面试中经常被问到：

1. 有一个亿qq号，找出重复的

2. 给你512m内存，找出5g文件中最大的数字

3. 订单超时实现精准关单

…

当然，还有经常遇到的问题：

1. 接口业务逻辑复杂或查数据库慢，相应耗时高

2. 网络因为丢包导致服务请求异常

3. 分布式事务的空回滚、挂起

…

这些问题看似诡异且难解，但都可以通过一些基本且常用的方法解决，你会发现这些方法无论是几十年前的第一代计算机，还是现在火热的AI都在使用，贯穿在业务应用系统到计算机CPU、内存硬件设计的每个阶段和细节（无论是软件还是硬件都包含这些）。

这些基本的思想不会因为时代而淘汰，更不会被元宇宙、大模型而取代。

下面我列出这些常用的设计思路（解题思路），你可以用于面试或者放在平时工作中。这些思想基本都是围绕着：性能、可靠性、可扩展性、用户体验、可观测性产生的。

1. 分而治之：大数据量拆分成多个小数据处理（大问题拆小问题逐一解决），常见的实现：分布式数据库把上亿的数据分散到不同机器节点上进行计算。分而治之之后就是结果的聚合，这进一步引入了复杂度，如果有一台无限多大算力和存储的计算机，恐怕不拆分实现起来更简单。

2. 缓存与时空权衡：利用空间换时间，常见的实现：CPU L1 L2缓存、guava缓存、cdn缓存、redis缓存等。而当空间占用达到一定阈值时，耗时就可以适当舍弃，因为投入产出比并不高，为了提高1ms的耗时，占用几百GB的内存空间是不可能的，所以缓存满了会通过LRU算法淘汰或写入磁盘。

3. 算法与数据结构：程序=算法+数据结构，加快数据查询或计算速度的方法就是选用合适的算法和数据结构，常见的实现：InnoDB的b+树索引、TiDB的LSM树索引、ES的倒排索引、epoll的红黑树。算法和数据结构不只包括教科书上说的排序、查找，同样我们日常编写代码产生的设计模式、良好的编码过程都是算法与数据结构的组合。我们需要了解常用的算法与数据结构的原理，从而优化系统性能。需要注意的是，传统教科书会把算法与数据结构分开讲解，但没有数据结构，谈算法毫无意义。

4. 冗余：冗余带来可靠性，航天系统中使用备份的冗余单元确保火箭和太空站的正常运作，动物中成对出现的器官，DNA中大量的冗余信息都保证了生物体的可靠生存。计算机中常见的实现：数据库主从复制，主挂了从被选为主继续对外提供服务、业务对等集群部署。冗余也可提高性能，分布式环境下（包括集群环境下）经常使用从节点处理读请求，数据库设计中表冗余字段，可以避免跨表查询产生的IO提高性能。冗余的代价就是付出更多的资源，这是实打实的RMB。

5. 职责分离：最常见的就是数据库的主从，主复制写入数据，从同步主的数据后提供读的服务。在领域驱动设计中，职责分离也是一种常用的设计手段，对用户行为产生的事件拆分出不同指责的命令，如：读命令和写命令，再配合数据库的主从复制结构实现整体的职责分离。在部署结构中，一个工程中不同的接口重要程度以及应对的流量不同，可以分核心与非核心进行部署，为核心业务提供更强大的算力。职责分离并不适合于单体或者简单的业务逻辑中，职责分离适用于复杂的系统，降低系统复杂性，应用于简单的业务系统中，会让系统变得复杂。

6. 重试：重试在网络请求中最常出现，应用代码中调用别人的接口，对方超时会进行重试，TCP协议上也存在超时重传机制，内存通过ECC纠错和重传避免地球磁场产生的bit位反转。通常对于网络请求重试是有讲究的，这包括了几个策略：异常后立刻重试、重试N次后停止、等待N秒后重试X次，这些策略存在的价值在于，被调用方若因为故障导致的超时或失败，进行重试无疑会加大被调用方的压力，所以调用方实现重试时必须想清楚采用何种策略。同时，出现重试也意味着系统存在问题，如果不解决可能激发更大的问题，重试也会导致用户体验下降。

7. failback failover failfast：这三个单词含义分别是：

a.failback：失效自动恢复，在主节点恢复后，将服务从备用节点切换回原主节点的过程，强调“恢复原主”。常见的实现：一部分数据库在主节点恢复后再且回去。

b.failover：失效转移，当主组件发生故障时，自动将服务切换到备用系统，确保业务连续性。其核心是“主备切换”，常见于高可用架构中。常见的实现：ES的主副本故障切换到从副本。

c.failfast：快速失败，在检测到潜在错误时立即终止操作并抛出异常错误扩散，核心是“快速暴露问题”。常见的实现：ArrayList的并发修改、接口参数检查。

8. 并行：现代计算机系统（包括应用层的业务系统）是通过不同阶段构建并行计算组合而成的。在微观的CPU指令执行上通过流水线并行执行微指令，在宏观的代码上通过多线程利用多逻辑核进行加速计算，再大一点会通过分布式集群实现并行计算。虽说并行提高的算力，但在这么高度的并行流程中，就会存在各种各样的问题，主要包括：执行的依赖关系与顺序、共享数据的并行写安全、为解决共享数据并行写安全问题引入的互斥竞争、并行部分成功和部分失败的问题。这几个本质上都是数据安全问题。解决这些问题会适当牺牲并行的能力降级为串行，也可能让并行计算的结果失效。所以在算力性能和数据安全问题之间要进行取舍。

9. 共享与不可变模式：上面说到并行存在数据安全问题，产生问题的原因根本是数据存在共享。共享的好处在于节省存储空间，如果不想通过加锁把并行改成串行，那么可以使用不可变模式。实现不可变模式包括：

a.final：让数据不可变更，最常见的是java.lang.String，如果需要变更创建新的对象。

b.COW（copy on write）：写时复制，只有在数据写入时候拷贝出一个副本，基于副本修改数据。常见的实现：Linux操作系统的fork创建子进程。

不可变模式的两种方法都需要更多的空间，但避免了锁的竞争。

10. 分层：分层是计算机系统设计时最常见的手段，通过合理的分层隔离各个层级之间的差异，屏蔽内部实现细节，提升系统的可扩展性，常见的分层如：TCP网络四层、MVC分层等。Any problem in computer science can be solved by anther layer of indirection，即：算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决。这句经典的理论已不知出自何处，但无数的先例都是基于此，调节CPU和硬盘之间的性能差是通过加了一个内存实现的，调节CPU和内存之间的性能差是通过加了L1 L2 L3缓存实现的，用户到服务器之间可以通过反向代理、cdn做很多事情。分层与职责分离一样，在复杂系统设计上是必要的。

11. 分解与复用：分层的概念本质是在系统架构中体现的，这是宏观上的设计思想。而在细节之处，我们通过各种设计模式、抽象与封装，分割出原子的模块、服务、方法，可以说通过分解把复杂的系统大卸八块，分解出来的结果就是可以实现复用。最简单的例子：抽出鉴权模块，购买商品下单、访问个人中心等页面都不需要关心鉴权的业务逻辑，直接依赖鉴权模块即可。

12. 反馈：系统应该有一个完善的自反馈机制，确保自身的可靠，比如系统感知到失败后自动降级，人工降级等。同时提供了友好的监控能够让我们发现潜在的问题，这一点Linux做的非常好，内核提供了大量的可观测机制，如：ebpf、tracepoint、ftrace、kprobes、syslog、kdb等。作为应用系统，我们可以通过上报功能模块的用户点击和曝光事件、接口的请求量、响应耗时等指标到ELK中进行分析。一些互联网大厂应对突发流量也是通过结合监控系统与k8s实现自动扩缩容。

希望你能基于上面谈到的12个设计方法，在面试或工作中多加思考，设计就是在不断的取舍，即使是有上面的方法做铺垫，也无法做到完美的设计方案。“取舍”俩字不应只有架构师懂得，产品经理、码农都需要有这样的思想，才能合作完成一个不完美但可不断完善的产品，为用户提供更好的体验，为企业带来更多的价值。