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wzjs 2025/7/28 19:58:55

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🏗️ 第7天：系统设计与模拟面试实战 —— 架构思维 + Java落地

📚 一、What：系统设计是什么？

系统设计是对一个复杂系统的高可用、高性能、高扩展性架构进行顶层思考和具体实现的过程。

🔧 涉及核心主题：

可扩展性（Scalability）
可用性（Availability）
一致性（Consistency）
缓存设计（Cache）
数据分片与副本（Sharding & Replication）
接口限流与熔断（Rate Limiting & Circuit Breaker）

❓ 二、Why：为什么系统设计是大厂面试的重头戏？

🎯 原因：

决定你能否胜任中高级岗位（SDE2+）
能反映你是否具有“整体技术视野”
考察沟通能力 + 技术广度 + 架构能力

🧩 三、How：常见系统设计问题 + Java 实战方案

🌟 案例1：设计一个限流系统（Rate Limiter）

💬 问题描述

设计一个服务接口的限流器，限制用户在单位时间内只能请求 N 次。

✅ 解法1：滑动窗口计数器（Sliding Window）

public class RateLimiter {private final int maxRequests;private final long windowSizeMillis;private final Queue<Long> timestamps = new LinkedList<>();public RateLimiter(int maxRequests, long windowSizeMillis) {this.maxRequests = maxRequests;this.windowSizeMillis = windowSizeMillis;}public synchronized boolean allowRequest() {long now = System.currentTimeMillis();while (!timestamps.isEmpty() && now - timestamps.peek() > windowSizeMillis) {timestamps.poll();}if (timestamps.size() < maxRequests) {timestamps.offer(now);return true;} else {return false;}}
}

🧠 应用场景：API 网关限流、Spring Cloud Gateway 中使用令牌桶/漏桶机制。

🌟 案例2：LRU 缓存机制实现（常用于热点数据缓存）

💬 问题描述

设计一个最近最少使用（LRU）缓存，支持 get(key) 和 put(key, value)。

✅ 解法：使用 LinkedHashMap

class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {private final int capacity;public LRUCache(int capacity) {super(capacity, 0.75f, true); // access-orderthis.capacity = capacity;}public int get(int key) {return super.getOrDefault(key, -1);}public void put(int key, int value) {super.put(key, value);}@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {return size() > capacity;}
}

🧠 JDK中应用：LinkedHashMap、Spring 中的 Caffeine Cache、Guava Cache 实现 LRU 策略。

🌟 案例3：高并发秒杀系统设计简述（Java + Redis）

✅ 关键设计要点：

请求削峰：通过消息队列缓冲请求（如 Kafka）
并发控制：用 Redis 原子性 Lua 脚本判断库存
异步处理下单逻辑

// Redis Lua 脚本控制库存
String luaScript = "if redis.call('get', KEYS[1]) >= ARGV[1] then " +"redis.call('decrby', KEYS[1], ARGV[1]) return 1 else return 0 end";

📦 四、系统设计题常见模板思路（框架）

模块	设计点	技术选型
入口层	API 网关、限流、身份认证	Nginx + Gateway
服务层	服务分层、接口设计、业务拆分	Spring Boot
缓存层	缓存预热、缓存击穿/雪崩/穿透	Redis + Caffeine
存储层	数据库分库分表、NoSQL 设计	MySQL + MongoDB
异步通信	消息队列、事件驱动架构	Kafka/RabbitMQ
可观测性	日志追踪、链路监控、熔断降级	ELK、Skywalking、Hystrix