System design

1. Art der Anwendung

   • Ist es eine mobile App, eine Web-App oder beides?

2. Wichtige Funktionen

   • Was sind die Hauptfunktionen der Anwendung?

3. Benutzerinteraktionen und -anzahl

   • Wie viele tägliche oder monatliche aktive Nutzer gibt es?

   • Welche Funktionen werden am häufigsten genutzt?

4. Skalierung und Leistung

   • Wie viele Benutzer/Freunde/Kunden/Mitglieder/etc. kann ein Nutzer haben?

   • Wie viele Transaktionen oder Interaktionen werden täglich erwartet?

5. Datenmanagement

   • Werden die Daten in Echtzeit verarbeitet oder gibt es Verzögerungen?

   • Welche Art von Daten (Text, Bilder, Videos) wird verarbeitet?

6. Kommunikation zwischen Diensten

   • Wie kommunizieren die verschiedenen Dienste (synchron, asynchron)?

7. Sicherheit und Datenschutz

   • Gibt es besondere Sicherheitsanforderungen?

   • Müssen Datenschutzgesetze wie GDPR oder CCPA beachtet werden?

8. Zuverlässigkeit und Fehlerbehandlung

   • Wie gehen wir mit Dienstunterbrechungen oder Fehlern um?

   • Wie stellen wir sicher, dass das System auch bei Teilausfällen funktionsfähig bleibt?

9. Zusätzliche Features und Anforderungen

   • Gibt es spezielle Anforderungen wie Echtzeit-Updates, Caching, Ratenbegrenzung?

10. Anwendungsbeispiele

    • Welche spezifischen Szenarien und Use Cases müssen unterstützt werden (z.B. Gruppenchat, Zahlungen, Reservierungen)?

Architekturansätze

Skalierbarkeit

Datenbanken

Sicherheit

Fehlerbehandlung und Zuverlässigkeit

Leistung

API Design

Benutzerschnittstellen

1. Horizontale Skalierung: Hinzufügen weiterer Instanzen von Diensten oder Servern, um Last zu verteilen.

2. Vertikale Skalierung: Hinzufügen von Ressourcen (CPU, RAM) zu einer bestehenden Instanz.

3. Load Balancing: Verteilung des Traffics auf mehrere Server, um die Last zu verteilen und die Verfügbarkeit zu erhöhen.

4. Caching: Verwendung von Caches (z.B. Redis, Memcached) zur Verringerung der Latenz und Entlastung der Datenbanken.

1. SQL-Datenbanken: Strukturierte Daten, ACID-Eigenschaften, gut für relationale Daten.

2. NoSQL-Datenbanken: Schemaflexibel, gut für unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten, hohe Skalierbarkeit.

3. Sharding: Aufteilen der Datenbank in kleinere, unabhängige Einheiten zur besseren Skalierung.

1. Authentifizierung und Autorisierung: Sicherstellen, dass nur berechtigte Benutzer Zugang haben (OAuth, JWT).

2. Datenverschlüsselung: Sicherung der Daten bei der Übertragung und Speicherung.

3. Rate Limiting: Begrenzung der Anzahl von Anfragen pro Zeiteinheit, um Missbrauch zu verhindern.

1. Retry-Mechanismen: Automatisches Wiederholen fehlgeschlagener Anfragen.

2. Circuit Breaker Pattern: Verhindert, dass ein Fehler in einem Dienst das gesamte System beeinflusst.

3. Fallback-Strategien: Bereitstellen von Alternativen, wenn ein Dienst ausfällt.

Caching

• Definition: Temporäre Speicherung von Daten, um schnelleren Zugriff auf häufig genutzte Daten zu ermöglichen.

• Techniken:

  • In-Memory Caches: Verwendung von Lösungen wie Redis oder Memcached.

  • CDNs (Content Delivery Networks): Verteilen von statischen Inhalten (Bilder, Videos) auf Servern weltweit, um die Latenz zu reduzieren.

Datenbank-Optimierung

• Indexing: Erstellen von Indizes auf häufig abgefragten Spalten, um die Abfragegeschwindigkeit zu erhöhen.

• Query Optimization: Analysieren und Optimieren von SQL-Abfragen zur Reduzierung der Ausführungszeit.

• Database Sharding: Aufteilen einer großen Datenbank in kleinere, besser handhabbare Teile, um die Last zu verteilen.

• Read Replicas: Erstellen von Replikaten der Datenbank, um Leseanforderungen zu verteilen und die Schreiblast zu reduzieren.

Asynchrone Verarbeitung

• Definition: Verarbeitung von Aufgaben im Hintergrund, ohne den Benutzer warten zu lassen.

• Techniken:

  • Message Queues: Verwendung von Systemen wie RabbitMQ oder Apache Kafka, um Nachrichten zwischen Diensten asynchron zu übermitteln.

  • Task Queues: Verwendung von Systemen wie Celery, um Aufgaben im Hintergrund zu verarbeiten.

Load Balancing

• Definition: Verteilung von eingehenden Anfragen auf mehrere Server, um die Last zu verteilen und Ausfallsicherheit zu gewährleisten.

• Techniken:

  • Round Robin: Einfacher Algorithmus, der Anfragen der Reihe nach auf Server verteilt.

  • Least Connections: Verteilt Anfragen auf Server mit den wenigsten aktiven Verbindungen.

  • IP Hash: Verwendet die IP-Adresse des Clients, um einen Server auszuwählen, was zu einer besseren Sitzungskohärenz führt.

Content Delivery Networks (CDNs)

• Definition: Ein Netzwerk von Servern, die geografisch verteilt sind und statische Inhalte bereitstellen.

• Vorteile: Reduzierung der Latenz, da Inhalte vom nächstgelegenen Server zum Benutzer geliefert werden.

Compression

• Definition: Reduzierung der Größe von Daten, die über das Netzwerk gesendet werden.

• Techniken:

  • HTTP Compression: Verwendung von Gzip oder Brotli zur Komprimierung von HTML, CSS und JavaScript.

  • Image Compression: Optimierung von Bildern durch Formate wie WebP.

Database Connection Pooling

• Definition: Wiederverwendung von Datenbankverbindungen, anstatt bei jeder Anfrage eine neue Verbindung zu erstellen.

• Vorteile: Reduzierung der Latenz und des Overheads durch Verbindungsaufbau.

Fall: Design einer Social Media App

1. Caching: Implementieren eines Caching-Mechanismus mit Redis, um häufig angezeigte Beiträge und Benutzerprofile zwischenzuspeichern.

2. Datenbank-Optimierung: Indizieren der Tabellen für Benutzerprofile und Beiträge, um schnelle Abfragen zu gewährleisten.

3. Asynchrone Verarbeitung: Verwendung von RabbitMQ, um das Hochladen und Verarbeiten von Bildern und Videos asynchron zu gestalten.

4. Load Balancing: Einsatz eines Load Balancers (z.B. NGINX oder AWS ELB), um den eingehenden Traffic auf mehrere Backend-Server zu verteilen.

5. CDN: Nutzen eines CDN wie Cloudflare, um statische Inhalte wie Bilder und Videos schneller zu den Benutzern zu bringen.

6. Compression: Aktivieren von Gzip-Komprimierung für HTML, CSS und JavaScript, um die Ladezeiten zu reduzieren.

7. Database Connection Pooling: Implementieren eines Connection Pools für die Datenbank, um die Effizienz der Datenbankzugriffe zu verbessern.

8. Optimierung der Anwendungslogik: Verwenden von Profiling-Tools, um Engpässe im Code zu identifizieren und zu optimieren.

1. Art der Anwendung

   • Ist es eine mobile App, eine Web-App oder beides?

2. Wichtige Funktionen

   • Was sind die Hauptfunktionen der Anwendung?

3. Benutzerinteraktionen und -anzahl

   • Wie viele tägliche oder monatliche aktive Nutzer gibt es?

   • Welche Funktionen werden am häufigsten genutzt?

4. Skalierung und Leistung

   • Wie viele Benutzer/Freunde/Kunden/Mitglieder/etc. kann ein Nutzer haben?

   • Wie viele Transaktionen oder Interaktionen werden täglich erwartet?

5. Datenmanagement

   • Werden die Daten in Echtzeit verarbeitet oder gibt es Verzögerungen?

   • Welche Art von Daten (Text, Bilder, Videos) wird verarbeitet?

6. Kommunikation zwischen Diensten

   • Wie kommunizieren die verschiedenen Dienste (synchron, asynchron)?

7. Sicherheit und Datenschutz

   • Gibt es besondere Sicherheitsanforderungen?

   • Müssen Datenschutzgesetze wie GDPR oder CCPA beachtet werden?

8. Zuverlässigkeit und Fehlerbehandlung

   • Wie gehen wir mit Dienstunterbrechungen oder Fehlern um?

   • Wie stellen wir sicher, dass das System auch bei Teilausfällen funktionsfähig bleibt?

9. Zusätzliche Features und Anforderungen

   • Gibt es spezielle Anforderungen wie Echtzeit-Updates, Caching, Ratenbegrenzung?

10. Anwendungsbeispiele

    • Welche spezifischen Szenarien und Use Cases müssen unterstützt werden (z.B. Gruppenchat, Zahlungen, Reservierungen)?