2026年系统设计完整指南
Source: Dev.to
引言
我花了近十年的时间撰写各种帮助工程师学习新技能、提升职业生涯的文章。我人生有两大热情：
- 系统设计——理解系统需求并创建满足这些需求的基础设施的过程。
- 咖啡——一种与系统设计惊人相似的热情。
正如咖啡师为早高峰做准备、调校研磨机、精准计时每一杯咖啡的萃取，系统设计的学习者也必须评估流量模式、校准资源、编排服务，以确保每位用户都能获得流畅、可靠的体验。
本指南面向软件工程师、产品经理、数据科学家、机器学习工程师，或任何关注在 2026 年设计可扩展系统的专业人士。
系统设计的演进（2000 → 2026）
虽然许多核心模式仍然适用，但现代系统设计站在两股强大潮流的交叉口：
- 成熟的云原生实践——由亚马逊（面向服务的架构、AWS）和谷歌（MapReduce、Spanner、Kubernetes）开创。
- AI 原生工作负载——由大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和自主代理驱动。
智能现在位于请求路径中，实时学习、推理并适应。这一转变为经典的延迟、可用性和吞吐量三要素增添了新问题：
- 每个组件将如何在数据漂移时学习和适应？
- 实时知识存放在哪里，谁来维护它？
- 当自主代理在人工提示之前行动时，控制流会是什么样子？
- 当模型推理成本占据账单大头时，如何限制费用？
注意： 如果需要复习分布式系统基础，请先阅读我们的《分布式系统概览》以及配套的《保持系统健康的设计模式》指南。想了解可扩展性入门，请参见《可扩展系统》指南；想从架构视角出发，请查看《大规模微服务实战》以及《顶级微服务技术调查》。
现代系统设计的关键概念
系统设计把产品想法转化为可靠、可扩展的服务。无论你是追求毫秒级延迟的工程师、对齐路线图的产品经理，还是为平台做未来规划的架构师，同样的十个概念会反复出现。下面给出每个概念的通俗英文定义、简要的权衡说明以及对应的咖啡吧类比。
（完整的十个概念列表贯穿全文；以下详细阐述前两个。）
1. 数据存储策略
数据存储策略决定信息在系统架构中的组织、访问和扩展方式。选择合适的存储方式取决于数据结构、查询模式、延迟要求以及一致性需求。
- 关系型数据库（如 PostgreSQL、MySQL）——适用于需要强一致性和结构化关系的事务系统。
- NoSQL 数据库（如 Cassandra、MongoDB）——更适合高写入吞吐、灵活模式或横向扩展。
- 对象存储（如 Amazon S3）——适用于云原生应用中的大文件或非结构化数据。
除了数据库类型，还需考虑增长与性能技术，如索引、读写优化以及用于遥测数据的时序数据库。
如需更深入了解一致性，请参考《理解随意一致性模型》和《强一致性 vs 最终一致性模型》。
咖啡师类比： 豆子放在密封料斗，咖啡粉放在滤杯，牛奶放在冷却壶。使用错误的容器会让新鲜度迅速下降。
2. 数据库分区与分片
分区和分片将大数据集拆分为更小、更易管理的块，以提升性能和可扩展性。
- 分区——在单个数据库实例内部划分数据（例如按日期范围或用户 ID）。它降低查询负载并提升访问速度，同时对应用逻辑透明。常见类型包括水平分区和垂直分区。
- 分片——将数据分布到多个数据库实例或服务器上，每个实例持有唯一的子集。当单个数据库无法再承受负载时必不可少，但会增加查询路由、一致性维护以及跨片联接的复杂度。有效的分片键设计至关重要；不恰当的选择会导致热点和负载不均。
咖啡师类比： 正如你把浓缩咖啡豆、牛奶和糖浆分别放入专用容器以保持新鲜并便于取用，分区把相关数据放在一起，而分片则将工作负载分散到多个“工作站”，防止单点过载。
结论
在 2026 年掌握系统设计意味着将成熟的云原生实践与 AI 原生工作负载相结合，针对存储、分区以及更广阔的架构全局做出深思熟虑的选择。像咖啡师对待咖啡一样——选对容器、校准研磨度、精准计时萃取——你将构建出弹性、可扩展且面向 AI 未来的系统。
找个座位（一定要点一杯浓缩咖啡），继续探索余下的概念、案例研究以及全文指南中提供的进一步阅读建议吧。