ByteByteGo学习笔记：系统设计中的估算技巧

在系统设计中，估算系统容量和性能需求是一项至关重要的技能。

一、二次幂（Power of Two）

在处理分布式系统时，数据量可能会变得非常庞大。为了进行正确的计算，了解数据量单位的幂次是非常关键的。一个ASCII字符占用1字节（8位），下面是一些常见的数据量单位：

• 2^10（1千）：1千字节（KB）
• 2^20（1百万）：1兆字节（MB）
• 2^30（10亿）：1吉字节（GB）
• 2^40（1万亿）：1太字节（TB）
• 2^50（1百万亿）：1拍字节（PB）

二、程序员应知的延迟数字

了解不同计算机操作的延迟时间对于系统设计至关重要。以下是一些常见的操作及其对应的时间：

• L1缓存引用：0.5 ns
• 分支错误预测：5 ns
• L2缓存引用：7 ns
• 互斥锁/解锁：100 ns
• 主内存引用：100 ns
• 使用Zippy压缩1KB：10,000 ns = 10 µs
• 通过1 Gbps网络发送2KB：20,000 ns = 20 µs
• 从内存中顺序读取1MB：250,000 ns = 250 µs
• 在同一数据中心的往返时间：500,000 ns = 500 µs
• 磁盘寻道：10,000,000 ns = 10 ms
• 从网络中顺序读取1MB：10,000,000 ns = 10 ms
• 从磁盘中顺序读取1MB：30,000,000 ns = 30 ms
• 从加利福尼亚发送数据包到荷兰：150,000,000 ns = 150 ms

谷歌的一位软件工程师开发了一个工具,将这些数据可视化，有助于理解

三、可用性数字

高可用性是指系统在期望的时间内持续运行的能力。高可用性通常以百分比表示，100%表示系统无停机时间。大多数服务的可用性在99%到100%之间。
服务水平协议（SLA）是服务提供商与客户之间的正式协议，定义了服务提供商将交付的服务水平。云服务提供商如Amazon、Google和Microsoft通常将SLA设定为99.9%或更高。可用性通常以九的个数来衡量，九的个数越多，系统停机时间越少。
以下是一些常见的可用性百分比及其对应的停机时间：

• 99%：每年3.65天停机
• 99.9%：每年8.76小时停机
• 99.99%：每年52.56分钟停机
• 99.999%：每年5.26分钟停机

• 99.9999%：每年31.56秒停机

  四、估算Twitter的容量和存储需求

  假设：

• 每月有3亿活跃用户。
• 50%的用户每天使用Twitter。
• 用户平均每天发布2条推文
• 10%的推文包含媒体
• 数据保存5年

估算：

• 每秒查询数（QPS）：

  • 每日活跃用户（DAU）= 3亿 * 50% = 1.5亿
  • 推文QPS = 1.5亿 * 2条推文/24小时/3600秒 ≈ 3500
  • 峰值QPS = 2 * QPS = 7000

• 平均推文大小：

  • tweet_id 64字节
  • 文本140字节
  • 媒体1MB
• 媒体存储：1.5亿 2 10% * 1MB = 30 TB每天
• 5年媒体存储：30 TB 365 5 = 55 PB

参考博文
ByteByteGo