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系统设计 - Chapter 2: 封底估算

【翻译: System Design Interview: An Insider’s Guide】

Chapter 2:封底计算(BACK-OF-THE-ENVELOPE ESTIMATION)

【译者注】:封底计算,英文为back-of-the-envelope calculations (BotEC),这个术语由物理学家恩里科·费米创造,指用简单到可以在手边随便的什么小纸片(比如信封的背面上)进行的计算,对复杂的方程作同一数量级内的近似求解。

在系统设计面试中,有时会要求您使用封底计算来评估系统容量或性能需求。据谷歌高级研究员杰夫·迪恩(Jeff Dean)称,“封底计算将心中模拟实验和常见性能数字结合在一起,之后做出的估计。用这种方式来获取对系统设计良好的直觉。”[1]。

您需要对可伸缩性基础有很好的了解,才能有效地执行封底计算。应该充分理解以下概念:2的幂[2](power of two)、常见的时延数和可用性数量。

2的幂

在处理分布式系统时,数据量可能会变得巨大,但计算是基础的。为了获得正确的计算结果,可以使用2的幂去了解数据量单位。Byte是由8bit组成的序列。ASCII字符使用一个byte的内存(8位)。下表解释了数据量单位(表2-1)。

表2-1
幂次 大致估计值 全名 缩写名
10 1 Thousand 1 Kilobyte 1 KB
20 1 Milion 1 Megabyte 1 MB
30 1 Billion 1 Gigabyte 1 GB
40 1 Trilion 1 Terabyte 1 TB
50 1 Quadrillion 1 Petabyte 1 PB
程序员必须知道的时延数量

谷歌的博士揭示了2010年典型计算机操作的时间长度[1]。随着计算机变得更快、更强大,一些数字已经过时。然而,这些数字仍然能够让我们了解不同计算机操作的快速性和缓慢性。

表2-2
操作名称 时间
L1 cache 引用 0.5 ns
分支预测失误 5ns
L2 cache 引用 7 ns
Mutex lock/unlock 100 ns
主内存引用 100 ns
使用Zippy压缩1K Byte 10 μs
通过1 Gbps网络发送2K字节 20 μs
从内存中按顺序读取1 MB 250 μs
同一数据中心内往返 500 μs
磁盘搜索 10 ms
从网络中按顺序读取1MB 10ms
从磁盘按顺序读取1 MB 30 ms
发送数据包CA(加利福尼亚州)->荷兰->CA 150ms

【注】:

  • ns=纳秒,μs=微秒,ms=毫秒
  • ns=10^-9秒
  • 1μs=10^-6秒=1000 ns
  • 1 ms=10^-3秒=1000μs=1000000 ns

谷歌软件工程师开发了一个工具来可视化Dean博士的数字。该工具还考虑了时间因素。图2-1可视化显示了2020年的时延数(图来源:参考资料[3])

通过分析图2-1中的数字,我们得出以下结论:

  • 内存很快,但磁盘很慢。
  • 尽可能避免磁盘搜索。
  • 简单的压缩算法速度快,如果可能,在通过互联网发送数据之前压缩数据。
  • 数据中心通常位于不同的区域,在它们之间发送数据需要时间。

可用性(Availability)

高可用性是指系统能够在理想的长时间内持续运作的能力。高可用性是以百分比来衡量的,100%意味着服务没有宕机时间。大多数服务可用性在99%到100%之间。

服务水平协议(SLA)是服务提供商常用的术语。这是服务提供商和客户之间的协议,该协议正式定义了您的服务将提供的正常运行时间级别。云提供商亚马逊[4]、谷歌[5]和微软[6]将服务水平协议(SLA)设定为99.9%或以上。可用性通常以9来衡量,9越多越好。如表2-3所示,9的数量与系统预计宕机时间相关。

表2-3
可用性 平均每天宕机时间 平均每年宕机时间
99% 14.4 分钟 3.65天
99.9% 1.44 分钟 8.77小时
99.99% 8.64 秒 52.6分钟
99.999% 864毫秒 5.26分钟
99.9999% 86.4毫秒 31.56秒

估算twitter的QPS和存储需要

注意以下数字不是twitter真实用户数据,仅仅是一个联系

假设:

  • 每月有3亿的活跃用户
  • 50%的用户每天使用twitter
  • 用户每天平均发送两条推文
  • 10%的推文有媒体内容(图片、视频)
  • 数据需要存5年

估算

1)QPS(Query per second)估算:

  • DAU(Daily active user,每日活跃用户): 300million * 50% = 150 million
  • Tweets QPS = 150 million * 2 tweets/24小时/3600s = ~3500
  • QPS峰值 = 2* QPS = ~7000

2)媒体存储内容估算:

  • 平均推文大小: 推文Id:65 byte 推文正文:140 bytes 媒体:1MB
  • 媒体大小:150million * 2 * 10% = 30TB/天
  • 5年的媒体存储: 30TB * 365 * 5 = ~55PB

提示

封底估算主要是过程, 解决问题比得到结果更重要,面试者主要考察你的问题解决能力,有以下提示

  • 四舍五入和近似值。在面试中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。预计不会有精确性。使用四舍五入的数字和近似值。以上问题可以简化为:“100000/10”
  • 写下你的假设:最好写下你的假设,用于之后参考。
  • 给数字添加单位。当你写下“5”时,它是指5KB还是5MB?而写下单位有助于消除歧义。
  • 常见的信封背面估算:QPS、QPS峰值、存储、缓存、服务器数量等,平时可以做些这方面的联系,以达到熟能生巧。

参考文献

Reference materials [1] 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 [2] System design primer: https://github.com/donnemartin/system-design-primer [3] Latency Numbers Every Programmer Should Know: https://colin-scott.github.io/personal_website/research/interactive_latency.html [4] Amazon Compute Service Level Agreement: https://aws.amazon.com/compute/sla/ [5] Compute Engine Service Level Agreement (SLA): https://cloud.google.com/compute/sla [6] SLA summary for Azure services: https://azure.microsoft.com/en- us/support/legal/sla/summary/

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