一个纯正程序员的啰嗦
输入建议系统，指的就是 “typeahead”，比如 Google 搜索，输入一个单词的前几个字母，后面最常用的几个搜索词会被联想出来。有时，它也需要具备一定程度的字符拼写错误自动更正能力。
比如上面这张截图，我输入了 “goog”，在输入框的下方列出了最常见的几个以 goog 开头的搜索短语。
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拿到一堆数据，去做架构也好，设计也好，可行性分析也好，工程上需要的是严谨。但是也有很多场景，比如即时的问题争辩和讨论，我们往往需要的是快速、直接的估算，这样的数据显然不需要非常精确，甚至可以说它一定会非常粗略，我们的目标往往只停留在 “量级” 的级别，但是我们依然可以对方案有一个具体的、量化的认知，这比像 “海量”、“高吞吐”、“低延迟” 这类感性的、描述性的表述还是要清晰和有力得多。
举个经典的例子，已知 Twitter 2020 年大约有 2000 亿（200 billion）的推文（tweets）发推服务的吞吐量（TPS, transaction per second）是多少，网络带宽要占用
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“ Top K 系统 ” 是非常常见的一种子系统，基本上，就是从全量巨大的统计数据中，筛选出数值最大的 K 个来并按序展示。这样的筛选可以是全时间内的，也可以是最近某一段时间内的；可以是全分类的，也可以是某个特定分类的。
具体来说，像 Twitter 的 Trending Topic，微博热搜，视频网站的点击排行，下载排行（可以是日榜、月榜、总榜）等等。这样的系统，在统计数据非常大（heavy hitters）的时候，其中的挑战性在于两个：
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今天记录 Feed 流系统的设计学习笔记，Feed 流常见系统包括 Twitter、微博、Instagram 和抖音等等，它们的特点是，每个用户都是内容创作者，每个用户也都是内容消费者，每个用户看到的内容都是不同的，它取决于用户所关注的用户列表，再结合时间线（有时还包括优先级）将这些用户的最新 feed 聚合，并以流的方式展示出来。
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在自己学习各种各样软件系统，特别是分布式系统的过程中，我做了一些笔记，有许多常见的、经典的系统，是非常值得学习和总结的。它们数量不算多，但具有典型意义，可能这样的系统也就十几个。
我在回顾这些笔记的时候发现，有时候一张简单的图，包含最核心的几个设计，就可以很大程度地帮助理解和记忆。所以我想把这些笔记和图解的结合通过文章的形式发出来，预计每篇文章都很短，基本上一张图，加上一点说明性的文字。
Disclaimer：这些都来自我自己的阅读和理解，肯定有着相当的改变和简化，因此它并不代表任何系统实际的样子。
今天是第一篇，即时消息系统，但是基本上好多即时通讯软件都属于这一类，比如微信
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作为系统设计学习的一部分，不久前在梳理面试中典型的系统设计问题，发现大部分都可谓有套路可寻。我把思路梳理了一下，简单整理到下面这张图表里面：
对于其中的内容，稍微补充几句：
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系统设计方面的问题问题是非常考验经验和思维过程的，而且和常见的算法问题、语言基础问题不同，涉及的面很广，还没有比较一致的判别标准。但无论如何，还是可以归纳一些常见的思路和典型问题的线索。
首先，反复沟通和澄清系统需求。只有把需求澄清清楚了，才可以开始思考并落到纸面上。但是需求的沟通应该是持续和循序渐进的，问题很难从一开始就思考全面。最重要的条目包括：
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在系统设计阶段考虑全面很难，有许多人倾向于把整个设计分成若干阶段，在迭代中完成整个设计，这本身是非常好的，但是，就如同 “先做出来，以后再优化” 这样的经典谎言一样，本身并无错，只是许多程序员都不习惯于真正的迭代设计和迭代优化。举例来说，有一个日益复杂的类，每个人都修改一点点，一直到最后都没有人愿意去做重构，大家的心态都是一样的：“我只修改了一点点，为什么要我去动那么大的刀，于我没有任何好处”。我不在这里谈论这一问题的解决办法，我倒是想说，在开始阶段考虑清楚问题在多数情况下还是很有好处的，设计考虑得越是清楚，在后续阶段代码可以承受越多的变更而不腐朽。
再做系统设计的时候，我们常常会这样说：“一般
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