System Design SNAKE原则 (以NetFlix为例) | Now Now Now

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Scenario 场景

这是每个系统设计的第一步，搞清楚我们的系统场景，为什么服务。我们的业务场景是什么样子的，都有哪些角色，怎么个流程？其实在这一阶段就是列出系统需要实现的功能有哪些。
接着我们把功能根据优先级和核心功能进行排序。比较互联网很快，我们先搞一个Version1.0上去，再来优化。

Needs 需求

很多人被这个中文翻译搞懵逼了，你不是在第一阶段就讲过需求吗？这里的needs是说咱们系统设计出来要满足什么样的用户量，需要咱们设计一个多么吊&牛X的系统。最好这个时候能拿出纸和笔来计算一下，咱们的DAU、并发量、QPS、TPS、峰值。Pls，remember：我们需要的是一个合适的系统，绝对不是一个可以满足100年都可用的巨牛逼的系统。

Application 应用

这一阶段，我们要做的是将我们的功能进行划分，分组成不同的模块。这样后边我们就可以团队分工开发，团队协作。
接着我们需要考虑的是关键的一些算法。比如缓存算法、分库算法等。
Service + Algorithm

Kilobyte 数据

• 关系型数据库SQL Database
  • 小调查：Twitter的哪些信息适合放在关系型数据库中？
  • 用户信息 User Table
• 非关系型数据库 NoSQL Database
  • 小调查：Twitter的哪些信息适合放在非关系型数据库中？
  • 推文 Tweets
  • 社交图谱Social Graph(followers)
• 文件系统File System
  • 小调查：Twitter的哪些信息适合放在文件系统中？
  • 图片、视频Media Files

讲到这个地方其实我想总结一句：

• 程序 = 算法 + 数据结构
• 系统 = 服务 + 数据存储

Evolve 改进

这个阶段就是做优化和维护工作了，我们最好根据实际的需要去优化系统，满足系统不远将来的增长。选择一个最合适的方案而不是一个最好的方案。

https://xmruibi.gitbooks.io/interview-preparation-notes/content/SystemDesign/index.html
Steps (S - N - A - K - E)

• Scenario: (Case/Interface)
• Necessary: (Contain/Hypothesis)
• Application: (Services/Algorithms)
• Kilobyte: (Data)
• Evolution

Scenario

Enumerate All possible cases

• Register / Login
• Main Function One
• Main Function Two
• ...

Sort Requirement

Think about requirement and priority

Necessary

• Ask:
  • User Number
  • Active Users
• Predict
  • User
    • Concurrent User:
      • 
    • Peak User:
      •  : c is a constant
    • Future Expand:
      • Users growing: max user amount in 3 months
  • Traffic
    • Traffic per user (bps)
    • MAX peak traffic
  • Memory (< 1 TB is acceptable)
    • Memory per user
    • MAX daily memory
  • Storage
    • Type of files (e.g movie, music need to store multiple qualities)
    • Amount of files

Application

• Replay the case, add a service for each request
• Merge the services

Kilobyte

• Append dataset for each request below a service
• Choose storage types

Evolution

• Analyze
  • with
    • Better: constrains
    • Broader: new cases
    • Deeper: details
  • from the views of
    • Performance
    • Scalability
    • Robustness

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Scenario

Necessary: constrain/hypothesis

1. Daily active user? Ask! eg. 5,000,000
2. Predict
   1. User
      1. Average Concurrent Users = daily_active_user * average_online_time / daily_seconds
         = 5,000,000 * (30*60) / (24*60*60)
         = 104,167/s
      2. Peak users = average_concurrent_users * 6 = 625,000/s
   2. Traffic
      1. Video traffic speed = 3mbps
      2. MAX
   3. Memory
      1. Memory per user = 10KB
      2. MAX daily memory = 5,000,000 * 2 * 10 = 100GB
         (T级以内的内存都是可以解的)
   4. Storage
      1. Total movie = 14,000
      2. Movie storage (视频会有不同版本) = total_movie * average_movie_size = 14,000*50GB = 700TB

Application: service/algorithm 模块设计

Kilobit: data 数据设计， 不同数据的存储模型

1. 比如用户服务可以用mysql, 查询逻辑强
2. 电影文件就用文件存，不用数据库

Evolve: 和面试官沟通

1. Step1: Analyze
   1. with
      1. More constrains
      2. New use cases
      3. Deeper, more details
   2. from the views of
      1. Performance
      2. Scalability
      3. Robustness
2. According to 面试官, 加深某一部分的设计

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