一句话总结
系统设计面试考察架构思维，核心考点：设计方法论（需求→高层→深入→权衡）、负载均衡（L4/L7+算法）、多级缓存（浏览器→CDN→Nginx→Redis→DB）、数据库分片（垂直/水平+一致性哈希）。记住关键数字：磁盘10ms、SSD 0.1ms、同机房0.5ms、跨区域150ms。
设计方法论
系统设计四步法：
1. 需求澄清：明确功能范围、用户规模、性能要求。不要急于设计，先问清楚。
2. 高层设计：画出系统架构图，确定核心组件（客户端→API网关→服务→数据库）。
3. 深入设计：选择具体技术方案，讨论存储、缓存、消息队列等。
4. 权衡分析：讨论方案的优缺点、瓶颈和扩展性。
关键数字：1秒=1000ms，磁盘寻道10ms，SSD读0.1ms，网络同机房0.5ms，跨区域150ms。
负载均衡
四层 vs 七层负载均衡：
四层（L4）：基于IP和端口转发，如LVS。性能高，功能简单。
七层（L7）：基于HTTP协议转发，如Nginx。支持路径路由、Header改写等。
负载均衡算法：
1. 轮询（Round Robin）
2. 加权轮询
3. 最少连接数
4. 一致性哈希
CDN与缓存
CDN（内容分发网络）：将静态资源缓存到离用户最近的边缘节点，减少延迟。
多级缓存架构：
1. 浏览器缓存：强缓存（Cache-Control）+ 协商缓存（ETag/Last-Modified）
2. CDN缓存：边缘节点缓存
3. 反向代理缓存：Nginx缓存
4. 应用缓存：本地缓存（Guava/Caffeine）+ 分布式缓存（Redis）
5. 数据库缓存：Buffer Pool
数据库分片
垂直分片：按业务拆分数据库，如用户库、订单库、商品库。
水平分片：同一表的数据按规则分布到多个库。
分片策略：
1. Range分片：按ID范围，易出现热点
2. Hash分片：按ID哈希，分布均匀但扩容困难
3. 一致性哈希：扩容只需迁移少量数据
分片后的问题：跨库JOIN、分布式事务、全局ID生成（雪花算法）、数据迁移。