這是一道系統(tǒng)設(shè)計面試題，就是如何設(shè)計一個類似 Spotify 的音樂流媒體系統(tǒng)。在真正的面試中，通常，您會關(guān)注應(yīng)用程序的一兩個主要功能，但在本文中，我想對如何設(shè)計這樣的系統(tǒng)進行一個較為全面的概述，然后您可以更深入地研究其中每個單獨的部分。

本文內(nèi)容可以分為以下四點，

• 分析系統(tǒng)的功能需求、用戶量以及數(shù)據(jù)量
• 設(shè)計系統(tǒng)的高層架構(gòu)，包括移動應(yīng)用程序、負載均衡器、Web 服務(wù)器、數(shù)據(jù)存儲等組件
• 選擇合適的存儲結(jié)構(gòu)，包括 Blob 存儲和 SQL 數(shù)據(jù)庫，并設(shè)計數(shù)據(jù)表和關(guān)系
• 根據(jù)系統(tǒng)的擴展需求，引入 CDN、緩存、數(shù)據(jù)庫復(fù)制等技術(shù)，提高系統(tǒng)性能

初始預(yù)估

在這個階段，我們假設(shè)系統(tǒng)需要處理 50 萬用戶和 3000 萬首歌曲。我們將有播放歌曲的用戶和上傳歌曲的藝術(shù)家。

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數(shù)據(jù)估計

我們首先估計我們需要的存儲空間。我們需要將歌曲存儲在某種存儲中，以及存儲歌曲元數(shù)據(jù)和用戶元數(shù)據(jù)。我們假設(shè)：

• 歌曲存儲：Spotify 和類似服務(wù)通常使用 Ogg Vorbis 或 AAC 等格式進行流式傳輸，平均歌曲大小為 3MB
• 歌曲元數(shù)據(jù)：每首歌曲的平均元數(shù)據(jù)大小約為 100 字節(jié)
• 用戶元數(shù)據(jù)：平均而言，我們將為每個用戶存儲 1KB 的數(shù)據(jù)

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根據(jù)這些假設(shè)，我們可以計算出我們需要的存儲空間：

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系統(tǒng)架構(gòu)

我們的系統(tǒng)由以下幾個組件組成：

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移動應(yīng)用程序：這是用戶與服務(wù)交互的前端。用戶可以搜索歌曲、播放音樂、創(chuàng)建播放列表等。當用戶執(zhí)行操作（例如播放歌曲）時，應(yīng)用程序會向后端服務(wù)器發(fā)送請求。

負載均衡器：這是一個中間層，它將傳入的流量分配到多個 Web 服務(wù)器上。這提高了我們的應(yīng)用程序的可用性和容錯能力。

Web 服務(wù)器 (API) ：這是處理來自移動應(yīng)用程序的請求的 API 層。例如，如果用戶想要播放歌曲，請求就會發(fā)送到這些網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。然后，服務(wù)器確定歌曲所在的位置（在數(shù)據(jù)庫或存儲服務(wù)中）以及如何檢索它。

存儲結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)存儲將分為兩個獨立的服務(wù) - 歌曲的 Blob 存儲（我們將在其中存儲實際的歌曲文件）和 SQL 數(shù)據(jù)庫（我們將在其中存儲歌曲和用戶元數(shù)據(jù)）。

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歌曲 - Blob 存儲：這是一個用于存儲實際的歌曲文件的 Blob（二進制大對象）存儲服務(wù)。這些服務(wù)旨在存儲大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。我們可以使用一些云服務(wù)提供商的 Blob 存儲服務(wù)，例如 AWS S3、GCP、Azure Blob 存儲等。

用戶、藝術(shù)家和歌曲元數(shù)據(jù) — SQL 數(shù)據(jù)庫：這是一個用于存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 SQL 數(shù)據(jù)庫服務(wù)。這些數(shù)據(jù)包括用戶信息（如用戶名、密碼和電子郵件地址）和歌曲元數(shù)據(jù)（如歌曲名稱、藝術(shù)家姓名、專輯詳細信息等）。我們可以使用一些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，例如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。

為什么用戶、藝術(shù)家和歌曲元數(shù)據(jù)選擇用 SQL 數(shù)據(jù)庫？因為 SQL 數(shù)據(jù)庫非常適合此類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因為它們允許復(fù)雜的查詢以及不同類型數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

每個歌曲文件都存儲為“blob”，SQL 數(shù)據(jù)庫通常會存儲對此文件的訪問連接（如 URL）。

表結(jié)構(gòu)設(shè)計

我們的表結(jié)構(gòu)設(shè)計由以下幾個部分組成：

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• 歌曲 - Blob 存儲：每個歌曲文件都存儲為一個“blob”，它有一個唯一的標識符和一個 URL，指向它在 Blob 存儲中的位置。我們可以使用這個 URL 來訪問和下載歌曲文件。
• 用戶、藝術(shù)家和歌曲元數(shù)據(jù) - SQL 數(shù)據(jù)庫：我們在 SQL 數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建了以下幾個表來存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：

• Users：這個表包含了用戶的元數(shù)據(jù)，如 UserID、Username、Email、PasswordHash、CreatedAt、LastLogin 等。
• Songs：這個表包含了歌曲的元數(shù)據(jù)，如 SongID、Title、ArtistID、Duration、ReleaseDate 和 FileURL。FileURL 是歌曲文件在 Blob 存儲中的 URL，我們可以使用它來訪問和下載歌曲文件。
• Artists：這個表包含了藝術(shù)家的信息，如 ArtistID、Name、Bio、Country 等。
• ArtistsSongs：這是一個連接表，它建立了 Artists 和 Songs 表之間的多對多關(guān)系。它包含了 ArtistID（指向 Artists 表的外鍵）和 SongID（指向 Songs 表的外鍵）。

播放歌曲

當我們存儲結(jié)構(gòu)設(shè)計好以后，我們就可以進行播放歌曲的操作了。

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當用戶想要播放一首歌曲時，移動應(yīng)用程序會向 Web 服務(wù)器發(fā)送一個請求，包含歌曲的 ID。Web 服務(wù)器會從 SQL 數(shù)據(jù)庫中查詢歌曲的元數(shù)據(jù)，包括 FileURL。然后，Web 服務(wù)器會使用 FileURL 從 Blob 存儲中獲取歌曲文件，并將其逐塊流式傳輸?shù)揭苿討?yīng)用程序。

或者我們可以直接將 FileURL 返回給移動應(yīng)用程序，讓它從 Blob 存儲中直接下載歌曲文件，從而減少 Web 服務(wù)器的負載。

系統(tǒng)擴展

當系統(tǒng)處于規(guī)模化階段，我們假設(shè)系統(tǒng)需要處理 5000 萬用戶和 2 億首歌曲。我們需要重新計算數(shù)據(jù)，引入緩存和 CDN，以及擴展數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)估計

我們需要重新計算我們需要的存儲空間。我們需要將歌曲存儲在某種存儲中，以及存儲歌曲元數(shù)據(jù)和用戶元數(shù)據(jù)。我們假設(shè)：

• 歌曲存儲：Spotify 和類似服務(wù)通常使用 Ogg Vorbis 或 AAC 等格式進行流式傳輸，平均歌曲大小為 3MB
• 歌曲元數(shù)據(jù)：每首歌曲的平均元數(shù)據(jù)大小約為 100 字節(jié)
• 用戶元數(shù)據(jù)：平均而言，我們將為每個用戶存儲 1KB 的數(shù)據(jù)

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根據(jù)這些假設(shè)，我們可以計算出我們需要的存儲空間：

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接下來，我們的系統(tǒng)架構(gòu)與初始階段相比，有以下幾個變化。

引入 CDN

由于流量增加，我們需要引入緩存和 CDN（如 Cloudfront / Cloudflare）來提供歌曲，并且每個 CDN 在地理位置上都將靠近一個區(qū)域。因此它可以比我們原有的 web 服務(wù)器更快地提供歌曲。

并且我們可以使用 LRU（最近最少使用）驅(qū)逐策略來緩存流行歌曲，不流行的歌曲仍然會從 Blob 存儲中獲取，然后緩存到 CDN。歌曲文件還可以直接從云存儲傳輸?shù)娇蛻舳耍@將減少網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的負載。

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擴展數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫也需要擴展。由于我們知道我們的應(yīng)用程序的讀取次數(shù)多于寫入次數(shù)，這意味著有很多用戶在聽歌曲，但上傳歌曲的藝術(shù)家數(shù)量相對較少。

我們可以搭建數(shù)據(jù)庫主從，將用戶的讀操作和寫操作分開，當用戶檢索歌曲和元數(shù)據(jù)時請求會到達從數(shù)據(jù)庫，當用戶上傳歌曲時，請求會到達主數(shù)據(jù)庫。通過讀寫分離，我們可以提高應(yīng)用程序的歌曲播放速度。

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總結(jié)一下

我們給大家介紹了如何設(shè)計一個類似 Spotify 的音樂流媒體系統(tǒng)，從基礎(chǔ)版本到規(guī)模化階段，我們都給出了合理的方案和估計。我們的設(shè)計具有以下優(yōu)點：

• 可用性高：我們使用了負載均衡器、CDN、緩存和數(shù)據(jù)庫復(fù)制等技術(shù)，來保證我們的系統(tǒng)在高流量下仍然可以正常運行，并且能夠應(yīng)對故障和異常情況。
• 性能好：我們使用了 Blob 存儲和 SQL 數(shù)據(jù)庫來分別存儲非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且優(yōu)化了數(shù)據(jù)操作和傳輸?shù)男剩沟糜脩艨梢钥焖俚厮阉骱筒シ鸥枨?/li>
• 擴展性強：我們的系統(tǒng)可以根據(jù)用戶量和數(shù)據(jù)量的增長，動態(tài)地調(diào)整存儲和計算資源，以滿足不同的需求和場景。

當然我們的設(shè)計也有一些地方?jīng)]有闡述，大家可以自己研究，

• 數(shù)據(jù)一致性：由于我們使用了數(shù)據(jù)庫復(fù)制和緩存等技術(shù)，我們的系統(tǒng)可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況，例如，當一個藝術(shù)家更新了一首歌曲的元數(shù)據(jù)時，用戶可能會看到不同的版本，取決于他們訪問的是哪個數(shù)據(jù)庫或緩存節(jié)點。
• 數(shù)據(jù)安全性：由于我們的系統(tǒng)涉及到用戶和藝術(shù)家的敏感信息，例如密碼、電子郵件、歌曲版權(quán)等，我們需要保證這些數(shù)據(jù)的安全性，防止被泄露或篡改。我們需要使用一些加密和身份驗證等技術(shù)，來保護我們的數(shù)據(jù)和服務(wù)。
• 數(shù)據(jù)分析：由于我們的系統(tǒng)收集了大量的用戶和歌曲的數(shù)據(jù)，我們可以利用這些數(shù)據(jù)進行一些數(shù)據(jù)分析和挖掘，例如，推薦系統(tǒng)、用戶畫像、歌曲分類等。這些功能可以提高我們的系統(tǒng)的價值和用戶體驗，但也需要額外的存儲和計算資源。