本周系统设计复习：
- 扩展数据库的 7 个必知策略
- Amazon、Netflix 和 Uber 有什么共同点？
- Figma 的 100 倍 Postgres 扩展
- 测试系统功能的最佳方法
扩展系统的 8 个必知策略
它们非常擅长在需要时扩展系统。
以下是扩展系统的 8 个必知策略：
1. 无状态服务（Stateless Services）
设计无状态服务，因为它们不依赖服务器特定数据，更容易扩展。
2. 水平扩展（Horizontal Scaling）
添加更多服务器，以便可以共享工作负载。
3. 负载均衡（Load Balancing）
使用负载均衡器在多个服务器之间均匀分发传入请求。
4. 自动扩展（Auto Scaling）
实施自动扩展策略以根据实时流量调整资源。
5. 缓存（Caching）
使用缓存减少数据库负载并在规模上处理重复请求。
6. 数据库复制（Database Replication）
跨多个节点复制数据以扩展读操作，同时提高冗余。
7. 数据库分片（Database Sharding）
跨多个实例分发数据以扩展写入和读取。
8. 异步处理（Async Processing）
使用异步处理将耗时和资源密集型任务移动到后台 worker 以扩展新请求。
Figma 的 100 倍 Postgres 扩展
拥有 300 万月活用户，Figma 的用户群自 2018 年以来增加了 200%。
因此，它的 Postgres 数据库见证了惊人的 100 倍增长。
1. 垂直扩展和复制
Figma 使用单个大型 Amazon RDS 数据库。作为第一步，他们升级到可用的最大实例（从 r5.12xlarge 到 r5.24xlarge）。他们还创建了多个读副本以扩展读流量，并添加 PgBouncer 作为连接池器以限制越来越多连接的影响。
2. 垂直分区
下一步是垂直分区。他们将高流量表如”Figma Files”和”Organizations”迁移到它们单独的数据库中。多个 PgBouncer 实例用于管理这些单独数据库的连接。
3. 水平分区
随着时间的推移，一些表跨越数 TB 数据和数十亿行。Postgres Vacuum 成为问题，最大 IOPS 超过了当时 Amazon RDS 的限制。为解决这个问题，Figma 实施了水平分区，将大表拆分到多个物理数据库中。构建了新的 DBProxy 服务来处理路由和查询执行。
测试系统功能的最佳方法
测试系统功能是软件开发和工程过程中的关键步骤。
它确保系统或软件应用按预期执行，满足用户需求，并可靠运行。
以下是最佳方法：
1. 单元测试（Unit Testing）
确保单个代码组件在隔离情况下正确工作。
2. 集成测试（Integration Testing）
验证不同系统部分无缝一起工作。
3. 系统测试（System Testing）
评估整个系统的合规性与用户要求和性能。
4. 负载测试（Load Testing）
测试系统处理高工作负载的能力并识别性能问题。
5. 错误测试（Error Testing）
评估软件如何处理无效输入和错误条件。
6. 测试自动化（Test Automation）
自动化测试用例执行以提高效率、可重复性和错误减少。
本文为学习目的的个人翻译，译文仅供参考。
原文链接：EP119: What do Amazon, Netflix, and Uber have in common?。
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