各种各样的分布式系统，绝大多数都逃不出那最常见的十几种，也就是说，逃不出这些 “套路” 和 “玩法”。这就是把它们整理成一
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文件同步分享系统包括 Dropbox、Google Drive，也包括国内的各种网盘，比如百度网盘。总的来说，这里讨论的这个系统包含这样几个基本功能：
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互联网搜索引擎都有爬虫系统，无论是 Google 还是百度。当然这里我们讨论的只是一个极其简单的版本。
对于爬到的资源，我们这里其实讨论的只是文本而已，还有图片、音频、视频这些媒体，如果我们也需要存下来，那就需要专门的媒体服务。对于媒体文件的存放，在之前的文中已经讨论过，这里就不再覆盖了。
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流媒体系统，主要是视频流媒体系统。比如 YouTube，比如 Netflix，比如爱奇艺，还有优酷。再一个许多大型的社交平台上，几乎是一定要内嵌流媒体服务的，以支持用户上传视频类型的内容。
这类系统我们需要考虑的不只有单纯视频文件的存储和传输，还有文件的编码、解码，和视频截图（比如用作 thumbnail）的生成等等基本功能。
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今天是介绍 Proximity 系统，我不知道怎么翻译恰当，就保留英文原文。虽说词义上说的只是 “相似度”，但多数说的是 “地理” 上的相似度。因此，这一类系统多为基于地理上的邻近程度来提供服务的，核心功能就是要找到某人、物或地点地理位置附近的其它人、物或地点。比如像打车系统 Uber、滴滴的叫车功能，比如像大众点评、Yelp 或者百度地图、Google Map 中寻找附近餐馆的功能，或者是 “ 附近的人” 之类基于地理信息的 app 上的小功能。
从读写的角度看，基本上这类功能都要存储位置信息，基于位置的 “寻找” 是很核心的需求，因此读往往比较重。但是写的话差异就比较大了，像有一些应用，比如打车系统，需
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输入建议系统，指的就是 “typeahead”，比如 Google 搜索，输入一个单词的前几个字母，后面最常用的几个搜索词会被联想出来。有时，它也需要具备一定程度的字符拼写错误自动更正能力。
比如上面这张截图，我输入了 “goog”，在输入框的下方列出了最常见的几个以 goog 开头的搜索短语。
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拿到一堆数据，去做架构也好，设计也好，可行性分析也好，工程上需要的是严谨。但是也有很多场景，比如即时的问题争辩和讨论，我们往往需要的是快速、直接的估算，这样的数据显然不需要非常精确，甚至可以说它一定会非常粗略，我们的目标往往只停留在 “量级” 的级别，但是我们依然可以对方案有一个具体的、量化的认知，这比像 “海量”、“高吞吐”、“低延迟” 这类感性的、描述性的表述还是要清晰和有力得多。
举个经典的例子，已知 Twitter 2020 年大约有 2000 亿（200 billion）的推文（tweets）发推服务的吞吐量（TPS, transaction per second）是多少，网络带宽要占用
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