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程序设计是组装代码，系统设计是组装服务
- 程序设计的组件是变量、函数、类等；系统设计的组件是服务器、数据库、缓存、队列、事件总线、代理等
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如果一个系统很长时间不出错，它的设计就是良好的
- 如果你进一步看了代码，脱口而出：“哈，这比我想的要简单”，或者“这个部分不用我操心，即使出问题也容易解决”，它的设计就是优秀的
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良好的系统设计，总是从一个有效的简单系统发展而来， 千万不要从零开始设计一个复杂的系统
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系统设计的难点在于状态。尽量采用无状态组件，最小化“有状态组件”的数量。状态的复杂性在于，你无法简单地重启服务，一旦出错，往往需要手动修复状态
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数据库是最重要的系统组件，用来保存和管理状态
- 数据库的设计目标是每张表易于理解：打开看一下表结构，就能大致了解存储的数据内容及其原因
- 千万不要采用复杂的表结构（也就是数据结构） ，会给代码带来极大的复杂性和性能约束
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数据库往往是系统瓶颈，因为每个页面请求可能要调用数十次、数百次数据库，而且是按顺序调用
- 为了避免瓶颈，数据库可以做成一个 写入节点和多个只读副本 。数据查询都发往只读副本，数据写入发往写入节点
- 写入节点与只读副本之间存在数据复制延迟。如果更新一条记录后，你需要立即读取它，那么可以将数据放入内存，写入数据库成功后从内存读取
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耗时的操作要拆分出来，放在后台作业（即系统外部的单独服务），排队完成
- 后台作业主要分成两个组件：一个队列服务，一个作业运行器（从队列中获取任务并执行）
- 队列任务可以用 Redis（需要尽快执行的任务），也可以用数据库（不着急的任务）
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如果数据的生成速度和读取速度不匹配，经典解决方案就是缓存
- 缓存的最简单做法，就是把数据保存在内存，否则就使用专门的 key-value 数据库（比如 Redis 或 Memcached），后者的好处是多个服务器可以共享缓存
- 初级工程师希望缓存所有内容，而高级工程师希望尽量少用缓存。因为 缓存是状态的来源 ，不可避免需要校验状态和处理状态过期
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除了缓存和后台作业，大型系统通常还有事件中心，一般用的是 Kafka
- 事件中心也是一个队列，存放的是“某件事发生了”的消息。比如，用户注册触发了“新帐户创建”事件，该事件就放入事件中心，然后由事件中心去通知订阅该事件的多个服务——发送欢迎电子邮件、设置个人空间等等
- 事件中心适用于：发送事件的代码不关心其他服务如何处理事件，或者事件量很大且对响应时间不太敏感
- 不要过度使用事件，很多时候更简单的做法是让一个服务请求另一个服务的 API
- 为了便于 debug，所有日志最好都放在一起，你可以立即看到另一个服务的响应
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如果数据需要传送到多处，有拉取（ pull ）和推送（ push ）两种选择
- 一般来说，拉取比较简单（比如大多数网站采用的轮询），推送更节省资源，不需要用户主动请求数据，一旦后端数据发生变化，服务器主动将数据推送给每个客户端