最近做的一个产品的架构图（面试问题：请画出你做过的最复杂的系统的架构图）

最新推荐文章于 2025-06-12 17:55:29 发布
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本教程通过一系列视频课程介绍了Kubernetes (K8s) 的多种部署方式，包括minikube、kubeadm等，并详细讲解了K8s资源如Pod、Service、Deployment等的配置与使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

发布一个k8s部署视频：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容：各种k8s部署方式。包括minikube部署，kubeadm部署，kubeasz部署，rancher部署，k3s部署。包括开发测试环境部署k8s，和生产环境部署k8s。

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518

第二个视频发布  https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27109

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518

介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap，pod，service，replicaset，namespace，deployment，daemonset，ingress，pv，pvc，sc，role，rolebinding，clusterrole，clusterrolebinding，secret，serviceaccount，statefulset，job，cronjob，podDisruptionbudget，podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota，limitrange，endpoint，event，conponentstatus，node，apiservice，controllerRevision等。

第三个视频发布：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令，学习helm chart语法，编写helm chart。深入分析各项目源码，学习编写helm插件


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Vivado仿真网表输出高阻态
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1.1 Vivado仿真网表输出高阻态 1.1.1 本节目录 1）本节目录； 2）本节引言； 3）FPGA简介； 4）Vivado仿真网表输出高阻态； 5）结束语。 1.1.2 本节引言 “不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。就是说：不积累一步半步的行程，就没有办法达到千里之远；不积累细小的流水，就没有办法汇成江河大海。 1.1.3 FPGA简介 FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为
微信红包系统整体架构分析探讨
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微信红包系统的设计与实施展示了面对高并发和大数据处理挑战时的技术创新和架构优化。系统通过模块化设计，从接入层到业务逻辑层再到数据存储层，确保了高效性和稳定性。采用了单元化架构和分库分表策略来应对并发请求，同时通过 Redis 缓存和异步处理机制优化性能。红包分配算法如实时拆分和二倍均值法，提升了用户体验并确保了公平性。为了提高系统可用性和容灾能力，实施了微服务架构、无状态设计和冗余部署。微信红包系统不仅解决了技术挑战，还提供了流畅的用户体验，是现代分布式系统设计的成功案例。
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本文将带你深入了解：什么是产品架构图？有哪些核心要素和常见类型？如何高效绘制？ 还有超实用的工具推荐和模板分享，助你快速上手，提升团队效率！
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2020最强的框架结构图，项目搭建，面试都是必备的，学会你就是大神
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一文教你高效画出技术架构图-读后感
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04-25 516
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【Android面试八股文】请描述一下 android 的系统架构？
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给硬件工程师的入门课-系统框图的设计
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无论一个问题多么复杂，如果能以正确的方式去看待，它都会变得简单起来——德内拉·梅多斯《系统之美》 图 微软硬件设计系统框图 图 赛灵思K7 DEMO板硬件设计系统框图 系统框图是展示设计思路的一张图，一般由架构师或EE来绘制，复杂的系统必须有系统框图。其包含以下几个方面: 1.整机接口 接口名称，数量，接口信号 2.芯片方案 CPU,各外设芯片。应绘制出各模块最小系统框图。（如上图微软的框图） 3.电源树 各级电源转换关系，电流流向及路径。（如上图赛灵思的图）
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优快云日报20170223——《作为开发者，你都听产品经理的，做的累不累？》      程序员1月书讯     【招募】Python学习班招生啦   【ITOO】--项目系统架构图 2015-12-16 17:16 584人阅读 评论(13) 收藏 举报  分类： 【项目经验】（32）  版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转
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<think>嗯，用户问的是如何设计一个文件上传系统，这应该是一个面试问题。首先，我需要理解用户的需求，可能是在面试中需要展示系统设计的能力。用户可能希望得到一个全面、结构化的回答，涵盖各个关键方面，比如架构、存储、上传流程、安全性、扩展性等等。 首先，我应该回忆一下之前类似的系统设计问题，比如文件上传系统通常会涉及哪些组件？可能包括客户端、后端服务、存储系统、数据库、CDN、安全措施等。然后要分步骤来讲解，每个部分需要详细说明设计考虑和可能的解决方案。 接下来，用户可能想知道如何应对高并发和大文件上传的问题。这时候需要考虑分块上传、断点续传、负载均衡等技术。同时，安全性也是重点，比如如何防止恶意文件上传，如何做病毒扫描，权限控制等。 另外，用户可能还关心系统的可扩展性和可靠性。比如使用分布式存储如S3或HDFS，如何做冗余备份，数据一致性，以及监控和日志等运维方面的考虑。 还有，需要比较不同的存储选项，比如对象存储和传统文件系统的优缺点。可能还要提到使用CDN来加速文件的分发，特别是对于全球用户的情况。 在回答的时候，要结构化，分模块讲解，每个模块给出设计理由和可能的实现方式。比如先讲需求分析，然后架构设计，接着详细说明每个组件，再讨论扩展性、安全性、性能优化等。 可能还需要提到一些具体的技术选型，比如用Nginx做反向代理，使用Redis管理元数据，或者用Kafka处理异步任务。同时，要考虑上传流程中的各个步骤，比如预处理、分块上传、合并文件、后处理等。 用户可能没有明确提到分布式系统的问题，但作为面试问题，应该主动涉及，比如如何处理多节点上传，如何保证数据一致性，如何处理失败和重试机制。 此外，需要举例子或伪代码，比如分块上传的流程，或者数据库表结构的设计，这样可以让回答更具体，展示实际应用能力。 还要考虑成本问题，比如存储成本、流量成本，如何通过选择合适的存储方案和CDN来优化成本。 最后，总结整个设计，强调关键点，比如高可用、可扩展、安全、性能等，让面试官有一个清晰的结论。</think>设计一个文件上传系统需要综合考虑 **高并发、大文件支持、可靠性、安全性** 等核心需求。以下是分步骤的设计方案： --- ### **1. 需求分析** - **功能性需求**： - 支持大文件上传（如分块上传、断点续传）。 - 多客户端兼容（Web/App/CLI）。 - 文件元数据管理（文件名、大小、类型、归属用户等）。 - 文件预览、下载、删除。 - **非功能性需求**： - 高可用性（容灾、冗余）。 - 安全性（防恶意文件、权限控制）。 - 可扩展性（存储容量、带宽动态扩容）。 - 低延迟（CDN加速）。 --- ### **2. 系统架构设计** #### **整体架构图** ``` Client → 负载均衡 → API Gateway → 上传服务 → 存储层（对象存储/CDN） │ │ ↓ ↓ 元数据库 异步队列（日志/任务） ``` #### **核心组件** 1. **客户端**： - 实现分块上传（如1MB~10MB/块）、断点续传、秒传（文件哈希去重）。 2. **API网关**： - 鉴权、限流、路由请求。 3. **上传服务**： - 处理分块合并、元数据记录、调用存储服务。 4. **存储层**： - **对象存储**（如AWS S3、阿里云OSS）：存储原始文件。 - **CDN**：缓存热点文件，加速下载。 5. **元数据库**： - 记录文件信息（MySQL/PostgreSQL）或高并发场景用NoSQL（如MongoDB）。 6. **异步任务队列**： - 处理病毒扫描、格式转换、缩略图生成等异步操作（如RabbitMQ/Kafka）。 --- ### **3. 关键流程设计** #### **文件上传流程** 1. **初始化上传**： - 客户端计算文件哈希，查询服务端是否已存在（秒传）。 - 服务端生成唯一上传ID，返回分块上传的预签名URL（针对对象存储）。 2. **分块上传**： - 客户端并行上传分块到预签名URL。 - 服务端校验分块哈希（可选）。 3. **合并文件**： - 客户端通知服务端合并分块。 - 服务端调用存储服务合并文件，记录元数据。 4. **后处理**： - 异步触发病毒扫描、转码、生成预览图等。 #### **伪代码示例（分块合并）** ```python def complete_upload(upload_id): # 验证所有分块已上传 chunks = db.get_chunks(upload_id) if not all(chunk.uploaded for chunk in chunks): raise Error("Missing chunks") # 合并分块（以S3为例） s3_client.complete_multipart_upload( Bucket='bucket', Key=upload_id, UploadId=upload_id, MultipartUpload={'Parts': chunks} ) # 记录元数据 db.save_file_metadata(upload_id, user_id, size, hash) ``` --- ### **4. 关键技术点** #### **大文件优化** - **分块上传**：减少单次请求超时风险，提升并发性。 - **断点续传**：记录已上传分块状态，支持中断后恢复。 - **并行上传**：客户端多线程上传不同分块。 #### **安全设计** - **权限控制**： - 预签名URL设置短期有效期（如5分钟）。 - RBAC（基于角色的访问控制）限制文件访问。 - **内容安全**： - 异步病毒扫描（集成ClamAV等工具）。 - 文件类型校验（通过Magic Number而非仅后缀名）。 - **流量防护**： - 限流（令牌桶算法）、IP黑名单。 #### **存储优化** - **冷热分离**： - 热点文件存SSD或CDN，冷数据转归档存储（如AWS Glacier）。 - **成本控制**： - 选择存储类型（标准/低频访问）、生命周期自动清理。 --- ### **5. 扩展性与容灾** - **水平扩展**： - 无状态的上传服务可通过Kubernetes自动扩缩容。 - 元数据库分库分表（如按用户ID哈希分片）。 - **容灾备份**： - 存储层跨地域复制（如S3跨区冗余）。 - 数据库主从同步 + 定期快照。 --- ### **6. 监控与运维** - **核心指标**： - 上传成功率、延迟、存储用量、CDN命中率。 - **日志追踪**： - 全链路日志（如ELK栈） + 分布式追踪（Jaeger）。 - **告警**： - 存储容量预警、服务异常（如合并失败率突增）。 --- ### **7. 技术选型示例** - **存储层**：AWS S3/MinIO（自建对象存储）。 - **数据库**：PostgreSQL（关系型） + Redis（缓存分块状态）。 - **异步任务**：Celery + RabbitMQ。 - **安全扫描**：ClamAV + 自定义规则引擎。 --- ### **总结** - **核心目标**：平衡性能、可靠性、成本。 - **简单场景**：直接使用云存储+CDN（如阿里云OSS+全站加速）。 - **复杂场景**：自建分块上传服务 + 多级存储策略。 - **面试加分点**：强调安全设计（如预签名URL、病毒扫描）、分块上传的原子性保障、容灾方案。
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