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ACID 和 BASE 代表了不同的设计理念。ACID 更注重一致性而非可用性。在 ACID 中，C 表示事务保留所有数据库规则。而 BASE 更侧重于可用性，表示系统确保可用。

B 树和 B+ 树是磁盘数据库的主力数据结构。B 树在每个节点都存储数据；B+ 树把叶子节点连成链表、把所有数据都下推到叶子层。这一个结构差异决定了所有实际权衡——范围扫描、缓存行为、以及为何几乎所有关系型数据库都使用 B+ 树。

在 TAO 之前，Facebook 使用缓存旁路模式来扩展其社交图谱存储。存在三个问题：列表更新操作效率低；客户端必须管理缓存，且很难提供读后写一致性。通过 TAO，这些问题得以解决。

架构可以直接影响每个功能的成本。让我们在三个维度上比较紧耦合 MVC、Cocoa MVC、MVP、MVVM 和 VIPER：功能参与者之间责任的平衡分配、可测试性以及易用性和可维护性。

Lambda 架构 = CQRS（批处理层 + 服务层） + 快速层。它解决了大数据的准确性、延迟和吞吐量问题。

为了在广告中实现更高的投资回报率，Lyft推出了一款营销自动化平台，该平台由三个主要组件组成：生命周期价值预测器、预算分配器和竞标者。

动机

SOLID 是一组设计原则的首字母缩写，帮助软件工程师编写稳健的代码。S 代表单一职责原则，O 代表开放/封闭原则，L 代表里氏替换原则，I 代表接口隔离原则，D 代表依赖倒置原则。

结构化编程是一种对直接控制转移的约束。面向对象编程是一种对间接控制转移的约束。函数式编程是一种对变量赋值的约束。

云设计模式分为三类。可用性模式包括健康端点监控和限流。数据管理模式包括缓存旁路和静态内容托管。安全模式包括联邦身份认证。

Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，可用于按主题进行日志记录、消息系统的地理复制或流处理。由于其零拷贝技术，它比其他平台快得多。

为了评估用户满意度，实施了机器学习模型。这些模型通过特征工程观察和测量现实，并通过召回策略进一步减少延迟。

授权决定个人或系统是否有权访问特定资源。这个过程是一个典型的场景，可以通过软件进行自动化。我们将回顾谷歌的 Zanzibar、受 Zanzibar 启发的解决方案以及市场上的其他 AuthZ 服务。

欺诈检测在登录过程中对抗账户接管和僵尸网络攻击。半监督学习比无监督学习具有更好的学习准确性，比监督学习花费更少的时间和成本。

你的信用卡是如何处理的？5 个参与方和 2 个工作流程。

有几种工具可用于公共 API、API 网关或前端后端网关。GraphQL 以其诸如尾随结果、批处理嵌套查询、性能追踪和显式缓存等功能而脱颖而出。

关系数据库是大多数存储使用案例的默认选择，原因在于原子性、一致性、隔离性和持久性。这里的一致性与 CAP 定理中的一致性有什么不同？我们为什么需要 3NF 和数据库代理？

任何网络系统都有三种理想属性：一致性、可用性和分区容忍性。系统只能拥有这三者中的两者。例如，关系数据库管理系统（RDBMS）更倾向于一致性和分区容忍性，因此成为ACID系统。

从硬盘读取数据时，数据库连接操作耗时，99% 的时间花费在磁盘寻址上。为了优化读取性能，引入了非规范化，并且四种 NoSQL 类型可以帮助解决这个问题。

面试是员工寻找未来同事的过程。候选人将根据对三个关键问题的回答进行评估：能力、意愿和文化契合。 以上任何问题都无法在没有良好沟通的情况下回答。

AKF 规模立方体是思考 Web 服务扩展的心智模型，沿三个维度进行——克隆（X）、功能分解（Y）和数据分区（Z）。本文讨论每个轴何时起作用、应用它们的顺序，以及各自的运维成本。

API 可能不够健壮且不可预测。为了解决这个问题，应遵循三个原则。客户端重试以确保一致性。使用幂等性、指数退避和随机抖动进行重试。

移动设备上的 HTTP 视频服务面临两个问题：有限的内存或存储和不稳定的网络连接以及可变的带宽。HTTP 实时流媒体通过关注点分离、文件分段和索引来解决这些问题。

布隆过滤器是一种紧凑的概率集合成员结构——1% 假阳性率约 10 位/元素，零假阴性。本文讲解其工作原理、参数选择的数学、真实系统中的使用（Cassandra、HBase、Chrome、CDN），以及何时应改用计数型 / 布谷鸟 / 商数过滤器等变种。

五种并发模型——单线程异步、共享内存加锁、CSP、Actor 模型、软件事务内存（STM）——在状态共享、组合性和故障模式上的比较。附各自适用场景，以及为何语言选择往往比问题本身更能决定采用哪种模型。

设计一个从简单开始但可以随着业务扩展的身份验证解决方案，考虑安全性和用户体验，并讨论该领域的未来趋势

实施数据分区与路由的优点是可用性和读取效率，而一致性则是其弱点。路由抽象模型本质上是两张地图：键-分区图和分区-机器图。

架构为软件系统的整个生命周期提供服务，使其易于理解、开发、测试、部署和操作。O’Reilly的书《软件架构模式》对五种基本架构进行了简单而有效的介绍。

流处理和批处理框架可以以低延迟处理高吞吐量。为什么 Flink 正在获得越来越多的关注？如何在 Storm、Storm-trident、Spark 和 Flink 之间做出架构选择？

对于那些在领导职位上经验较少的人，我们提供一些面试建议。需要描述你之前的项目，包括挑战或改进。同时，记得展示你的沟通技巧。

对于客人和房东，我们使用关系数据库存储数据，并建立索引以按位置、元数据和可用性进行搜索。我们可以使用外部供应商进行支付，并通过优先队列提醒预订。

传统的基于 NFS 的设计存在元数据瓶颈：大的元数据大小限制了元数据命中率。Facebook 照片存储通过将数十万张图像聚合在一个单一的 haystack 存储文件中，消除了元数据。

Memcached = 丰富的客户端 + 分布式服务器 + 哈希表 + LRU。它具有简单的服务器，将复杂性推给客户端，因此可靠且易于部署。

设计一个可以接收、发送和支付的转账后端系统。它应涵盖扩展性、国际化、去重、单点故障、强一致性等问题。

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需求

如果你被要求设计一个系统，将用户提供的网址转换为缩短的网址，你会怎么做？你将如何分配缩短的网址？你将如何实现重定向服务器？你将如何存储点击统计数据？

在线评测系统主要是一个可以远程执行代码的地方，用于教育或招聘目的。在这个设计中，我们专注于设计一个用于面试准备的 OJ，类似于 Leetcode。

如何设计一个实时的联想自动完成服务？Linkedin 的 Cleo 库通过多层架构（浏览器缓存 / 网络层 / 结果聚合器 / 各种联想后端）和 4 个元素（倒排索引 / 正向索引，布隆过滤器，评分器）来回答这个问题。

需求

设计一个 webhook，当支付成功时通知商家。我们需要汇总指标（例如，成功与失败）并在仪表板上显示。

需求

需求

大规模的网络服务处理来自全球的高流量，但单个主机只能处理有限数量的请求。通常会有一个服务器集群来处理所有流量。如何路由这些请求，以便每个主机能够均匀地接收请求？

负载均衡器的三大类别——DNS 轮询、L3/L4 网络负载均衡器和 L7 应用负载均衡器。本文说明各自在数据包层面的实际工作方式、不同算法（轮询、最少连接、一致性哈希）适合的使用场景，以及健康检查和会话粘性失效的地方。

跳表是一种概率性的多层链表，支持 O(log n) 的搜索、插入与删除。被 LevelDB 的 MemTable、Redis 的 Sorted Set 和 Lucene 的倒排索引采用。本文讲解其工作原理、为何相较于平衡 BST 被选中，以及每个真实实现中的具体权衡。

为了通过故障转移提高可用性，有几种方法可以实现这一目标，例如冷备份、热备份、温备份、检查点和全活动。

键值缓存用于减少数据访问的延迟。什么是读穿、写穿、写后、写回、写后和旁路缓存模式？