Uber L7系统设计真题

最近我朋友面试了 Uber 的 Staff+ sde岗，碰到了一道挺难的系统设计题。题目是设计一个Event Lifecycle Management System（事件生命周期管理系统），系统需要从不同的服务中接收大量消息并进行分析。难点在于，数据量非常大，单一的磁盘或服务器根本装不下，而且事件的顺序可能是乱的（比如 endEvent 先到，而 startEvent 后到），甚至有时候事件会在实际发生几天后才到达系统。

刚开始，题目看起来还挺直观的：
1. startEvent(event_id, timestamp)：记录事件开始，
2. endEvent(event_id, timestamp)：记录事件结束，
3. getOngoingEvents(timestamp)：查询某个时间点的进行中事件。

但是在问了一些澄清问题后，他发现真实的需求其实有点不同。比如，他们特别指出 getOngoingEvents(timestamp) 只能查询 24小时以前的数据。而且，事件最长只持续一个小时。
这个细节其实非常关键，因为它意味着我们不需要支持实时查询！我们有一天的缓冲时间，所以问题变得相对简单了。我们可以用 批处理 来解决问题，而不是实时更新，设计也因此简化了不少。

一开始，他考虑用常见的实时系统解决方案，比如bucketing time series data。但在更深入了解了面试官的真正要求后，他意识到批处理才是更合理的选择。

所以他提出了这样一个方案：

* 先将事件数据接收到一个分布式系统中（比如 Kafka），因为数据量太大，单台服务器无法处理。
* 然后，利用批处理来整理那些乱序到达的事件，并在执行查询

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