系统设计面试问题:如何设计 Spotify,一个音乐流媒体系统

2024年 2月 28日 86.4k 0

这是一道系统设计面试题,就是如何设计一个类似 Spotify 的音乐流媒体系统。在真正的面试中,通常,您会关注应用程序的一两个主要功能,但在本文中,我想对如何设计这样的系统进行一个较为全面的概述,然后您可以更深入地研究其中每个单独的部分。

本文内容可以分为以下四点,

  • 分析系统的功能需求、用户量以及数据量
  • 设计系统的高层架构,包括移动应用程序、负载均衡器、Web 服务器、数据存储等组件
  • 选择合适的存储结构,包括 Blob 存储和 SQL 数据库,并设计数据表和关系
  • 根据系统的扩展需求,引入 CDN、缓存、数据库复制等技术,提高系统性能

初始预估

在这个阶段,我们假设系统需要处理 50 万用户和 3000 万首歌曲。我们将有播放歌曲的用户和上传歌曲的艺术家。

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数据估计

我们首先估计我们需要的存储空间。我们需要将歌曲存储在某种存储中,以及存储歌曲元数据和用户元数据。我们假设:

  • 歌曲存储:Spotify 和类似服务通常使用 Ogg Vorbis 或 AAC 等格式进行流式传输,平均歌曲大小为 3MB
  • 歌曲元数据:每首歌曲的平均元数据大小约为 100 字节
  • 用户元数据:平均而言,我们将为每个用户存储 1KB 的数据

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根据这些假设,我们可以计算出我们需要的存储空间:

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系统架构

我们的系统由以下几个组件组成:

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移动应用程序:这是用户与服务交互的前端。用户可以搜索歌曲、播放音乐、创建播放列表等。当用户执行操作(例如播放歌曲)时,应用程序会向后端服务器发送请求。

负载均衡器:这是一个中间层,它将传入的流量分配到多个 Web 服务器上。这提高了我们的应用程序的可用性和容错能力。

Web 服务器 (API) :这是处理来自移动应用程序的请求的 API 层。例如,如果用户想要播放歌曲,请求就会发送到这些网络服务器。然后,服务器确定歌曲所在的位置(在数据库或存储服务中)以及如何检索它。

存储结构

数据存储将分为两个独立的服务 - 歌曲的 Blob 存储(我们将在其中存储实际的歌曲文件)和 SQL 数据库(我们将在其中存储歌曲和用户元数据)。

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歌曲 - Blob 存储:这是一个用于存储实际的歌曲文件的 Blob(二进制大对象)存储服务。这些服务旨在存储大量非结构化数据。我们可以使用一些云服务提供商的 Blob 存储服务,例如 AWS S3、GCP、Azure Blob 存储等。

用户、艺术家和歌曲元数据 — SQL 数据库:这是一个用于存储结构化数据的 SQL 数据库服务。这些数据包括用户信息(如用户名、密码和电子邮件地址)和歌曲元数据(如歌曲名称、艺术家姓名、专辑详细信息等)。我们可以使用一些关系型数据库管理系统,例如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。

为什么用户、艺术家和歌曲元数据选择用 SQL 数据库?因为 SQL 数据库非常适合此类结构化数据,因为它们允许复杂的查询以及不同类型数据之间的关系。

每个歌曲文件都存储为“blob”,SQL 数据库通常会存储对此文件的访问连接(如 URL)。

表结构设计

我们的表结构设计由以下几个部分组成:

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  • 歌曲 - Blob 存储:每个歌曲文件都存储为一个“blob”,它有一个唯一的标识符和一个 URL,指向它在 Blob 存储中的位置。我们可以使用这个 URL 来访问和下载歌曲文件。
  • 用户、艺术家和歌曲元数据 - SQL 数据库:我们在 SQL 数据库中创建了以下几个表来存储结构化数据:
  • Users:这个表包含了用户的元数据,如 UserID、Username、Email、PasswordHash、CreatedAt、LastLogin 等。
  • Songs:这个表包含了歌曲的元数据,如 SongID、Title、ArtistID、Duration、ReleaseDate 和 FileURL。FileURL 是歌曲文件在 Blob 存储中的 URL,我们可以使用它来访问和下载歌曲文件。
  • Artists:这个表包含了艺术家的信息,如 ArtistID、Name、Bio、Country 等。
  • ArtistsSongs:这是一个连接表,它建立了 Artists 和 Songs 表之间的多对多关系。它包含了 ArtistID(指向 Artists 表的外键)和 SongID(指向 Songs 表的外键)。

播放歌曲

当我们存储结构设计好以后,我们就可以进行播放歌曲的操作了。

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当用户想要播放一首歌曲时,移动应用程序会向 Web 服务器发送一个请求,包含歌曲的 ID。Web 服务器会从 SQL 数据库中查询歌曲的元数据,包括 FileURL。然后,Web 服务器会使用 FileURL 从 Blob 存储中获取歌曲文件,并将其逐块流式传输到移动应用程序。

或者我们可以直接将 FileURL 返回给移动应用程序,让它从 Blob 存储中直接下载歌曲文件,从而减少 Web 服务器的负载。

系统扩展

当系统处于规模化阶段,我们假设系统需要处理 5000 万用户和 2 亿首歌曲。我们需要重新计算数据,引入缓存和 CDN,以及扩展数据库。

数据估计

我们需要重新计算我们需要的存储空间。我们需要将歌曲存储在某种存储中,以及存储歌曲元数据和用户元数据。我们假设:

  • 歌曲存储:Spotify 和类似服务通常使用 Ogg Vorbis 或 AAC 等格式进行流式传输,平均歌曲大小为 3MB
  • 歌曲元数据:每首歌曲的平均元数据大小约为 100 字节
  • 用户元数据:平均而言,我们将为每个用户存储 1KB 的数据

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根据这些假设,我们可以计算出我们需要的存储空间:

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接下来,我们的系统架构与初始阶段相比,有以下几个变化。

引入 CDN

由于流量增加,我们需要引入缓存和 CDN(如 Cloudfront / Cloudflare)来提供歌曲,并且每个 CDN 在地理位置上都将靠近一个区域。因此它可以比我们原有的 web 服务器更快地提供歌曲。

并且我们可以使用 LRU(最近最少使用)驱逐策略来缓存流行歌曲,不流行的歌曲仍然会从 Blob 存储中获取,然后缓存到 CDN。歌曲文件还可以直接从云存储传输到客户端,这将减少网络服务器的负载。

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扩展数据库

数据库也需要扩展。由于我们知道我们的应用程序的读取次数多于写入次数,这意味着有很多用户在听歌曲,但上传歌曲的艺术家数量相对较少。

我们可以搭建数据库主从,将用户的读操作和写操作分开,当用户检索歌曲和元数据时请求会到达从数据库,当用户上传歌曲时,请求会到达主数据库。通过读写分离,我们可以提高应用程序的歌曲播放速度。

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总结一下

我们给大家介绍了如何设计一个类似 Spotify 的音乐流媒体系统,从基础版本到规模化阶段,我们都给出了合理的方案和估计。我们的设计具有以下优点:

  • 可用性高:我们使用了负载均衡器、CDN、缓存和数据库复制等技术,来保证我们的系统在高流量下仍然可以正常运行,并且能够应对故障和异常情况。
  • 性能好:我们使用了 Blob 存储和 SQL 数据库来分别存储非结构化和结构化数据,并且优化了数据操作和传输的效率,使得用户可以快速地搜索和播放歌曲。
  • 扩展性强:我们的系统可以根据用户量和数据量的增长,动态地调整存储和计算资源,以满足不同的需求和场景。

当然我们的设计也有一些地方没有阐述,大家可以自己研究,

  • 数据一致性:由于我们使用了数据库复制和缓存等技术,我们的系统可能会出现数据不一致的情况,例如,当一个艺术家更新了一首歌曲的元数据时,用户可能会看到不同的版本,取决于他们访问的是哪个数据库或缓存节点。
  • 数据安全性:由于我们的系统涉及到用户和艺术家的敏感信息,例如密码、电子邮件、歌曲版权等,我们需要保证这些数据的安全性,防止被泄露或篡改。我们需要使用一些加密和身份验证等技术,来保护我们的数据和服务。
  • 数据分析:由于我们的系统收集了大量的用户和歌曲的数据,我们可以利用这些数据进行一些数据分析和挖掘,例如,推荐系统、用户画像、歌曲分类等。这些功能可以提高我们的系统的价值和用户体验,但也需要额外的存储和计算资源。

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