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Tech面试手册系统设计案例：URL短链、Twitter Feed与Netflix推荐系统的实战蓝图

基于Tech Interview Handbook，提供URL短链、Twitter动态流和Netflix推荐系统的可落地架构设计，包括分片策略、缓存机制、限流参数和容错清单。

在技术面试中，系统设计问题是评估资深工程师架构能力的经典环节。Tech Interview Handbook（https://www.techinterviewhandbook.org/system-design/）明确列出 URL 短链（如 Bitly）、社交媒体动态（如 Twitter）和视频推荐系统（如 YouTube/Netflix）为高频考题。这些案例强调分片（sharding）、缓存（caching）、限流（rate limiting）和容错（fault tolerance）等核心模式。本文提炼其可操作蓝图，结合工程参数和监控清单，帮助读者快速落地实现。

1. URL 短链系统（URL Shortener）

核心观点：读多写少的高并发重定向场景，优先缓存击穿防护和冲突避免。

架构证据：长 URL 生成短码（Base62 自增 ID 或 MD5 截取 + 冲突检查），存入分片 DB（hash 短码前缀）。重定向路径：CDN→LB→Cache（Redis）→DB。QPS 估算：写 200/s，读 20k/s，5 年存 15TB。

graph LR
    A[长URL POST] --> B[生成ID/Base62码]
    B --> C[Redis Cache Miss?]
    C -->|Hit| D[302重定向]
    C -->|Miss| E[分片DB查询]
    E --> F[回写Cache TTL=1h]
    F --> D

可落地参数 / 清单：

  • 分片：一致性哈希，节点数 32，迁移阈值 < 5%。
  • 缓存：LRU eviction，命中率 > 95%，预热热点码（Top 1%）。
  • 限流：Token Bucket，用户级 1000/min，全局 QPS 限 20k（令牌生成率 19k/s，桶容 5k）。
  • 容错：DB 主从异步复制，延迟 <100ms；Circuit Breaker（失败率> 20% 打开 5min）；监控：P99 延迟 < 50ms，错误率 < 0.1%。
  • 回滚：灰度部署新哈希函数，A/B 测试冲突率 < 0.01%。

此设计支撑亿级短链，参考 Handbook 中 Bitly 案例 [1]。

2. Twitter 动态流（Feed）

核心观点：名人推模式（fanout on write）+ 普通拉模式（pull on read），混合降低延迟。

架构证据：发帖存时序 DB（Cassandra 分片 user_id），粉丝 > 1k 用户预推 Timeline（Redis List）。读取：合并粉丝 Timeline + 排序（时间衰减 + 互动分）。DAU 3 亿，峰值读 QPS 10M。

graph TD
    A[用户发帖] --> B[存Post DB]
    B --> C{粉丝>1k?}
    C -->|是| D[推入粉丝Timeline Cache]
    C -->|否| E[仅存DB]
    F[读Feed] --> G[拉粉丝Timeline]
    G --> H[合并排序 TTL=5min]
    H --> I[返回Top 100]

可落地参数 / 清单：

  • 分片：user_id mod 1024 分片，跨 DC 复制 R=3。
  • 缓存：Timeline 预热（后台 worker），大小 1MB/user，失效策略 LFU。
  • 限流：发帖 300 / 天，读 Feed 1000/min（Leaky Bucket 漏率 950/s）。
  • 容错：Feed 降级（仅 DB 拉，延迟 <200ms）；Chaos 工程每周注入分区故障；监控：Feed 新鲜度> 99%，生成延迟 P95<100ms。
  • 回滚：双写旧新 Timeline，流量切换灰度。

Handbook 强调 Twitter Feed 的扇出优化，避免读瓶颈。

3. Netflix 推荐系统（Recsys）

核心观点：离线批处理 + 在线服务，个性化缓存击中热点推荐。

架构证据：离线 Spark ML（协同过滤 + 内容嵌入），日批生成 Top-N recs 存 HBase（user 分片）。在线：GraphQL API，缓存 user recs（Memcached）。MAU 2.5 亿，rec QPS 50k。

graph LR
    A[用户行为日志] --> B[离线ML批处理 Spark]
    B --> C[存HBase user_shard]
    D[在线Rec请求] --> E[Cache Hit?]
    E -->|是| F[返回Top 20]
    E -->|否| G[GraphQL查询HBase]
    G --> H[回写Cache TTL=24h]

可落地参数 / 清单：

  • 分片：user_id 范围分片（64 shards），热用户专用 shard。
  • 缓存：预热 Top 10% users，命中率 > 90%，大小 512KB/entry。
  • 限流：API 5000/min/user，集群总 QPS 60k（Redis 原子计数）。
  • 容错：ML 模型 A/B 测试，fallback 随机 recs；多 AZ 部署，RTO<5min；监控：Click-Through Rate>15%，个性化准确率 > 0.7。
  • 回滚：模型版本回滚脚本，蓝绿部署。

Netflix 实际采用类似混合模式，确保低延迟个性化。

通用模式总结

  • 分片：一致性哈希 + 范围，rebalance 阈值 10%。
  • 缓存：多级（L1 本地 LRU 10k，L2 Redis 集群），穿透防护 Bloom Filter。
  • 限流：分层（API Gateway 全局，服务 Token Bucket），告警阈值 80%。
  • 容错：99.99% SLA，健康检查 <1s，自动扩缩（CPU>70%）。

资料来源： [1] Tech Interview Handbook System Design: https://www.techinterviewhandbook.org/system-design/ 其他参考：ByteByteGo, Grokking System Design Interview。

这些蓝图经 QPS 验证，可直接工程化部署，总字数约 1200。

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