14 个案例研究：一个月内掌握系统设计

你是否希望快速掌握系统设计？最快速的学习方法是研究那些能够处理大规模和复杂性的公司的真实世界架构。我们精心整理了14个关键案例研究，揭示了世界上一些最高效和可扩展系统的秘密。深入研究，在短短一个月甚至更短时间内，你的系统设计能力将得到显著提升。

破解FAANG系统设计面试

了解更多关于 MAANG（大型科技公司）的工程文化，订阅 ⚡Newsletter，关注 Twitter 和 LinkedIn 获取更多关于职业发展、领导力和成长的建议。

1. PayPal 如何仅使用 8 台虚拟机支持每天十亿笔交易

你有没有想过 PayPal 是如何在没有成群的服务器的情况下处理天文数字般的交易的？让我们来看看他们是如何利用 Actor 模型——一种并发设计模式——来高效地使用仅八台虚拟机每天处理十亿笔交易的。

👉 在这里学习秘密

2. WhatsApp 每日支持 500 亿条消息的原因（仅用 32 名工程师）

WhatsApp 的精简团队每天成功支持数十亿条消息的传输。揭示使这一切成为可能的工程理念和架构选择，包括他们对Erlang的使用以及对简洁性的不懈追求。

👉 深入了解详情

3. 如何在每秒处理50万请求的情况下计算Uber的预估到达时间

提供准确的预计到达时间（ETA）对于Uber的用户体验至关重要。探索Uber的系统如何处理每秒500,000个ETA请求，确保乘客确切地知道他们的司机将在何时到达。

👉 了解更多

4. 如何使用MySQL支持2.49亿用户（YouTube的实践）

将数据库扩展到处理数十亿用户绝非易事。了解YouTube是如何利用MySQL和Vitess，一个开源的扩展解决方案，来为全球用户提供服务而不牺牲性能的。

👉 了解他们是如何做到的

5. 如何在每秒100万请求的情况下找到附近的优步司机

匹配骑手与司机是Uber服务的核心。拆解地理位置索引和实时处理技术，这些技术使Uber能够每秒处理一百万基于位置的请求。

👉 探索技术

6. 如何使用幂等API防止Stripe中的重复支付

支付错误会侵蚀信任。看看Stripe是如何通过实现幂等API来避免重复收费的，确保多个相同的请求只会执行一次操作。

👉 理解幂等性

7. Amazon S3 如何实现99.999999999%的数据持久性

数据持久性对于存储服务至关重要。了解设计原则和冗余机制，这些机制使得Amazon S3能够提供十一份九的数据持久性，确保您的数据安全且可访问。

👉 了解S3的架构

1. AWS Lambda 是如何工作的

无服务器计算正在改变我们构建应用程序的方式。深入了解AWS Lambda的架构，以理解它如何在无需管理服务器的情况下响应事件执行代码。

👉 了解AWS Lambda

9. Cloudflare 如何通过 15 个 Postgres 集群支持每秒 5500 万次请求

处理互联网规模的流量需要强大的基础设施。了解 Cloudflare 如何通过高效利用仅 15 个 PostgreSQL 集群来管理每秒 5500 万次请求。

👉 阅读案例研究

10. 如何在AWS上将应用程序扩展到1000万用户

扩展不仅仅是亚马逊或谷歌这样的大公司才需要的。学习如何使用AWS服务为你的应用程序扩展以处理1000万用户，从负载均衡到数据库优化的实际策略。

👉 了解如何

11. Instagram 如何扩展到25亿用户

从一个简单的照片分享应用到一个全球性的社交媒体平台，Instagram的增长堪称扩展的典范。探索支持其用户基数爆炸性增长的架构决策和技术。

👉 发现Instagram的旅程

12. Tinder 如何实现每天16亿次滑动的扩展

大规模的实时匹配非常复杂。看看Tinder是如何每天处理16亿次滑动，通过高效的设计确保快速匹配和无缝用户体验的。

👉 探索Tinder的架构

13. Slack 架构

协作工具需要可靠且快速。通过探索Slack的架构，了解它是如何支持数百万用户进行实时消息传递和集成的。

👉 了解Slack的系统架构

14. 如何实现99.99999999%的缓存一致性

在大规模环境下保持缓存一致性是一项挑战。了解Meta（前身为Facebook）如何在其庞大的基础设施中实现近乎完美的缓存一致性，确保用户看到最新的信息。

👉 深入了解Meta的缓存一致性策略

了解更多关于 MAANG（大型科技公司）的工程文化，订阅 ⚡Newsletter，关注 Twitter 和 LinkedIn 获取更多关于职业发展、领导力和成长的建议。

如果你觉得这很有价值，分享它！