您应该了解的20大系统设计概念

我应该从基础开始，比如可扩展性、可用性、可靠性这些。这些都是系统设计的核心要素。接下来，可能需要考虑性能相关的，比如延迟和吞吐量，这两者常常被一起讨论。然后是存储，数据库的选择，比如SQL和NoSQL的区别，以及CAP定理，这些都是面试中常见的问题。

缓存也是一个重要的点，比如Redis或Memcached的使用。负载均衡器，比如Nginx或HAProxy，如何分配流量。一致性模型，强一致性、最终一致性，这涉及到系统如何处理数据同步的问题。

分布式系统相关的概念，比如分片、复制，这些帮助系统处理大规模数据和高并发。消息队列，比如Kafka或RabbitMQ，用于解耦组件。微服务架构，和单体架构的对比，这也是现代系统设计中的热门话题。

然后可能需要考虑容错和故障转移，比如心跳检测、冗余设计。设计模式如断路器模式，防止系统雪崩。API设计，REST和GraphQL的区别，版本控制和安全认证机制。

安全方面，认证授权，加密，DDoS防护也不能忽视。监控和日志，比如Prometheus和ELK栈，对于维护系统健康很重要。CDN和边缘计算，优化内容分发。设计权衡，比如一致性 vs 可用性，这是CAP定理的核心。

最后，实时系统需要考虑的WebSocket和长轮询，以及设计原则如KISS和YAGNI。这些可能都是用户需要了解的20个概念。

不过要确认是否覆盖了所有关键点，有没有遗漏。比如，是否有必要包括事件驱动架构或CQRS？或者像分布式事务这样的概念？可能有些概念可以合并，比如分片和复制都属于分布式系统的策略。另外，容错和故障转移可能可以放在一起，而设计模式和架构模式如微服务也需要单独列出。

另外，用户可能对每个概念需要简要的解释和应用场景，这样他们在面试或实际设计中能够快速回忆和应用。所以整理的时候要确保每个概念有简明的定义和例子。可能需要检查是否有重复，或者是否有更重要的概念被遗漏。例如，RESTful API设计是否足够，或者是否需要提到gRPC？不过为了保持列表简洁，可能只列出主要的。

总结下来，我需要整理出20个最核心的概念，每个概念用一两句话解释，并给出例子或应用场景。这样用户能有一个清晰的列表来学习和复习。可能还需要注意概念之间的逻辑顺序，比如从基础到高级，或者按系统设计的流程来组织，比如从架构模式到具体技术实现，再到监控和安全。

以下是系统设计中必须掌握的 20 大核心概念，涵盖架构设计、性能优化和分布式系统的关键点：

1. 可扩展性（Scalability）

• 垂直扩展（升级单机性能） vs 水平扩展（增加机器数量）。
• 适用场景：应对高流量（如电商秒杀）。

2. 可用性（Availability）

• 通过冗余设计（如多副本、负载均衡）实现 99.9% 以上的在线率，常用指标 SLA（服务等级协议）。

3. 延迟（Latency）与吞吐量（Throughput）

• 延迟：请求到响应的时间（如 API 响应 50ms）。
• 吞吐量：单位时间处理的请求数（如 10k QPS）。

4. 一致性模型（Consistency Models）

• 强一致性（CP 系统，如 ZooKeeper） vs 最终一致性（AP 系统，如 DynamoDB）。

5. CAP 定理

• 分布式系统三选二：一致性（C）、可用性（A）、分区容错性（P）。例如，CA 系统（传统数据库） vs AP 系统（Cassandra）。

6. 数据库设计

• SQL（事务强一致，如 MySQL） vs NoSQL（高扩展，如 MongoDB）。
• OLTP（实时事务） vs OLAP（数据分析，如数仓）。

7. 缓存策略（Caching）

• 本地缓存（如 Guava） vs 分布式缓存（如 Redis）。
• 缓存击穿/雪崩解决方案：布隆过滤器、随机过期时间。

8. 负载均衡（Load Balancing）

• 算法：轮询、加权轮询、最少连接数。
• 工具：Nginx、HAProxy、云服务（如 AWS ALB）。

9. 分片（Sharding）

• 按数据特征（如用户 ID）拆分到不同数据库，解决单机存储瓶颈。

10. 复制（Replication）

• 主从复制（读写分离） vs 多主复制（多地写入，如 Cassandra）。

11. 消息队列（Message Queue）

• 解耦生产者与消费者，支持异步处理（如 Kafka 处理日志流）。

12. 微服务（Microservices）

• 拆分单体应用为独立服务，需解决服务发现（如 Consul）、熔断（如 Hystrix）问题。

13. 容错与故障转移（Fault Tolerance）

• 机制：冗余副本、心跳检测、自动故障转移（如 Kubernetes 自愈）。

14. 分布式事务

• 方案：两阶段提交（2PC）、Saga 模式（补偿事务）。

15. 设计模式

• 断路器模式（防止雪崩，如 Netflix Hystrix）。
• 重试与退避策略（指数退避避免拥塞）。

16. API 设计

• RESTful（资源化设计） vs GraphQL（按需查询）。
• 版本控制（如 URL 路径 /v1/resource）。

17. 安全与认证

• OAuth 2.0（授权）、JWT（无状态 Token）、HTTPS 加密。
• 防护：DDoS 缓解（如 Cloudflare）、SQL 注入过滤。

18. 监控与日志

• 指标监控（Prometheus + Grafana）。
• 日志聚合（ELK Stack：Elasticsearch, Logstash, Kibana）。

19. CDN 与边缘计算

• 缓存静态内容到边缘节点（如 Cloudflare CDN），减少延迟。

20. 设计权衡（Trade-offs）

• 性能 vs 成本：用更多机器提升性能，还是优化代码？
• 一致性 vs 延迟：强一致性可能增加响应时间。

补充技巧

• KISS 原则：保持简单，避免过度设计。
• 画图工具：用 UML 或 Excalidraw 表达架构。
• 模拟故障：混沌工程（如 Netflix Chaos Monkey）。

掌握这些概念后，可结合具体场景（如设计 Twitter、短链服务）进行实践演练，理解如何权衡与组合技术方案。