系统与架构

N层架构将应用程序划分为逻辑层和物理层。层是分离责任和管理依赖关系的一种方法。每一层都有特定的职责。上层可以使用下层中的服务，但反之亦然。

联合（或功能分区）按功能划分数据库。联合架构使多个不同的物理数据库对最终用户显示为一个逻辑数据库。 联合中的所有组件都由一个或多个联合模式连接在一起，这些模式表示整个联合中数据的公共性。

让我们先了解我们要解决的问题。 为什么我们需要这个？ 在传统的基于哈希的分发方法中，我们使用哈希函数对分区密钥（即请求ID或IP）进行散列。然后，我们对节点总数（服务器或数据库）使用模运算。

在讨论分片（Sharding）之前，让我们先讨论一下数据分区（Data Partitioning）： 数据分区 数据分区是一种将数据库分解为许多较小部分的技术。

事务是一系列被视为“单一工作单元”的数据库操作。事务中的操作要么全部成功，要么全部失败。通过这种方式，事务的概念支持系统部分故障时的数据完整性。

PACELC 定理是 CAP 定理的扩展。CAP 定理指出，在分布式系统中的网络分区（P）的情况下，必须在可用性（a）和一致性（C）之间进行选择。

让我们讨论一下 ACID 和 BASE 一致性模型。 ACID 术语 ACID 代表原子性、一致性、隔离性和持久性。ACID 属性用于在事务处理期间维护数据完整性。

CAP定理指出，分布式系统只能提供三个期望特性中的两个：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）（CAP）。

术语 在我们进一步讨论之前，让我们看一下规范化（Normalization）和反规范化（Denormalization）中的一些常用术语。

谈到数据库就离不开索引，它们用于提高数据存储中数据检索操作的速度。索引在增加存储开销和较慢写入（因为我们不仅必须写入数据，还必须更新索引）之间进行权衡，以获得快速读取的好处。

在数据库世界中，有两种主要的解决方案，SQL（关系）和NoSQL（非关系）数据库。它们在构建方式、存储的信息类型以及存储方式上都有所不同。

NoSQL是一个广泛的类别，包括所有不使用 SQL 作为主要数据访问语言的数据库。这些类型的数据库有时也称为非关系数据库。与关系数据库不同，NoSQL 数据库中的数据不必符合预定义的模式。

SQL（或关系）数据库是具有预定义的关系的数据项的集合。这些项被组织为一系列具有列和行的表。表用于保存有关数据库中要表示的对象的信息。

数据库是结构化信息或数据的有组织的集合，通常以电子方式存储在计算机系统中。数据库通常由数据库管理系统（DBMS）控制。数据和DBMS以及与它们相关联的应用程序一起被称为数据库系统。

最近学习了一个不错的开源书籍和课程《System Design》，该课程从基础概念讲起，然后介绍常见的数据库、消息队列等服务，最后是面试注意事项和实际的案例分析。

存储是一种使系统能够临时或永久保留数据的机制。本主题在系统设计中涉及较少，但是，对一些常见类型的存储技术有一个基本的了解非常重要，这些技术可以帮助我们微调存储组件。

可扩展性是衡量系统通过添加或删除资源以满足需求来响应更改的程度。扩展包含两种类型：垂直扩展和水平扩展。

可用性是指系统在特定时间段内保持运行以执行其所需功能的时间。它是系统、服务或机器在正常条件下保持运行的时间百分比的简单度量。

代理服务器是位于客户端和后端服务器之间的中间硬件/软件。它接收来自客户端的请求，并将它们转发到源服务器。通常，代理用于过滤请求、日志记录请求或转换请求（通过添加/删除报文头、加密/解密或压缩）。

为什么使用CDN？ 内容分发网络（CDN）提高了内容可用性和冗余，同时降低了带宽成本并提高了安全性。