zh-Hans: Translate Pastebin solution (#273)
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Kevin Xu
Donne Martin
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9ce0e9d734
commit
33431e61a9
@ -300,7 +300,7 @@
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| 问题 | |
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| 设计 Pastebin.com (或者 Bit.ly) | [解答](solutions/system_design/pastebin/README.md) |
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| 设计 Pastebin.com (或者 Bit.ly) | [解答](solutions/system_design/pastebin/README-zh-Hans.md) |
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| 设计 Twitter 时间线和搜索 (或者 Facebook feed 和搜索) | [解答](solutions/system_design/twitter/README.md) |
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| 设计 Twitter 时间线和搜索 (或者 Facebook feed 和搜索) | [解答](solutions/system_design/twitter/README.md) |
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| 设计一个网页爬虫 | [解答](solutions/system_design/web_crawler/README.md) |
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| 设计一个网页爬虫 | [解答](solutions/system_design/web_crawler/README.md) |
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| 设计 Mint.com | [解答](solutions/system_design/mint/README.md) |
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| 设计 Mint.com | [解答](solutions/system_design/mint/README.md) |
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330
solutions/system_design/pastebin/README-zh-Hans.md
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330
solutions/system_design/pastebin/README-zh-Hans.md
Normal file
@ -0,0 +1,330 @@
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# 设计 Pastebin.com (或者 Bit.ly)
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**Note: 为了避免重复，当前文档直接链接到[系统设计主题](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#系统设计主题的索引)的相关区域，请参考链接内容以获得综合的讨论点、权衡和替代方案。**
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**设计 Bit.ly** - 是一个类似的问题，区别是 pastebin 需要存储的是 paste 的内容，而不是原始的未短化的 url。
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## 第一步：概述用例和约束
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> 收集这个问题的需求和范畴。
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> 问相关问题来明确用例和约束。
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> 讨论一些假设。
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因为没有面试官来明确这些问题，所以我们自己将定义一些用例和约束。
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### 用例
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#### 我们将问题的范畴限定在如下用例
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* **用户** 输入一段文本，然后得到一个随机生成的链接
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* 过期设置
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* 默认的设置是不会过期的
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* 可以选择设置一个过期的时间
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* **用户** 输入一个 paste 的 url 后，可以看到它存储的内容
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* **用户** 是匿名的
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* **Service** 跟踪页面分析
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* 一个月的访问统计
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* **Service** 删除过期的 pastes
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* **Service** 需要高可用
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#### 超出范畴的用例
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* **用户** 可以注册一个账户
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* **用户** 通过验证邮箱
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* **用户** 可以用注册的账户登录
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* **用户** 可以编辑文档
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* **用户** 可以设置可见性
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* **用户** 可以设置短链接
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### 约束和假设
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#### 状态假设
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* 访问流量不是均匀分布的
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* 打开一个短链接应该是很快的
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* pastes 只能是文本
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* 页面访问分析数据可以不用实时
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* 一千万的用户量
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* 每个月一千万的 paste 写入量
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* 每个月一亿的 paste 读取量
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* 读写比例在 10:1
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#### 计算使用
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**向面试官说明你是否应该粗略计算一下使用情况。**
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* 每个 paste 的大小
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* 每一个 paste 1 KB
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* `shortlink` - 7 bytes
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* `expiration_length_in_minutes` - 4 bytes
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* `created_at` - 5 bytes
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* `paste_path` - 255 bytes
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* 总共 = ~1.27 KB
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* 每个月新的 paste 内容在 12.7GB
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* (1.27 * 10000000)KB / 月的 paste
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* 三年内将近 450GB 的新 paste 内容
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* 三年内 3.6 亿短链接
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* 假设大部分都是新的 paste，而不是需要更新已存在的 paste
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* 平均 4paste/s 的写入速度
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* 平均 40paste/s 的读取速度
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简单的转换指南:
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* 2.5 百万 req/s
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* 1 req/s = 2.5 百万 req/m
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* 40 req/s = 1 亿 req/m
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* 400 req/s = 10 亿 req/m
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## 第二步：创建一个高层次设计
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> 概述一个包括所有重要的组件的高层次设计
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## 第三步：设计核心组件
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> 深入每一个核心组件的细节
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### 用例：用户输入一段文本，然后得到一个随机生成的链接
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我们可以用一个 [关系型数据库](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#关系型数据库管理系统rdbms)作为一个大的哈希表，用来把生成的 url 映射到一个包含 paste 文件的文件服务器和路径上。
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为了避免托管一个文件服务器，我们可以用一个托管的**对象存储**，比如 Amazon 的 S3 或者[NoSQL 文档类型存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#文档类型存储)。
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作为一个大的哈希表的关系型数据库的替代方案，我们可以用[NoSQL 键值存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#键-值存储)。我们需要讨论[选择 SQL 或 NoSQL 之间的权衡](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#sql-还是-nosql)。下面的讨论是使用关系型数据库方法。
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* **客户端** 发送一个创建 paste 的请求到作为一个[反向代理](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#反向代理web-服务器)启动的 **Web 服务器**。
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* **Web 服务器** 转发请求给 **写接口** 服务器
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* **写接口** 服务器执行如下操作：
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* 生成一个唯一的 url
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* 检查这个 url 在 **SQL 数据库** 里面是否是唯一的
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* 如果这个 url 不是唯一的，生成另外一个 url
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* 如果我们支持自定义 url，我们可以使用用户提供的 url（也需要检查是否重复）
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* 把生成的 url 存储到 **SQL 数据库** 的 `pastes` 表里面
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* 存储 paste 的内容数据到 **对象存储** 里面
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* 返回生成的 url
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**向面试官阐明你需要写多少代码**
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`pastes` 表可以有如下结构：
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```sql
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shortlink char(7) NOT NULL
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expiration_length_in_minutes int NOT NULL
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created_at datetime NOT NULL
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paste_path varchar(255) NOT NULL
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PRIMARY KEY(shortlink)
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```
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我们将在 `shortlink` 字段和 `created_at` 字段上创建一个[数据库索引](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#使用正确的索引)，用来提高查询的速度（避免因为扫描全表导致的长时间查询）并将数据保存在内存中，从内存里面顺序读取 1MB 的数据需要大概 250 微秒，而从 SSD 上读取则需要花费 4 倍的时间，从硬盘上则需要花费 80 倍的时间。<sup><a href=https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#每个程序员都应该知道的延迟数 > 1</a></sup>
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为了生成唯一的 url，我们可以：
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* 使用 [**MD5**](https://en.wikipedia.org/wiki/MD5) 来哈希用户的 IP 地址 + 时间戳
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* MD5 是一个普遍用来生成一个 128-bit 长度的哈希值的一种哈希方法
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* MD5 是一致分布的
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* 或者我们也可以用 MD5 哈希一个随机生成的数据
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* 用 [**Base 62**](https://www.kerstner.at/2012/07/shortening-strings-using-base-62-encoding/) 编码 MD5 哈希值
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* 对于 urls，使用 Base 62 编码 `[a-zA-Z0-9]` 是比较合适的
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* 对于每一个原始输入只会有一个 hash 结果，Base 62 是确定的（不涉及随机性）
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* Base 64 是另外一个流行的编码方案，但是对于 urls，会因为额外的 `+` 和 `-` 字符串而产生一些问题
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* 以下 [Base 62 伪代码](http://stackoverflow.com/questions/742013/how-to-code-a-url-shortener) 执行的时间复杂度是 O(k)，k 是数字的数量 = 7：
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```python
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def base_encode(num, base=62):
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digits = []
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while num > 0
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remainder = modulo(num, base)
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digits.push(remainder)
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num = divide(num, base)
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digits = digits.reverse
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```
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* 取输出的前 7 个字符，结果会有 62^7 个可能的值，应该足以满足在 3 年内处理 3.6 亿个短链接的约束：
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```python
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url = base_encode(md5(ip_address+timestamp))[:URL_LENGTH]
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```
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我们将会用一个公开的 [**REST 风格接口**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#表述性状态转移rest)：
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```shell
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$ curl -X POST --data '{"expiration_length_in_minutes":"60", \"paste_contents":"Hello World!"}' https://pastebin.com/api/v1/paste
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```
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Response:
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```json
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{
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"shortlink": "foobar"
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}
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```
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用于内部通信，我们可以用 [RPC](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#远程过程调用协议rpc)。
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### 用例：用户输入一个 paste 的 url 后可以看到它存储的内容
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* **客户端** 发送一个获取 paste 请求到 **Web Server**
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* **Web Server** 转发请求给 **读取接口** 服务器
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* **读取接口** 服务器执行如下操作：
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* 在 **SQL 数据库** 检查这个生成的 url
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* 如果这个 url 在 **SQL 数据库** 里面，则从 **对象存储** 获取这个 paste 的内容
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* 否则，返回一个错误页面给用户
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REST API：
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```shell
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curl https://pastebin.com/api/v1/paste?shortlink=foobar
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```
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Response:
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```json
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{
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"paste_contents": "Hello World",
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"created_at": "YYYY-MM-DD HH:MM:SS",
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"expiration_length_in_minutes": "60"
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}
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```
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### 用例： 服务跟踪分析页面
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因为实时分析不是必须的，所以我们可以简单的 **MapReduce** **Web Server** 的日志，用来生成点击次数。
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```python
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class HitCounts(MRJob):
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def extract_url(self, line):
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"""Extract the generated url from the log line."""
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...
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def extract_year_month(self, line):
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"""Return the year and month portions of the timestamp."""
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...
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def mapper(self, _, line):
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"""Parse each log line, extract and transform relevant lines.
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Emit key value pairs of the form:
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(2016-01, url0), 1
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(2016-01, url0), 1
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(2016-01, url1), 1
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"""
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url = self.extract_url(line)
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period = self.extract_year_month(line)
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yield (period, url), 1
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def reducer(self, key, values):
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"""Sum values for each key.
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(2016-01, url0), 2
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(2016-01, url1), 1
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"""
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yield key, sum(values)
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```
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### 用例： 服务删除过期的 pastes
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为了删除过期的 pastes，我们可以直接搜索 **SQL 数据库** 中所有的过期时间比当前时间更早的记录，
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所有过期的记录将从这张表里面删除（或者将其标记为过期）。
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## 第四步：扩展这个设计
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> 给定约束条件，识别和解决瓶颈。
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**重要提示: 不要简单的从最初的设计直接跳到最终的设计**
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说明您将迭代地执行这样的操作：1)**Benchmark/Load 测试**，2)**Profile** 出瓶颈，3)在评估替代方案和权衡时解决瓶颈，4)重复前面，可以参考[在 AWS 上设计一个可以支持百万用户的系统](../scaling_aws/README.md)这个用来解决如何迭代地扩展初始设计的例子。
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重要的是讨论在初始设计中可能遇到的瓶颈，以及如何解决每个瓶颈。比如，在多个 **Web 服务器** 上添加 **负载平衡器** 可以解决哪些问题？ **CDN** 解决哪些问题？**Master-Slave Replicas** 解决哪些问题? 替代方案是什么和怎么对每一个替代方案进行权衡比较？
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我们将介绍一些组件来完成设计，并解决可伸缩性问题。内部的负载平衡器并不能减少杂乱。
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**为了避免重复的讨论**， 参考以下[系统设计主题](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#系统设计主题的索引)获取主要讨论要点、权衡和替代方案：
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* [DNS](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#域名系统)
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* [CDN](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#内容分发网络cdn)
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* [负载均衡器](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#负载均衡器)
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* [水平扩展](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#水平扩展)
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* [反向代理（web 服务器）](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#反向代理web-服务器)
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* [应用层](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#应用层)
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* [缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#缓存)
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* [关系型数据库管理系统 (RDBMS)](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#关系型数据库管理系统rdbms)
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* [SQL write master-slave failover](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#故障切换)
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* [主从复制](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#主从复制)
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* [一致性模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#一致性模式)
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* [可用性模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#可用性模式)
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**分析存储数据库** 可以用比如 Amazon Redshift 或者 Google BigQuery 这样的数据仓库解决方案。
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一个像 Amazon S3 这样的 **对象存储**，可以轻松处理每月 12.7 GB 的新内容约束。
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要处理 *平均* 每秒 40 读请求(峰值更高)，其中热点内容的流量应该由 **内存缓存** 处理，而不是数据库。**内存缓存** 对于处理分布不均匀的流量和流量峰值也很有用。只要副本没有陷入复制写的泥潭，**SQL Read Replicas** 应该能够处理缓存丢失。
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对于单个 **SQL Write Master-Slave**，*平均* 每秒 4paste 写入 (峰值更高) 应该是可以做到的。否则，我们需要使用额外的 SQL 扩展模式:
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* [联合](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#联合)
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* [分片](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#分片)
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* [非规范化](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#非规范化)
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* [SQL 调优](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#SQL调优)
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我们还应该考虑将一些数据移动到 **NoSQL 数据库**。
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## 额外的话题
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> 是否更深入探讨额外主题，取决于问题的范围和面试剩余的时间。
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### NoSQL
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* [键值存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#键-值存储)
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* [文档存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#文档类型存储)
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* [列型存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#列型存储)
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* [图数据库](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#图数据库)
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* [sql 还是 nosql](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#sql-还是-nosql)
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### 缓存
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* 在哪缓存
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* [客户端缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#客户端缓存)
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* [CDN 缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#cdn-缓存)
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* [Web 服务器缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#web-服务器缓存)
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* [数据库缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#数据库缓存)
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* [应用缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#应用缓存)
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* 缓存什么
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* [数据库查询级别的缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#数据库查询级别的缓存)
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* [对象级别的缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#对象级别的缓存)
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* 何时更新缓存
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* [缓存模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#缓存模式)
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* [直写模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#直写模式)
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* [回写模式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#回写模式)
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* [刷新](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#刷新)
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### 异步和微服务
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* [消息队列](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#消息队列)
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* [任务队列](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#任务队列)
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* [背压](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#背压)
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* [微服务](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#微服务)
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### 通信
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* 讨论权衡:
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* 跟客户端之间的外部通信 - [HTTP APIs following REST](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#表述性状态转移rest)
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* 内部通信 - [RPC](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#远程过程调用协议rpc)
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* [服务发现](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#服务发现)
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### 安全
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参考[安全](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#安全)。
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### 延迟数字
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见[每个程序员都应该知道的延迟数](https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md#每个程序员都应该知道的延迟数)。
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### 持续进行
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* 继续对系统进行基准测试和监控，以在瓶颈出现时解决它们
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* 扩展是一个迭代的过程
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