系统设计面试题前 30 题及答案（2026 年版）
卢卡斯·贝内特
准备系统设计面试意味着要预判面试官如何在压力下评估架构思维。 系统设计面试题 通过结构化的讨论，揭示深度、权衡取舍、可扩展性判断和沟通方式。
充分的准备能够为云平台、分布式系统和数据工程等领域的职位打开大门，通过实际分析证明自身的技术专长。该领域的专业人士能够积累实践技能，支持团队，协助管理者做出决策，并解答从入门级到高级各个层级的常见问题，涵盖当今全球范围内的高级、基础和技术视角。 阅读全文...
热门系统设计面试问题及答案
1）解释什么是系统设计以及它在软件工程中的重要性。
系统设计是 定义系统的架构、组件、接口和数据的过程 以可扩展、可靠且易于维护的方式满足特定需求。它将高层目标（系统应实现的目标）与具体的技术、协议和架构模式决策联系起来。强大的系统设计可确保应用程序在高负载下性能良好、保持容错性，并能随着时间的推移而演进而无需完全重写。
在面试中，这能展现你平衡能力。 功能要求 - 非功能性约束 例如可扩展性、延迟、一致性和可用性。所有大型科技公司都会评估候选人的系统设计技能，以衡量其在实际工程环境中的判断能力。
2）在系统架构中，如何区分高层设计（HLD）和低层设计（LLD）？
高层设计（HLD）侧重于 架构概述和主要组件 无需深入探讨实现细节，它展示了系统如何交互——例如， Web服务器, 数据库, 缓存, API网关和 消息系统.
底层设计（LLD）更深入地探讨 类定义、方法、数据结构和详细逻辑 在每个组件内部，HLD（高层设计）关注的是你将使用哪些组件以及它们如何交互；LLD（低层设计）关注的是你如何实现这些交互。理解这两方面有助于面试官评估你的全局思维能力和具体的工程技术能力。
3）在设计系统时，您应该考虑哪些关键性能指标？为什么？
性能指标有助于量化系统满足用户和业务需求的程度。关键指标包括：
- 潜伏： 处理单个请求所需的时间。延迟越低，响应速度越快。
- 速率： 单位时间内处理的工作量（例如，每秒请求数）。吞吐量越高，表示负载下的效率越高。
- 库存： 系统运行时间占比。高可用性对于全球服务至关重要。
这些指标有助于设计人员权衡各种利弊。例如，缓存可以降低延迟，但会使数据一致性变得复杂。熟悉这些指标表明您重视实际系统的质量。
| 米制 | 定义 | 重要性 |
|---|---|---|
| 延迟 | 每个请求的时间 | 用户体验 |
| 生产能力 | 单位时间内的请求 | 可扩展性 |
| 可用性 | 正常运行时间与停机时间 | 可靠性 |
4）描述负载均衡及其在分布式系统中的重要性。
负载均衡是指……的过程 将传入的请求分发到多个服务器或服务 防止任何单个节点成为瓶颈。它通过将流量从不健康的实例路由出去，确保容量得到最佳利用，提高响应速度，并增强系统可靠性。
负载均衡器有多种类型。 第 4 层 (L4) 负载均衡器工作在传输层（IP/端口），而 第 7 层 (L7) 负载均衡器运行在应用层，能够理解 HTTP/S 语义。负载均衡对于生产系统中的容错、无停机扩展和滚动更新至关重要。能够很好地回答这个问题，表明你理解分布式系统中性能、一致性和成本之间的基本权衡。
5）你会如何设计一个 TinyURL 服务？请描述其核心组件和步骤。
设计 TinyURL 服务既包括功能性需求（缩短 URL、重定向用户），也包括非功能性需求（可扩展性、唯一性、性能）。
首先，明确问题有助于界定限制条件：预期交易量、到期策略、分析需求等。主要组成部分包括：
- API层： 接收并处理缩短/重定向请求。
- 数据库和缓存： 存储原始 URL ↔ 缩短 URL 的映射关系；缓存可提高读取性能。
- 短 ID 生成器： 使用哈希或基于碱基编码的唯一ID。
为了高效地生成唯一密钥，您可以：
- 使用 VHDL 语言编写 base-62 编码 顺序 ID（例如，1 → a，2 → b，等等）。
- 使用 具有冲突解决能力的哈希函数.
您还应该考虑分析、速率限制以及使用缓存或 CDN 层处理热门 URL 以降低负载。描述这些权衡取舍体现了设计模式和可扩展性考量的深度。
6）什么是缓存？它如何提高系统性能？
缓存存储 频繁访问或计算成本高昂的数据 它采用更快的存储介质（内存、分布式缓存）来减少重复计算和数据库负载。通过快速响应热门请求，显著提升延迟和吞吐量。
缓存可以发生在多个层面：应用程序内存、Redis/EhcacheCDN边缘服务器或浏览器本地存储。虽然缓存可以缩短响应时间，但它也带来了数据过期和失效的问题，这些问题必须在设计阶段解决。例如，当底层数据发生变化时，可以使用生存时间 (TTL) 策略或缓存失效策略。好的答案表明你理解了缓存和失效策略。 优点和缺点 缓存。
7) 解释 CAP 定理及其对分布式系统设计的影响。
CAP 定理指出，在分布式系统中，你最多只能选择以下三个保证中的两个：
- 坚持是关键 所有节点同时看到相同的数据。
- 库存： 每个请求都会收到响应（但不保证响应的正确性）。
- 分区容错率： 即使网络出现故障，系统也能继续运行。
在网络分区的情况下，任何实际的分布式系统都无法同时实现这三项目标。例如，在分区期间，系统必须在提供过时数据（可用性）和拒绝请求直到网络恢复一致性（一致性）之间做出选择。理解 CAP 理论表明，您可以根据运行优先级做出明智的权衡——这是系统设计面试中的一项关键技能。
8）您会如何从宏观层面设计类似 WhatsApp 的聊天消息服务？
要设计一个大规模的聊天系统，首先要确定关键需求：实时消息传递、持久性、消息排序、离线支持和可扩展性。
高层次：
- 客户 通过网页/移动设备连接到网关服务器。
- 消息路由器 处理传入消息并将其分发给接收者（通过 WebSocket 等持久连接）。
- 数据库 存储消息历史记录，并针对庞大的用户群进行适当的分区。
其他组件包括最近聊天记录缓存、异步传输队列以及离线用户通知服务。您应该讨论一下。 消息如何持久化、排序并传递给每个用户的多个设备 以及您如何处理故障转移和容错。
9）什么是分片？它如何帮助扩展数据库？
分片是一种 水平缩放 其中，大型数据集被分割成称为分片的较小、独立的区域，每个分片存储在不同的数据库节点上。这通过将数据和查询负载分布到多台机器上，而不是扩展单个实例，从而提高了性能和可扩展性。
数据可以按客户 ID、地理区域或哈希值进行分片。虽然分片可以降低每个节点的负载，但也会增加跨分片查询的复杂性，并在添加或移除节点时增加重新平衡的难度。面试官希望你理解这些权衡取舍，以及一致性哈希或分片管理器如何简化操作。
10）描述 API 和微服务与单体架构有何不同。
A Monolithic architecture 将所有应用程序组件打包到一个可部署的单元中。这在初期可以简化开发，但随着时间的推移，扩展、维护和更新会变得困难。
Microservices 将系统分解 小型、可独立部署的服务每个服务都负责特定的业务功能。API（应用程序编程接口）实现了这些服务之间的通信。
| 方面 | 单片 | 微服务 |
|---|---|---|
| 部署 | 单机 | 独立服务 |
| 可扩展性 | 有限 | 按服务扩展 |
| 误隔离 | 差 | 强 |
| 复杂 | 最初比较简单 | 更复杂的操作 |
微服务提高了可扩展性和部署灵活性，但需要高级运维工具（服务发现、追踪和容错）。讨论这个问题表明你能够理性地思考架构演进，以及在简洁性和灵活性之间权衡取舍。
11）内容分发网络（CDN）的工作原理是什么？它有哪些优势？
A 内容传送网络（CDN） 是一个分布式代理服务器网络，这些服务器战略性地分布在各个地理区域。它的主要目标是 以最低延迟向用户提供内容 通过从最近的服务器（称为边缘节点）提供服务。
当用户请求网络资源（例如图片、视频或静态文件）时，CDN 会缓存内容并直接从边缘服务器提供。如果缓存中没有所需内容，则会从源服务器获取并存储，以供后续请求使用。
CDN的优势：
| 因素 | 企业优势 |
|---|---|
| 延迟 | 通过将内容提供给更靠近用户的位置来缩短响应时间 |
| 带宽 | 从源服务器分担带宽使用 |
| 可靠性 | 为分布式节点提供容错能力 |
| 可扩展性 | 能够高效处理高流量。 |
CDN对于全球系统至关重要，例如 Netflix, YouTube或者电子商务平台，确保高性能和高可用性。
12) 什么是速率限制？为什么速率限制在 API 设计中至关重要？
速率限制 限制客户端在指定时间内可以向 API 发出的请求次数。这对于以下方面至关重要： 防止滥用, 保持公平使用和 保护后端服务 免受过载或拒绝服务 (DoS) 攻击。
常用的速率限制算法包括：
- 固定窗口计数器 — 简单但可能会在窗口边界处产生峰值。
- 滑动木条/滑动窗 — 提供更顺畅的请求处理。
- 令牌桶/漏桶 — 允许在限制范围内出现突发流量，并保持稳定的请求流。
例如，GitHub 将每个用户的 API 调用次数限制为每小时 5000 次。实施速率限制可确保系统稳定性并提高整体服务质量。
13）如何确保分布式系统中的数据一致性？
由于数据复制和网络延迟，在分布式系统中保持一致性是一项挑战。根据一致性和可用性之间所需的权衡，有几种策略可供选择：
| 一致性类型 | 描述 | 用例 |
|---|---|---|
| 强一致性 | 所有客户都能立即看到相同的数据。 | 银行系统 |
| 最终一致性 | 更新异步传播；允许临时差异。 | 社交媒体供稿 |
| 因果一致性 | 维持因果关系 | 协作应用程序 |
像这样的技术 预写式日志, 矢量时钟, 共识算法（Raft、Paxos）和 两阶段提交（2PC） 帮助保持同步。面试官希望你解释 when 为了提高性能和可扩展性，放宽一致性要求。
14）解释水平缩放和垂直缩放的区别。
扩展是指提高系统处理更多负载的能力。主要有两种类型：
| 缩放类型 | 付款方式 | 性能 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 垂直扩展（向上扩展） | 向单台机器添加更多资源（CPU、内存） | 更易于实施 | 硬件限制，单点故障 |
| 水平缩放（横向扩展） | 增加更多机器以分散负载 | 高可用性，成本效益高 | 管理和协调工作十分复杂 |
例如，将 Web 服务器从 2 个 CPU 扩展到 8 个 CPU 是垂直扩展，而通过负载均衡器添加多个服务器则是水平扩展。像 Kubernetes 这样的现代分布式系统更倾向于采用这种方式。 水平缩放 为了弹性。
15）什么是消息队列？为什么分布式架构中使用消息队列？
A 消息队列 它通过临时存储消息直到处理为止，从而将生产者和消费者解耦。这使得 异步通讯提高分布式系统的弹性和可扩展性。
常用的消息代理包括 的RabbitMQ, 卡夫卡, Amazon SQS和 Google 发布/订阅.
优点：
- 缓解交通高峰
- 解耦服务
- 启用重试和持久化机制
- 提高容错能力
计费示例： 在电子商务平台中，订单服务可以发布一条消息（“订单已下单”），库存服务和结算服务可以独立使用该消息，从而避免直接依赖关系。
16）你会如何设计一个可扩展的文件存储系统？ Google Drive or Dropbox?
要设计一个基于云的文件存储系统，需要将其分解为关键组件：
- 前端服务： 通过 REST API 处理文件上传/下载。
- 元数据服务： 存储文件所有权、访问权限和版本历史记录。
- 存储服务： 管理分布式存储（例如 S3、HDFS）中的文件块。
- 分块： 为了提高存储和传输效率，文件会被分割成更小的块（例如，4 MB）。
挑战包括确保 重复数据删除, 一致性和 同步更改 跨设备同步。实施块级同步和内容哈希可确保带宽效率和数据完整性。
17）设计可扩展数据库模式时需要考虑的关键因素是什么？
可扩展的架构需要在性能、灵活性和可维护性之间取得平衡。需要考虑的重要因素包括：
- 数据分区 （分片）以应对增长。
- 规范化与非规范化： 为了保证数据完整性而进行规范化；为了提高读取密集型任务的性能而进行反规范化。
- 索引策略 用于快速查找。
- 缓存和复制 应对高流量。
计费示例： 在社交媒体应用中，用户数据和帖子可以分开存储，以降低耦合度并提高查询性能。模式设计决策应与此保持一致。 访问模式 与 查询频率.
18）使用微服务架构的优点和缺点是什么？
微服务已成为现代云应用程序的支柱，但它们也存在一些不足之处。
| 性能 | 缺点 |
|---|---|
| 独立部署和扩展 | 操作复杂性增加 |
| 故障隔离和恢复能力 | 分布式调试更难 |
| 更容易采用技术 | 需要强大的DevOps文化 |
| 更好的代码可维护性 | 由于网络跳转导致延迟较高 |
微服务非常适合大型、不断发展的系统，但需要强大的监控、API 网关和服务间通信策略。
19）在大规模系统中，你会如何处理数据库复制？
数据库复制 复制是指将数据从主数据库复制到一个或多个副本，以提高可用性和读取性能。主要有两种类型：
| 复制类型 | 描述 | 用例 |
|---|---|---|
| Synchronous | 更改会立即写入副本。 | 一致性强 |
| 异步 | 主副本确认写入后，副本才会更新 | 更好的性能 |
复制增强 容错，启用 地理分布和支持 读取缩放 （读取副本）。然而，它也带来了一些挑战，例如复制延迟和冲突解决。诸如此类的工具可以提供帮助。 MySQL 组复制, MongoDB 复制套装和 PostgreSQL 流复制 都是标准解决方案。
20）什么是事件驱动架构，它在哪些方面最有用？
事件驱动架构（EDA）是一种设计范式，其中组件通过事件驱动进行通信。 事件 ——用于指示状态变化或操作的消息。服务不进行直接请求，而是异步发布和订阅事件。
这种设计非常适合 松耦合系统例如物联网平台、电子商务和实时分析系统。
优点：
- 高扩展性
- 解耦组件
- 实时响应能力
计费示例： 在 Uber 的架构中，当有人预订行程时，会触发定价、司机匹配和通知系统同时更新——所有这些都无需紧密耦合。
21）系统设计中的幂等性是什么？为什么它很重要？
幂等性 这意味着多次执行同一操作会产生 与执行一次的效果相同。它能确保分布式系统的可靠性，在分布式系统中，由于故障或网络延迟，请求可能会被重试。
例如：
- 的GET 与 删除 请求本质上是幂等的（重复请求不会改变状态）。
- 解决方案&帖子 除非经过专门设计，否则请求（例如创建事务）不是幂等的。
实现幂等性：
- 使用 VHDL 语言编写 唯一请求 ID 用于追踪重复提交。
- 保持一个 交易日志 忽略重复操作。
这一原则至关重要。 支付网关, 订单处理和 电子邮件系统 重复操作可能导致严重的不一致。
22）举例说明最终一致性的概念。
最终一致性 这是一种分布式数据库模型，其中更新不会立即对所有节点可见，但是 随着时间的推移，系统会收敛到一致状态。.
计费示例：
In Amazon“ DynamoDB当一个区域中的某个项目更新时，其他区域中的副本可能会暂时显示旧数据。但是，它们最终会通过后台复制进行同步。
该模型在系统优先级排序中很有用。 可用性 超过 严格一致性，如：
- 社交媒体时间线
- 缓存系统
- DNS记录
关键的权衡在于…… 耐陈腐性 与 反应速度.
23）你会如何设计一个支持多个渠道（电子邮件、短信、推送）的通知系统？
设计可扩展的通知系统需要模块化和灵活性。
结 构：
- 通知 API – 接收来自应用程序的通知请求。
- 队列/消息总线 – 存储和分发事件（Kafka、SQS）。
- 工人服务 – 特定渠道处理器（电子邮件、短信、推送）。
- 送货服务提供商 – 与 Twilio 或 Firebase 等外部 API 集成。
- 用户偏好数据库 – 存储加入/退出设置和频率偏好。
主要考虑因素：
- 使用退避策略重试失败的投递。
- 使用模板可以保持一致性。
- 支持优先级排序（紧急消息与低优先级消息）。
这种模块化设计确保了可靠性和可扩展性，能够应对不断涌现的新通知渠道。
24）什么是数据库索引？它如何影响性能？
A 数据库索引 是一种数据结构（通常是 B 树或哈希表），它通过减少数据库扫描的记录数来提高查询速度。
例如，在用户表中为电子邮件列建立索引，可以让数据库引擎通过电子邮件快速查找用户，而无需扫描整个表。
| 方面 | 带索引 | 无索引 |
|---|---|---|
| 查询速度 | 快速查找 | 慢速连续扫描 |
| 写速度 | 速度较慢（需要更新索引） | 更快的写入 |
| 更多磁盘空间 | Less 存储 |
索引可以提高读取性能，但必须谨慎使用，因为它们可能会降低读取速度。 写入密集型 由于维护成本高昂，系统运行成本较高。
25）如何确保大规模分布式系统的容错性？
容错 这意味着即使某些组件发生故障，系统也能继续运行。这是通过冗余、监控和自动恢复来实现的。
策略包括：
- 复制： 跨区域重复的数据或服务。
- 故障转移机制： 自动将请求重定向到健康节点。
- 健康检查和负载均衡器： 检测并隔离故障实例。
- 断路器： 防止依赖服务之间发生级联故障。
计费示例： Netflix“Chaos Monkey”故意关闭生产环境中的实例来测试其弹性——这是容错原则的高级应用。
26）分布式系统中同步通信和异步通信有什么区别？
| 专栏 | Sync语言沟通 | 异步通信 |
|---|---|---|
| 依赖 | 发送方等待响应 | 发件人独立行事 |
| 例子 | HTTP REST API 调用 | 消息队列，Kafka |
| 延迟 | 更高（阻塞） | 降低感知延迟 |
| 可靠性 | 较低的故障率 | 更高（消息可以持续存在） |
Sync异步系统虽然更简单，但耦合性较强；而异步系统则提高了可扩展性和故障隔离性。
例如，电子商务系统中的订单处理可以是异步的，但支付确认应该保持同步，以确保用户能够立即获得反馈。
27) 你会如何为分布式 API 系统设计速率限制器？
分布式速率限制器可确保多个服务器上的 API 使用公平。
方法：
- 令牌桶算法 – 每个用户都会获得代币，这些代币会随着时间推移而补充。
- 漏桶算法 – 请求正以稳定的速度处理。
- 集中式计数器（例如，Redis） – 维护每个用户的请求计数。
实现示例：
- 使用带有 TTL 的 Redis 原子计数器。
- 按用户键跟踪请求时间戳。
- 拒绝超出阈值的请求。
速率限制可防止 滥用, DoS攻击和 意外的成本飙升确保为所有客户提供一致的服务质量。
28）什么是分布式共识算法，为什么需要它？
分布式共识算法确保系统中的多个节点达成一致 就单一数据值达成一致即使发生故障。
常用算法：
- 的Paxos
- 筏
- 扎卜 （用于 ZooKeeper）
它们对于维持 领导选举, 状态复制和 数据一致性 在分布式数据库和集群管理器（如 Kubernetes）中。
计费示例： Raft 确保所有节点在将日志条目应用到状态机之前达成一致，即使节点崩溃也能保证可靠性。
29）你会如何设计微服务的日志记录和监控系统？
监控分布式系统需要集中式可观测性来检测和解决问题。
核心组件：
- 正在记录： 使用诸如此类的工具收集所有服务的日志 Fluentd or Logstash.
- 指标： 使用 Prometheus 或 Datadog 跟踪性能指标（CPU、内存、请求延迟）。
- 追踪： 实现分布式追踪（Jaeger、Zipkin）以追踪跨服务的请求路径。
- 警报： 在 PagerDuty 中设置触发警报的阈值 Slack.
最佳实践：
使用 VHDL 语言编写 相关 ID 跟踪单个用户请求在多个微服务中的执行情况——对于调试生产环境问题至关重要。
30）构建高可用性（HA）系统的关键设计考虑因素是什么？
A 高可用性 (HA) 该系统最大限度地减少了停机时间，并确保了服务的持续性。
关键设计因素：
- 冗余： 每个组件使用多台服务器。
- 消除单点故障（SPOF）。
- 自动故障转移： 故障期间重定向流量。
- 数据复制： 确保跨区域的数据持久性。
- 健康监测： 自动检测并替换不健康的节点。
- 灾难恢复（DR）： 实施备份和异地复制。
计费示例： AWS 在可用区 (AZ) 中部署服务，并使用弹性负载均衡器进行自动故障转移，从而确保 99.99% 的正常运行时间 SLA。
🔍 系统设计面试热门问题及真实案例分析和策略性应对
1）如何从零开始设计一个大规模分布式系统？
对候选人的期望： 面试官想了解你的结构化思维能力、阐明需求的能力，以及你如何将复杂问题分解成可管理的部分。
示例答案： “我首先会明确功能性和非功能性需求，例如可扩展性、可用性和延迟。然后，我会概述一个高层架构，确定核心组件，定义数据流，并选择合适的技术。之后，我会考虑瓶颈、故障场景和权衡取舍，然后再完善设计。”
2）你能解释一下水平缩放和垂直缩放的区别，以及何时使用哪种缩放方式吗？
对候选人的期望： 面试官正在考察你对可扩展性的基础知识以及在实际系统中应用正确策略的能力。
示例答案： “垂直扩展是指向单台机器添加更多资源，而水平扩展是指添加更多机器来处理负载。垂直扩展比较简单但有局限性，而水平扩展比较复杂，但能提供更好的容错性和长期可扩展性。”
3）如何在系统设计中确保高可用性？
对候选人的期望： 面试官想评估你对冗余、故障转移机制和系统弹性的理解。
示例答案： “在我之前的岗位上，我通过使用负载均衡器、跨多个可用区部署服务、实施健康检查以及尽可能设计无状态服务来确保高可用性。这些策略减少了单点故障。”
4）描述一下你曾经需要在稳定性和可用性之间做出权衡的情况。
对候选人的期望： 面试官正在评估你对 CAP 定理的理解以及你在约束条件下的决策能力。
示例答案： “在我之前的岗位上，我参与开发了一个对低延迟要求极高的系统。为了在网络分区期间保持可用性，我们选择了最终一致性而不是强一致性，这对于业务用例来说是可以接受的。”
5) 如何决定为给定的系统使用哪个数据库？
对候选人的期望： 面试官想了解你如何根据系统要求选择数据存储方案。
示例答案： “我会评估数据访问模式、一致性要求、可扩展性需求和查询复杂性。关系型数据库适用于结构化数据和事务处理，而 NoSQL 数据库更适合高吞吐量和灵活的模式。”
6）你会如何设计一个系统来应对突发的交通高峰？
对候选人的期望： 面试官正在考察你设计可扩展系统和应对不可预测负载的能力。
示例答案： “我会使用自动伸缩组、负载均衡器和缓存层，例如内存存储。在我之前的职位上，这些技术使系统能够在不影响性能的情况下应对流量高峰。”
7) 缓存在系统设计中扮演什么角色？你会在哪里实现它？
对候选人的期望： 面试官想了解你是如何优化性能并降低核心服务的负载的。
示例答案： “缓存可以缩短响应时间并降低数据库负载。根据具体用例，缓存可以在多个层面上实现，包括客户端缓存、CDN 缓存、应用层缓存和数据库查询缓存。”
8）如何处理数据分区和分片？
对候选人的期望： 面试官正在评估你设计能够横向扩展数据的系统的能力。
示例答案： “我选择的分片键能够均匀分布数据，并最大限度地减少跨分片查询。我还规划了重新分片，并监控数据分布情况，以避免系统增长过程中出现热点。”
9）描述系统监控影响设计决策的情况。
对候选人的期望： 面试官想了解你如何利用可观测性来提高系统的可靠性和性能。
示例答案： “通过监控延迟和错误率等指标，我发现 API 服务存在瓶颈。基于这一发现，我将该服务重新设计为异步服务，从而显著提高了吞吐量。”
10）如何向非技术利益相关者传达复杂的系统设计？
对候选人的期望： 面试官正在评估你的沟通能力以及将技术决策与业务目标相结合的能力。
示例答案： “我专注于高层次概念，使用图表，并将技术组件与业务成果联系起来。这种方法有助于利益相关者理解设计的价值和影响，而不会迷失在技术细节中。”
