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系统设计与分析 作业3
在这个平台上可以比较轻松地设计和发布问卷，并查看统计结果。 比较需要花心思的是问题的设置，在设置某两道题的选项时，花费了较多心思。
67730发布于 2019-05-25 - 来自专栏全球技术精选
【系统设计】S3 对象存储
在本文中，我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。 根据亚马逊的报告，到 2021 年，有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。 在深入设计之前，有必要先回顾一下存储系统和相关的术语。 设计要求 在这个面试的系统设计环节中，需要设计一个对象存储，并且要满足下面的几个要求。 • 基础功能，桶管理，对象上传和下载，版本控制。 【Ambry: LinkedIn’s Scalable Geo-Distributed Object Store】 支持小型和大型对象 对象存储的设计理念和 UNIX 文件系统的设计理念非常相似。 数据持久性 对存储系统来说，数据持久性非常重要，如何设计出一个 6 个 9 (99.9999%) 持久性 的存储系统？ 硬件故障和故障域 无论使用哪种存储，硬件故障都是不可避免的。
8.6K30编辑于 2022-09-05 - 来自专栏Android码农
Vue3响应系统设计-上
一步步由浅入深了解vue3的响应式设计；每一步的设计都充满了智慧，让人不得不佩服 响应式数据 假设我们在一个函数中，读取了某个对象的属性 01 const obj = { text: 'hello world obj.text 04 document.body.innerText = obj.text 05 } 当obj.text的值发生变化时，effect函数会重新执行 obj.text = 'hello vue3' // 修改 obj.text 的值，希望相关函数会重新执行 如果可以实现这个目标，那么对象obj就是响应式数据，函数effect叫做副作用函数，接下来就讨论如何实现这个响应系统的设计 响应式数据的基本实现逻辑 10 }, 1000) 一秒后修改obj的值，对应的副作用函数也会重新执行，符合我们期望的结果，这个就是响应式数据的基本实现原理 完善响应系统-注册函数 从上面的例子中，可以明白一个响应系统的工作流程如下 key] = newVal 11 bucket.forEach(fn => fn()) 12 return true 13 } 14 }) 这样可以实现任意函数的注册了 完善响应系统
38820编辑于 2023-08-26 - 来自专栏Android码农
Vue3响应系统设计-下
继续分析响应式的设计，一步步深入，会比上一篇难理解些 无限递归的坑 一个完善的响应式系统，需要考虑诸多细节，比如下面这个无限递归的例子 const data = { foo: 1 } const obj 这时就需要响应系统支持调度 可以为 effect 函数设计一个选项参数 options，允许用户指定调度器 effect( () => { console.log(obj.foo) }, Proxy(data, { /* ... */ }) effect(() => { console.log(obj.foo) }) obj.foo++ obj.foo++ 它的输出如下 1 2 3 如果只关系最终结果，不关心过程，期望的打印结果是 1 3 也可以基于调度器来实现 // 定义一个任务队列 const jobQueue = new Set() // 使用 Promise.resolve data, { /* ... */ }) const sumRes = computed(() => obj.foo + obj.bar) console.log(sumRes.value) // 3
50320编辑于 2023-08-26 【 Web3与RWA项目系统平台设计】
Web3与RWA项目系统平台设计 Web3与真实世界资产（RWA）结合的生态系统需要解决链上与链下数据的可信交互问题。 平台设计通常包含以下核心模块： 资产代币化模块：通过智能合约将不动产、债券等资产转化为链上通证（如ERC-3643标准）。 典型案例包括Centrifuge（企业债务代币化）和MakerDAO（美债抵押Dai发行），其架构均采用模块化设计，分离资产发行、数据验证和清算逻辑。 二级市场：在Uniswap V3创建流动性池，支持碎片化交易。 关键数据：2023年这类平台平均降低房地产投资门槛至100美元，但需承担约2%的年化合规成本。 client = new ChainlinkClient(); async function verifyPropertyValue(assetId) { const jobId = "80b3a5a2d3d34e2cae3c2e7a7c9f1e3e
23010编辑于 2025-12-17- 来自专栏JavaEdge
系统架构设计(3)-可扩展性
它不是衡量一个系统的一维指标， 谈论“系统X是可扩展 ”或“不扩展”无太大意义。 针对特定级别负载而设计的架构不大可能应付超出预设目标10倍的实际负载。若目标服务处于快速增长阶段，则需要认真考虑每增一个数量级的负载，架构应如如何设计。 例如，即使两系统数据吞吐量折算后一样，但为每秒处理100,000 次请求（每个大小为1KB ）而设计的系统，和为3个请求/min（每个大小2GB ）设计的系统大不相同。 对特定应用来说，扩展能力好的架构通常会做出某些假设，然后有针对性地优化设计，如哪些操作最频繁，哪些负载是少数情况。 若这些假设最终发现是错误的，则可扩展性的努力就白费了，甚至会出现与设计预期完全相反情况。对初创公司或尚未定型产品，快速迭代推出产品功能往往比技入精力来应对不可知的扩展性更重要。
1.3K20编辑于 2022-06-06 - 来自专栏Lambda
第3章-SaaS-HRM系统用户权限设计
以O2O业务的企业架构为例，图解系统角色关系。 ? 2.1.2 需求分析 在应用系统中，权限是以什么样的形式展现出来的？ 在SAAS-HRM系统的权限设计中我们就是才用了此方案 ? 针对此种权限模型，其中权限究竟是属于菜单，按钮，还是API的权限呢？ 那就需要在设计数据库权限表的时候添加类型加以区分（如权限类型： 1为菜单 2为功能 3为API）。 2.2 表结构分析 ? 这里要注意的是，权限表与权限菜单表、页面元素表与API接口表都是一对一的关系 与传统的RBAC模型对比不难发现此种设计的好处： 不需要区分哪些是操作，哪些是资源 方便扩展，当系统要对新的东西进行权限控制时
2.1K20发布于 2019-11-15 - 来自专栏EdisonTalk
5分钟了解系统架构设计（3）
最近梳理了之前学习的架构设计相关的一些课程学习总结，将其整理成了一个大纲脑图，以每篇5分钟系列展现出来，希望对你有所帮助。 本篇，我们聚焦如何在面试中回答架构设计。 这种方式在系统少、逻辑简单的阶段很符合实际情况的设计。 但随着业务快速发展，通过 RPC 同步调用的问题逐渐暴露出来。由于过多地依赖其他系统，导致评论发布的接口性能很低，可用性也容易受到其他系统影响。 而且每当点评系统需求上线时，其他系统都需要跟着进行联调测试，导致需求迭代速度缓慢。 问题来了 你会如何做架构设计改造？为什么？ 回答示例 回答套路： 四个层面，缺一不可。 ，从而不存在维护成本 缺点是不容易实现降级 和 水平扩展 （3）评估标准 通常来说，方案没有优劣之分，而是要看哪个更适合当下的问题，只要架构满足一定时期内的业务发展就可以。 从点评系统的功能复杂度（系统耦合 + 协作/研发效率低）来看 本质上是解决随着业务发展所带来的系统开发效率问题，需要架构师以部门负责人的视角，考虑现有研发团队的能力素质、IT成本、资源投入周期等因素是否匹配设计的三种方案
56030编辑于 2022-12-30 - 来自专栏运维开发王义杰
系统设计：预订系统
系统架构 基于前面的需求，我们将设计一个预订系统。该设计将包括系统架构、关键组件的UML模型以及用Go语言实现的代码示例。 为了进一步细化预订系统的设计，我们将对关键的服务组件进行更详细的设计，包括数据库模式、RESTful API设计以及关键功能的实现逻辑。这将帮助开发团队更清晰地理解系统的工作方式和接口细节。 数据库设计 我们首先定义数据库模型以支持系统功能。 以下是针对主要功能模块的数据库模式设计： 用户模块 预订模块 支付模块 RESTful API 设计 我们为系统定义RESTful接口，以支持各种客户端操作。 建议在系统实施前进行详细的风险评估和技术验证，确保设计的可行性。
1K10编辑于 2024-04-15 - 来自专栏毕业设计
分布式电商系统的设计与实现⑥-3
这一篇就是论文的第五部分系统详细设计与实现。因为该部分内容比较多，避免大家审阅疲劳，分为3个文章来进行解读。 这里是该章节最后一部分，中括号代表的是参考文献，后面会有列出来1.1 秒杀功能详细设计与实现作为最核心的秒杀功能，主要在于能够保证用户抢购商品时的流畅性，为了能够让用户更快地获取秒杀商品，前台用户的秒杀商品都是通过 nginx配置文件中进行配置FastDFS，在服务器中配置如下：server { listen 80; server_name localhost; location ~ /group[1-3] fastFileStorageClient.uploadFile(args)方法进行上传，并且返回一个StorePath对象，可以使用该对象获取文件路径，关键代码如下图5-19所示：图 5-191.3 短信功能的设计与实现首先
29710编辑于 2024-06-21 - 来自专栏趣谈前端
高效设计企业营销系统的3种方案复盘
嗨, 大家好, 我是徐小夕, 之前分享了很多可视化低代码相关的技术实践和开源项目, 今天继续和大家分享一下如何通过可视化搭建技术设计高效的企业营销配置系统. 设计实现方案 为了实现营销数字化系统, 我们一般会采用三种方案: 传统业务开发型 配置化营销中心 可视化营销搭建平台 1. 目前国内有上千家企业在接触或者落地低代码/零代码方案, 我之前也开源了一个解决方案H5-Dooring, 用来解决页面生产效能的问题: 当然设计可视化搭建系统需要考虑更多系统化问题, 比如: 如何满足更多的定制需求 H5-Dooring H5-Stream V6.Dooring 如何利用DooringSaas快速落地营销配置方案 上面介绍了3种技术设计方案, 接下来我就以一个具体的案例, 来分享一下高效营销落地方案 10款2021年国外顶尖的lowcode开发平台 2小时, 从学到做, 我用Dooring制作了3个电商H5 canvas图像识取技术以及智能化设计的思考
68620编辑于 2023-11-16 - 来自专栏学习之路
【#3】项目设计
，这些节点通常指的是服务器，将不同的业务或者同一个业务拆分分布在不同的节点上，通过 协同 工作解决高并发的问题，提高系统扩展性和可用性。 3. Dispatcher 模块存在的意义：区分消息类型，根据不同的类型，调用不同的业务处理函数进行消息处理。 3. Dispatcher IO 数据分发处理，逻辑与服务端一致 4. 3. 业务层 业务层就是基于底层的通信框架，针对项目中具体的业务功能的实现了，比如Rpc请求的处理，发布订阅请求的处理以及服务注册与发现的处理等等。 整体框架设计
38100编辑于 2025-04-01 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
AI设计系统“设计之神”
标题： “God of Design” AI design system “设计之神”AI设计系统 价值主张： 我们的“设计之神”系统利用生成对抗网络技术，帮助甲方把设计目标可视化后，更清楚地传达给设计师 借此技术，让无作图能力的甲方，把生成条件输入AI设计系统后，程序在极短时间内生成海量方案，甲方只需挑选其中想要的方案，交给设计师来完善，避免了设计师的无效工作，提升了工作效率。 ? “设计之神”AI设计系统原型演示 demo of AI design system： 我们以室内装修设计为例，制作了一份简单的使用演示，让读者能更具体的了解人工智能发挥的作用 ? 3.甲方把自己定制的方案发布出来，交给设计师完善。 （这里我们还设计了一个简单的商业模式，AI设计工具免费开放给所有人使用，定制生成的方案可以直接发布在我们的平台上，寻找设计师来完成。 例如实际工作中，并不是所有甲方都清楚自己想要什么，需要设计师来帮他们想出最合理的方案，对于这样的情况，这套“设计之神”系统就完全失效了。
1.5K10发布于 2019-09-26 - 来自专栏YuanXin
【系统设计】如何设计一个CMS系统
CMS 是：内容管理系统。而这个内容，是存放在具体介质上，例如云数据库中。 在 cms 中，可以创建一个“内容集”（类似于数据表），并且可以修改内容集的字段信息。 因此，一个 cms 系统就非常有用了。在使用上，非常直观。运营同学完全可以根据自身需要，创建一个新的内容集。前端进行动态化构建的时候，直接拉取对应内容集中的内容进行构建即可。 数据库集合设计 用户集合 除了用户名、密码字段，添加一个 role 字段："user" | "root"。
3K10发布于 2020-05-06 - 来自专栏技术一号位指南(小诚信驿站)
系统设计：在线售票系统
需求 让我们设计一个在线售票系统，销售Ticketmaster或BookMyShow等电影票。 类似服务：bookmyshow.com，ticketmaster.com 难度等级：难 1.什么是在线电影票预订系统？ 电影票预订系统为其客户提供了在线购买影院座位的能力。 这意味着系统应该是安全的，数据库符合ACID。 3.一些设计考虑 1.为了简单起见，假设我们的服务不需要任何用户身份验证。 2.系统不会处理部分票订单。 3.公平是制度的强制性要求。 4.为了防止系统滥用，我们可以限制用户一次预订超过10个座位。 5.我们可以假设，在广受欢迎/期待已久的电影发行和座位上，流量会激增会很快填满的。 6.数据库设计 以下是我们将要存储的数据的一些观察结果： 1.每个城市可以有多家电影院。 2.每家电影院将有多个大厅。 3.每部电影将有多场演出，每场演出将有多个预订。
7.8K120编辑于 2022-03-06 - 来自专栏超级架构师
【系统设计】系统设计基础：速率限制器
在大型系统中，速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制，使共享资源能够保持可用性。 3. 位置/ID：这有助于运行基于位置或以人口统计为中心的活动。可以限制不是来自目标人口统计的请求，以提高目标区域的可用性 4. 服务器：基于服务器的速率限制是一种利基策略。 Token Bucket Algorithm 3、固定窗口计数器： 固定窗口是最基本的限速机制之一。我们在给定的时间内保留一个计数器，并为我们收到的每个请求不断增加它。 它还避免了漏桶的饥饿问题和固定窗口实现的爆裂问题 分布式系统中的速率限制 上述算法非常适用于单服务器应用程序。但是当分布式系统涉及到多个节点或应用服务器时，问题就变得非常复杂。 弹性或动态限制：在弹性限制下，如果系统有一些可用资源，请求的数量可能会超过阈值。
1.5K30编辑于 2022-05-29 - 来自专栏数据饕餮
人脸识别完整项目实战（3）：项目系统架构设计
一、前言 本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第1部分，第2节《项目系统架构设计》，本章内容系统介绍：人脸系统系统的项目架构设计，包括：业务架构、技术架构、应用架构和数据架构四部分内容。 项目概述篇：系统介绍人脸识别项目的系统架构设计、项目关键技术说明、项目业务需求分析、项目业务流程设计； 环境部署篇：提供C++和Python两种编程语言的版本，系统介绍项目开发环境概述、DLib框架源码编译 、项目工程文件创建、项目开发环境配置、项目性能优化设置； 程序设计篇：从实时视频采集开始，涵盖人脸区域检测、人脸特征点标定、人脸对齐、人脸比对和活体检测等全部技术环节的代码设计、运行演示和执行结果输出； 人脸识别系统的应用架构如下图所示： ? 2.4 数据架构 人脸识别系统的数据架构，分为样本数据、训练模型和应用数据三个层次。 人脸识别系统数据架构如下图所示： ? 三、未完待续 本文是《人脸识别完整项目实战》系列博文第3章《项目系统架构设计》，全文共53个章节，持续更新，敬请关注。
3.8K40发布于 2019-03-22 秒杀系统设计
构建一个高并发、高可用的分布式微服务秒杀系统需要从架构设计、流量控制、数据一致性、缓存策略、数据库优化等多个方面综合考虑。以下是核心设计思路和关键技术点： 1. 架构分层设计 采用微服务架构将系统拆解为独立模块，降低耦合度： 网关层：统一入口，负责鉴权、限流、路由。 业务层： 秒杀服务：核心逻辑（库存预扣、订单生成）。 3. 库存一致性设计 Redis预扣库存： 秒杀开始前，将库存加载到Redis（INCR/DECR保证原子性）。 Lua脚本实现“预扣库存-生成订单”的原子操作。 TiDB（分库分表） 限流熔断 Sentinel/Hystrix 分布式锁 Redisson 监控 Prometheus + Grafana + SkyWalking 11.逻辑架构图 12.总结 设计秒杀系统的核心是分层解耦 通过微服务拆分降低复杂度，结合中间件（Redis、MQ）提升吞吐量，同时通过限流、熔断、降级保障系统稳定性。
98000编辑于 2025-04-05- 来自专栏JavaEdge
用户系统设计
1 系统分析 1.1 Scenario 场景 注册、登录、查询、用户信息修改，哪个需求量最大？ 支持100M DAU。 注册，登录，信息修改 QPS 约： 100M * 0.1 / 86400 ~ 100 0.1 = 平均每个用户每天登录+注册+信息修改 Peak = 100 * 3 = 300 查询QPS约 100 M * 100 / 86400 ~ 100k 100 = 平均每个用户每天与查询用户信息相关的操作次数（查看好友，发信息，更新消息主页） Peak = 100k * 3 = 300 k 1.2 Service 读多写少的系统一定要使用 Cache 进行优化。 使用缓存，也就会带来数据不一致问题，数据库和缓存是两台机器，两套系统，并不支持加锁。如果是用一些第三方分布式锁，会导致存取效率降低，得不偿失。 SQL 和 NoSQL 的选择标准 原则1 大部分情况，都能用 原则2 需要支持事务，则禁选 NoSQL 原则3 想在什么地方偷懒，很大程度决定选什么数据库 SQL 结构化数据，自由创建索引
1.1K40编辑于 2022-03-15 - 来自专栏涓流
秒杀系统设计
概述 读了极客时间许令波的如何设计秒杀系统后，总结出秒杀系统设计的一些需要注意的点，如何从更多的角度去考量一个架构的设计，保证性能和高可用。 这些经验或者说原则不仅仅适用于秒杀系统，在设计其他系统的时候也有一定的参考性。 不要有单点 在系统设计中，保证高可用，我们会将每个应用部署多份，作为备份，这也是分布式系统最重要的一点。 避免单点的关键是不要将服务的状态与机器绑定，即将服务无状态化，这样服务就可以在机器中随意移动。 减库存设计，防止超卖 在秒杀系统中，超卖是一个原则性问题，假如只秒杀10个商品，确有100个人抢到了，这是一个大损失。 减库存的方式 用户购物过程一般分为两步：下单和付款。 参考资料 http缓存控制 [许令波-如何设计一个秒杀系统]
1.8K20编辑于 2022-06-28
腾讯云开发者
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