从0到1: 如何让system自己design (2)

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接上文，我们可以用这两句话定义一个计算机系统：

• it computes data
• it stores data

这两句话里的compute和store当然可以替换成更具体的动词，同样data也太过抽象，在思考真实场景时我们把它换成系统中真实在被compute和store的东西就好。回到web crawler的例子

• compute input URL into (output URLs + output webpages)
• store (output URLs) + (output webpages)

到现在我们也不要急着去想系统黑箱里究竟发生了什么。我们应该做的是来具象化我们站在系统外面能看到些什么。
这里我要提一个重要的点：时间
我发现很少有套路会特别把“时间”这个点提出来，但是时间在一般系统理论中都是非常重要的因素。不考虑时间，我们没有办法描述系统状态的改变。我们人活在三维世界里，经历生老病死却是在第四维。而对于SD，如果我们不牢记时间也是系统的一部分，不管是throughput还是data retention甚至各种TTL都如同无从谈起。
说回来，站在系统外面，我们开始从静态描述转为动态，让时间参与进来。现在compute和store都有了时间这个描述的维度。

• compute：size of data unit * compute time (latency) * count ==> throughput
• storage: size of data unit * storage time (retention/TTL) * count

这就是一般套路里定义Scale的一步，但是实质上它是在动态的描述系统，加上了时间这个维度。不管是这一步做estimation还是后面deep dive的时候，我们都不能忘记系统是活在时间里的，任何external interaction/transaction和internal computation/storage都要考虑时间，concurrency issue和async这些，其实也都是在把静态的数据分摊到时间维度时data flow的问题。
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下一步，我们还是在系统外面，像小学生造句一样，给上面两句话多加点形容词副词。
(不要着急用5W1H，那是再接下来的design和deep dive才需要做的事。实在不行就想想看见别人家小孩要尬夸一下，这里不要想具体细节，只要描述“聪明”“懂事”就行)
这里我分享一下我最常用的，我相信也是最适合中国宝宝的四个字：多！快！好！省！
多：scalable，extensible
快：high throughput，low latency
好：这个是重点
省：easy to maintain，less cost
多快好省其实已经把DDIA里面Reliability，scalability和maintainability都包括了。
多和快无需赘述，performance和scalability，每个系统都需要，而上文里对于动态系统变化的考虑就是相对应的目标。
“省”可能不是太明显，提到一嘴绝对是加分项。（比如怎么样避免redundancy，reduce complexity，是不是可以autoscaling等等）
而这个“好”是绝对的重点。就像哈姆雷特，每个系统之所以不同，就是这个“好”的标准不一样。需要强consistency？需要high availability？需要security？这个直接决定后续tradeoff的讨论。在学习各种SD的问题时，最需要抓住的core value就是这个好字。在面试里更要点出这个系统和其他系统相比最需要突出的“好”处是什么。
自此，抽象的部分也差不多做完了。大体上对应的就是通用套路里的Functional/Nonfunctional requirements和back of envelope estimation/scale definition。
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总结一下:
Step 1: 拿到一个SD问题，我们来回答两句话，概括一下静态的系统：

• it computes data
• it stores data

Step 2: 增加时间的维度，来描述系统状态的改变

• it computes (some amount of) data (of some size) (in some time)
• it stores (some amount of) dat (of some size) (for some time)

Step 3：我们的目标是多，快，好，省！
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如果有帮助请加大米，后续可能还会写一些关于high level和deep dive的思路。欢迎大家反馈。

敲碗下一篇

能不能總結完 我覺得看了又提升了一個層級