设计 Pastebin.com（或 Bit.ly）

注意：这个文档中的链接会直接指向系统设计主题索引中的有关部分，以避免重复的内容。你可以参考链接的相关内容，来了解其总的要点、方案的权衡取舍以及可选的替代方案。

除了粘贴板需要存储的是完整的内容而不是短链接之外，设计 Bit.ly是与本文类似的一个问题。

第一步：简述用例与约束条件

搜集需求与问题的范围。提出问题来明确用例与约束条件。讨论假设。

我们将在没有面试官明确说明问题的情况下，自己定义一些用例以及限制条件。

用例

我们将把问题限定在仅处理以下用例的范围中

用户输入一些文本，然后得到一个随机生成的链接
- 过期时间
  - 默认为永不过期
  - 可选设置为一定时间过期
用户输入粘贴板中的 url，查看内容
用户是匿名访问的
服务需要能够对页面进行跟踪分析
- 月访问量统计
服务将过期的内容删除
服务有着高可用性

不在用例范围内的有

用户注册了账号
- 用户通过了邮箱验证
用户登录已注册的账号
- 用户编辑他们的文档
用户能设置他们的内容是否可见
用户是否能自行设置短链接

限制条件与假设

提出假设

网络流量不是均匀分布的
生成短链接的速度必须要快
只允许粘贴文本
不需要对页面预览做实时分析
1000 万用户
每个月 1000 万次粘贴
每个月 1 亿次读取请求
10:1 的读写比例

计算用量

如果你需要进行粗略的用量计算，请向你的面试官说明。

每次粘贴的用量
- 1 KB 的内容
- shortlink - 7 字节
- expiration_length_in_minutes - 4 字节
- created_at - 5 字节
- paste_path - 255 字节
- 总计：大约 1.27 KB
每个月的粘贴造作将会产生 12.7 GB 的记录
- 每次粘贴 1.27 KB * 1000 万次粘贴
- 3年内大约产生了 450 GB 的新内容记录
- 3年内生成了 36000 万个短链接
- 假设大多数的粘贴操作都是新的粘贴而不是更新以前的粘贴内容
平均每秒 4 次读取粘贴
平均每秒 40 次读取粘贴请求

便利换算指南：

每个月有 250 万秒
每秒一个请求 = 每个月 250 万次请求
每秒 40 个请求 = 每个月 1 亿次请求
每秒 400 个请求 = 每个月 10 亿次请求

第二步：概要设计

列出所有重要组件以规划概要设计。

第三步：设计核心组件

深入每个核心组件的细节。

用例：用户输入一些文本，然后得到一个随机生成的链接

我们将使用关系型数据库，将其作为一个超大哈希表，将生成的 url 和文件服务器上对应文件的路径一一对应。

我们可以使用诸如 Amazon S3 之类的对象存储服务或者NoSQL来代替自建文件服务器。

除了使用关系型数据库来作为一个超大哈希表之外，我们也可以使用NoSQL来代替它。究竟是用 SQL 还是用 NoSQL。不过在下面的讨论中，我们默认选择了使用关系型数据库的方案。

客户端向向运行反向代理的 Web 服务器发送一个粘贴请求
Web 服务器 将请求转发给Write API 服务
Write API服务将会：
- 生成一个独一无二的 url
  - 通过在 SQL 数据库中查重来确认这个 url 是否的确独一无二
  - 如果这个 url 已经存在了，重新生成一个 url
  - 如果支持自定义 url，我们也可以使用用户提供的 url（也需要进行查重）
- 将 url 存入 SQL 数据库的 pastes 表中
- 将粘贴的数据存入对象存储系统中
- 返回 url

向你的面试官告知你准备写多少代码。

pastes 表的数据结构如下：

shortlink char(7) NOT NULL
expiration_length_in_minutes int NOT NULL
created_at datetime NOT NULL
paste_path varchar(255) NOT NULL
PRIMARY KEY(shortlink)

我们会以shortlink 与 created_at 创建一个索引以加快查询速度（只需要使用读取日志的时间，不再需要每次都扫描整个数据表）并让数据常驻内存。从内存读取 1 MB 连续数据大约要花 250 微秒，而从 SSD 读取同样大小的数据要花费 4 倍的时间，从机械硬盘读取需要花费 80 倍以上的时间。¹

为了生成独一无二的 url，我们需要：

对用户的 IP 地址 + 时间戳进行 MD5 哈希编码
- MD5 是一种非常常用的哈希化函数，它能生成 128 字节的哈希值
- MD5 是均匀分布的
- 另外，我们可以使用 MD5 哈希算法来生成随机数据
对 MD5 哈希值进行 Base 62 编码
- Base 62 编码后的值由 [a-zA-Z0-9] 组成，它们可以直接作为 url 的字符，不需要再次转义
- 在这儿仅仅只对原始输入进行过一次哈希处理，Base 62 编码步骤是确定性的（不涉及随机性）
- Base 64 是另一种很流行的编码形式，但是它生成的字符串作为 url 存在一些问题：Base 64m字符串内包含 + 和 / 符号
- 下面的 Base 62 pseudocode 算法时间复杂度为 O(k)，本例中取 num =7，即 k 值为 7：
```
def base_encode(num, base=62):
digits = []
while num > 0
remainder = modulo(num, base)
digits.push(remainder)
num = divide(num, base)
digits = digits.reverse
```
输出前 7 个字符，其结果将有 62^7 种可能的值，作为短链接来说足够了。因为我们限制了 3 年内最多产生 36000 万个短链接：
```
url = base_encode(md5(ip_address+timestamp))[:URL_LENGTH]
```

我们可以调用一个公共的 REST API：

$ curl -X POST --data '{ "expiration_length_in_minutes": "60", \
    "paste_contents": "Hello World!" }' https://pastebin.com/api/v1/paste

{
    "shortlink": "foobar"
}

而对于服务器内部的通信，我们可以使用 RPC。

用例：用户输入了一个之前粘贴得到的 url，希望浏览其存储的内容

客户端向Web 服务器发起读取内容请求
Web 服务器将请求转发给Read API服务
Read API服务将会：
- 在SQL 数据库中检查生成的 url
  - 如果查询的 url 存在于 SQL 数据库中，从对象存储服务将对应的粘贴内容取出
  - 否则，给用户返回报错

REST API:

$ curl https://pastebin.com/api/v1/paste?shortlink=foobar

{
    "paste_contents": "Hello World"
    "created_at": "YYYY-MM-DD HH:MM:SS"
    "expiration_length_in_minutes": "60"
}

用例：对页面进行跟踪分析

由于不需要进行实时分析，因此我们可以简单地对 Web 服务产生的日志用 MapReduce 来统计 hit 计数（命中数）。

向你的面试官告知你准备写多少代码。

class HitCounts(MRJob):

    def extract_url(self, line):
        """从 log 中取出生成的 url。"""
        ...

    def extract_year_month(self, line):
        """返回时间戳中表示年份与月份的一部分"""
        ...

    def mapper(self, _, line):
        """解析日志的每一行，提取并转换相关行，

        将键值对设定为如下形式：

        (2016-01, url0), 1
        (2016-01, url0), 1
        (2016-01, url1), 1
        """
        url = self.extract_url(line)
        period = self.extract_year_month(line)
        yield (period, url), 1

    def reducer(self, key, value):
        """将所有的 key 加起来

        (2016-01, url0), 2
        (2016-01, url1), 1
        """
        yield key, sum(values)

用例：服务删除过期的粘贴内容

我们可以通过扫描 SQL 数据库，查找出那些过期时间戳小于当前时间戳的条目，然后在表中删除（或者将其标记为过期）这些过期的粘贴内容。

第四步：架构扩展

根据限制条件，找到并解决瓶颈。

重要提示：不要从最初设计直接跳到最终设计中！

现在你要 1) 基准测试、负载测试。2) 分析、描述性能瓶颈。3) 在解决瓶颈问题的同时，评估替代方案、权衡利弊。4) 重复以上步骤。请阅读「设计一个系统，并将其扩大到为数以百万计的 AWS 用户服务」来了解如何逐步扩大初始设计。

讨论初始设计可能遇到的瓶颈及相关解决方案是很重要的。例如加上一个配置多台 Web 服务器的负载均衡器是否能够解决问题？CDN呢？主从复制呢？它们各自的替代方案和需要权衡的利弊又有什么呢？

我们将会介绍一些组件来完成设计，并解决架构扩张问题。内置的负载均衡器将不做讨论以节省篇幅。

为了避免重复讨论，请参考系统设计主题索引相关部分来了解其要点、方案的权衡取舍以及可选的替代方案。

分析数据库 可以用现成的数据仓储系统，例如使用 Amazon Redshift 或者 Google BigQuery 的解决方案。

Amazon S3 的对象存储系统可以很方便地设置每个月限制只允许新增 12.7 GB 的存储内容。

平均每秒 40 次的读取请求（峰值将会更高）, 可以通过扩展 内存缓存 来处理热点内容的读取流量，这对于处理不均匀分布的流量和流量峰值也很有用。只要 SQL 副本不陷入复制-写入困境中，SQL Read 副本 基本能够处理缓存命中问题。

平均每秒 4 次的粘贴写入操作（峰值将会更高）对于单个SQL 写主-从 模式来说是可行的。不过，我们也需要考虑其它的 SQL 性能拓展技术：

我们也可以考虑将一些数据移至 NoSQL 数据库。

其它要点

是否深入这些额外的主题，取决于你的问题范围和剩下的时间。

NoSQL

缓存

异步与微服务

通信

可权衡选择的方案：
- 与客户端的外部通信 - 使用 REST 作为 HTTP API
- 服务器内部通信 - RPC
服务发现

安全性

请参阅「安全」一章。

延迟数值

请参阅「每个程序员都应该知道的延迟数」。

持续探讨

持续进行基准测试并监控你的系统，以解决他们提出的瓶颈问题。
架构拓展是一个迭代的过程。

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