系统设计(架构师)指南2封底估算&新浪微博实例

2 封底估算

在系统设计面试中，有时会要求你使用 "封底估算"（back-of-the-envelope estimation）来估算系统容量或性能需求。根据谷歌高级研究员杰夫-迪恩（Jeff Dean）的说法，"封底估算是你结合思想实验和常见性能数字进行的估算，目的是让你对哪些设计能满足你的要求有一个良好的感觉"。
2.1 常用单位

2的方次近似值全称简称10Thousand千字节(Kilobyte)KB20Million兆字节(Megabyte)MB30Billion千兆字节(Gigabyte)GB40Trillion太字节(Terabyte)TB50Quadrillion百亿字节(Petabyte)PB

2.2 延迟

来自谷歌的迪恩博士揭示了 2010 年典型计算机操作的时长。随着计算机速度越来越快、功能越来越强大，有些数字已经过时。不过，这些数字仍能让我们了解不同计算机操作的快慢。
操作时间L1缓存0.5ns分支误预测5ns二级缓存7ns互斥锁定/解锁100ns主内存引用100nsZippy压缩1K字节10 μs1Gbps网络发送2K字节20 μs内存顺序读取1MB250μs同一数据中心内往返500μs磁盘寻道10ms网络顺序读取1MB10ms磁盘顺序读取1MB30ms发送数据包CA(California)->Netherlands->CA150ms

谷歌的一名软件工程师制作了一个工具，将Dean博士的数字可视化。该工具还考虑了时间因素。下图显示了截至 2020 年的可视化延迟数字（数字来源：参考资料 https://colin-scott.github.io/personal_website/research/interactive_latency.html ）。

• 内存速度快，但磁盘速度慢。
  
• 尽可能避免磁盘寻道。
  
• 简单的压缩算法速度快。
  
• 尽可能在通过互联网发送数据前对其进行压缩。
  
• 数据中心通常位于不同地区，在它们之间发送数据需要时间。
  

2.3 可用性数字

高可用性是指系统在理想的长时间内持续运行的能力。高可用性是以百分比来衡量的，100%表示服务没有停机时间。大多数服务介于99%和100%之间。
服务水平协议（SLA：service level agreement）是服务提供商的常用术语。这是您（服务提供商）与客户之间的协议，该协议正式规定了您的服务将提供的正常运行时间水平。云服务提供商亚马逊、谷歌和微软将其 SLA 定义为 99.9% 或以上。正常运行时间传统上以9为单位。9越多越好。

参考资料

• 软件测试精品书籍文档下载持续更新 https://github.com/china-testing/python-testing-examples 请点赞，谢谢！
  
• 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！ https://github.com/china-testing/python_cn_resouce
  
• python精品书籍下载 https://github.com/china-testing/python_cn_resouce/blob/main/python_good_books.md
  
• Linux精品书籍下载 https://www.cnblogs.com/testing-/p/17438558.html
  
• https://www.drawio.com/doc/faq/
  
• J. Dean.Google Pro Tip: Use Back-Of-The-Envelope-Calculations To Choose The Best Design:
  

http://highscalability.com/blog/2011/1/26/google-pro-tip-use-back-of-the-envelope-calculations-to-choo.html

• System design primer: https://github.com/donnemartin/system-design-primer
  
• Latency Numbers Every Programmer Should Know:
  

https://colin-scott.github.io/personal_website/research/interactive_latency.html

• Amazon Compute Service Level Agreement:
  

https://aws.amazon.com/compute/sla/

• Compute Engine Service Level Agreement (SLA):
  

https://cloud.google.com/compute/sla

• SLA summary for Azure services: https://azure.microsoft.com/en-us/support/legal/sla/summary/
  

2.4 实例：估算新浪微博QPS和存储需求

请注意以下数字仅用于本练习，并非新浪微博的真实数字。
假设

• 3亿月活跃用户。
  
• 50%的用户每天使用。
  
• 用户平均每天发布2条微博。
  
• 10%的微博包含媒体内容。
  
• 数据存储 5 年。
  

估计值：
每秒查询次数 (QPS Query per second) 估计值：

• 日活跃用户(DAU Daily active users) = 3亿 * 50% = 1.5亿
  
• 博文QPS = 1.5亿*2条推文/24小时/3600秒 = ~3500
  
• 峰值QPS =2*QPS = ~7000
  

我们在此仅估算媒体存储量。

• 平均微博大小
  
  
  
  • weibo_id 64 字节
    
  • 文本 140 字节
    
  • 媒体 1 MB
    
  
  
• 媒体存储量 每天1.5亿 * 2 * 10% * 1 MB = 30TB
  
• 5年媒体存储： 30TB * 365 * 5 = ~55PB
  

2.5 面试小结

封底估算的关键在于过程。解决问题比获得结果更重要。面试官可能会测试你解决问题的能力。以下是一些应遵循的技巧：

• 圆周率和近似值。面试时很难进行复杂的数学运算。例如，"99987/ 9.1"的结果是什么？没有必要花费宝贵的时间来解决复杂的数学问题。不要求精确。使用整数和近似值对你有利。除法问题可简化如下： "100,000/10".
  
• 写下你的假设。最好写下你的假设，以便日后参考。
  
• 标注单位。写下 "5 "时，是指 5 KB 还是 5 MB？这可能会让你感到困惑。写下单位，因为 "5 MB "有助于消除歧义。
  

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