Là một nhà phát triển, việc hiểu biết tốt về những khái niệm thiết kế hệ thống cơ bản là rất quan trọng để phát triển các hệ thống phần mềm có khả năng mở rộng, đáng tin cậy và hiệu suất cao. Thiết kế hệ thống bao gồm việc thiết kế kiến trúc và các thành phần của một hệ thống phần mềm để đáp ứng các yêu cầu cụ thể và đạt được các đặc điểm hiệu suất mong muốn.

Với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ và sự phức tạp ngày càng tăng của các ứng dụng phần mềm, việc nắm vững các khái niệm thiết kế hệ thống đã trở thành điều cần thiết đối với các lập trình viên để xây dựng các hệ thống hiệu quả và hiệu suất.

Những khái niệm này cung cấp một nền tảng vững chắc cho việc thiết kế các hệ thống phần mềm có thể xử lý xử lý dữ liệu quy mô lớn, chứa đựng người dùng đồng thời và cung cấp hiệu suất tối ưu.

Cho dù bạn là một người mới bắt đầu hay một nhà phát triển có kinh nghiệm, việc hiểu những khái niệm thiết kế hệ thống này sẽ giúp bạn tạo ra các hệ thống phần mềm mạnh mẽ và có khả năng mở rộng đáp ứng yêu cầu của các ứng dụng hiện đại. Vì vậy, hãy bắt đầu và khám phá những nguyên tắc thiết kế hệ thống quan trọng này!

Tiện đây, nếu bạn đang chuẩn bị cho các phỏng vấn thiết kế hệ thống và muốn học sâu về Thiết Kế Hệ Thống thì bạn cũng có thể kiểm tra các trang như ByteByteGo, Design Guru, Exponent, Educative và Udemy, các trang này có nhiều khóa học thiết kế hệ thống tuyệt vời.

Dưới đây là 10 khái niệm thiết kế hệ thống quan trọng mà mỗi lập trình viên nên cân nhắc học:

 

1. Khả năng mở rộng
2. Khả dụng
3. Đáng tin cậy
4. Khả năng chịu lỗi
5. Chiến lược bộ nhớ đệm
6. Cân bằng tải
7. Bảo mật
8. Quản lý dữ liệu có khả năng mở rộng
9. Mẫu thiết kế
10. Tối ưu hiệu suất

 

Hiểu và áp dụng những khái niệm thiết kế hệ thống này có thể giúp các lập trình viên và nhà phát triển xây dựng các hệ thống phần mềm mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và hiệu suất cao, đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng và người dùng hiện đại.

Bây giờ, hãy đào sâu vào từng khái niệm này và hiểu rõ chúng là gì và làm thế nào để đạt được chúng trong ứng dụng của bạn.

1.Khả năng mở rộng

Khả năng mở rộng đề cập đến khả năng của một hệ thống hoặc ứng dụng để xử lý lượng công việc hoặc người dùng tăng lên mà không gây ra sự suy giảm đáng kể về hiệu suất hoặc chức năng.

Đây là một khái niệm quan trọng trong thiết kế hệ thống vì nó cho phép hệ thống phát triển và thích ứng với các yêu cầu thay đổi, như tăng dung lượng dữ liệu, lưu lượng người dùng hoặc yêu cầu xử lý mà không gặp phải các vấn đề về hạn chế hoặc chậm trễ hiệu suất.

Khả năng mở rộng là vô cùng quan trọng trong môi trường máy tính hiện đại, nơi các hệ thống cần xử lý lượng dữ liệu và người dùng lớn và đang tăng. Ví dụ, các trang web phổ biến, ứng dụng di động và dịch vụ dựa trên đám mây cần có khả năng xử lý hàng triệu hoặc thậm chí tỷ lệ yêu cầu đồng thời, trong khi các cơ sở dữ liệu phân tán và nền tảng dữ liệu lớn cần mở rộng để xử lý petabyte hoặc exabyte dữ liệu.

Khả năng mở rộng cũng quan trọng trong các hệ thống cần điều chỉnh tải cao, như mua sắm trực tuyến trong mùa lễ hoặc đợt tăng đột ngột trong hoạt động của người dùng do các sự kiện lan truyền.

Khả năng mở rộng ngang thường được đạt được thông qua các kỹ thuật như cân bằng tải, chia nhỏ (sharding), phân vùng và xử lý phân tán.

Để đạt được khả năng mở rộng, cần thiết phải có thiết kế hệ thống, kiến trúc và triển khai cẩn thận. Điều này bao gồm việc thiết kế hệ thống có thể xử lý công việc tăng lên một cách hiệu quả, sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả, giảm thiểu sự phụ thuộc và phân phối xử lý trên nhiều nút hoặc máy chủ.

Các kỹ thuật như caching, xử lý bất đồng bộ, xử lý song song và cơ sở dữ liệu phân tán thường được sử dụng để cải thiện khả năng mở rộng. Kiểm tra và theo dõi hiệu suất cũng rất quan trọng để đảm bảo rằng hệ thống vẫn hoạt động tốt khi nó mở rộng.

Khả năng mở rộng là một yếu tố quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống mạnh mẽ, hiệu suất cao có thể xử lý sự tăng trưởng và thích ứng với các yêu cầu thay đổi theo thời gian. Nó cho phép hệ thống điều chỉnh với nhu cầu tăng lên, cung cấp trải nghiệm người dùng mượt mà và hỗ trợ sự phát triển kinh doanh mà không gặp phải hạn chế về hiệu suất hoặc thời gian chết.

Dưới đây là một biểu đồ từ ByteByteGo, một nơi tuyệt vời để chuẩn bị cho phỏng vấn thiết kế hệ thống, hiển thị sự khác biệt giữa Scaling Dọc và Scaling Ngang.

2.Khả dụng

Khả dụng đề cập đến khả năng của một hệ thống phần mềm duy trì hoạt động và có thể truy cập được cho người dùng ngay cả khi gặp sự cố hoặc gián đoạn.

Khả dụng cao là yêu cầu quan trọng đối với nhiều hệ thống, đặc biệt là những hệ thống quan trọng cho nhiệm vụ hoặc yêu cầu thời gian như các dịch vụ trực tuyến, trang web thương mại điện tử, hệ thống tài chính và mạng lưới truyền thông.

Thời gian chết (downtime) trong các hệ thống như vậy có thể dẫn đến tổn thất tài chính đáng kể, tổn thất uy tín và không hài lòng của khách hàng. Do đó, đảm bảo khả dụng cao là một yếu tố quan trọng trong thiết kế hệ thống.

Khả dụng thường được đo lường bằng các chỉ số như thời gian hoạt động (uptime), đo lường phần trăm thời gian một hệ thống hoạt động, và thời gian chết (downtime), đo lường thời gian một hệ thống không hoạt động.

Đạt được khả dụng cao bao gồm việc thiết kế hệ thống với tính dự phòng, khả năng chịu lỗi và cơ chế chuyển đổi tự động để giảm thiểu nguy cơ thời gian chết do lỗi phần cứng, lỗi phần mềm hoặc các sự kiện không mong muốn khác.

Các biện pháp này được triển khai để giảm thiểu điểm hỏng đơn lẻ, phát hiện và khôi phục từ các sự cố, và đảm bảo hệ thống vẫn hoạt động ngay cả khi gặp sự cố hoặc gián đoạn.

Bằng cách thiết kế hệ thống với khả dụng cao, các kỹ sư có thể đảm bảo rằng các hệ thống có thể truy cập và hoạt động trong thời gian dài, dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cải thiện, giảm thời gian chết và tăng tính liên tục của doanh nghiệp.

3.Đáng tin cậy

Độ tin cậy đề cập đến tính nhất quán và đáng tin cậy của một hệ thống phần mềm trong việc cung cấp các kết quả dự kiến. Xây dựng hệ thống với các thành phần đáng tin cậy, cơ chế xử lý lỗi và các chiến lược sao lưu/phục hồi là rất quan trọng để đảm bảo rằng hệ thống hoạt động như dự kiến và tạo ra các kết quả chính xác.

Độ tin cậy là yếu tố quan trọng trong thiết kế hệ thống, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và chất lượng tổng thể của hệ thống. Các hệ thống đáng tin cậy được mong đợi sẽ hoạt động như mong đợi, mà không gặp phải các sự cố, lỗi hoặc gián đoạn không mong đợi.

Độ tin cậy cao thường được mong đợi trong các ứng dụng quan trọng cho nhiệm vụ, nơi các sự cố hệ thống có thể có hậu quả nghiêm trọng, như trong hàng không, chăm sóc sức khỏe, tài chính và các lĩnh vực quan trọng về an toàn khác.

Độ tin cậy thường được đo lường bằng các chỉ số khác nhau, như Thời Gian Trung Bình Giữa Các Sự Cố (MTBF), đo lường thời gian trung bình giữa các sự cố, và Tỷ Lệ Sự Cố (FR), đo lường tỷ lệ sự cố xảy ra theo thời gian.

Trong thiết kế hệ thống, đạt được độ tin cậy cao đòi hỏi sự xem xét cẩn thận về các yếu tố khác nhau, bao gồm chất lượng thành phần, kiến trúc hệ thống, xử lý lỗi, cơ chế chịu lỗi, theo dõi và chiến lược bảo trì.

Bằng cách thiết kế hệ thống với độ tin cậy cao, các kỹ sư có thể đảm bảo rằng hệ thống hoạt động một cách nhất quán và như dự kiến, dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cải thiện, giảm thời gian chết và tăng hiệu suất và khả dụng của hệ thống.

4.Khả năng chịu lỗi

Khả năng chịu lỗi đề cập đến khả năng của một hệ thống hoặc thành phần để tiếp tục hoạt động đúng trong điều kiện có sự cố hoặc lỗi, chẳng hạn như lỗi phần cứng, lỗi phần mềm hoặc các vấn đề không mong muốn khác.

Một hệ thống chịu lỗi được thiết kế để phát hiện, cô lập và khôi phục từ các lỗi mà không gặp phải sự cố hoàn toàn hoặc thời gian chết.

Khả năng chịu lỗi là một khái niệm quan trọng trong thiết kế hệ thống, đặc biệt là trong các hệ thống phân tán hoặc các hệ thống cần hoạt động đáng tin cậy trong môi trường khó khăn.

Nó bao gồm việc triển khai các cơ chế dự phòng, phát hiện lỗi, sửa lỗi và khôi phục lỗi để đảm bảo rằng hệ thống vẫn hoạt động ngay cả khi một số thành phần hoặc hệ thống con gặp sự cố.

Khả năng chịu lỗi rất quan trọng để đảm bảo khả dụng cao, độ tin cậy và sự kiên nhẫn của các hệ thống, đặc biệt là trong các ứng dụng quan trọng cho nhiệm vụ nơi mà sự cố hệ thống có thể có hậu quả nghiêm trọng.

Bằng cách tích hợp các cơ chế khả năng chịu lỗi vào thiết kế hệ thống, các kỹ sư có thể tạo ra các hệ thống mạnh mẽ và đáng tin cậy có thể tiếp tục hoạt động và đưa ra các kết quả dự kiến ngay cả khi gặp sự cố không mong đợi.

5. Chiến lược bộ nhớ đệm

Các chiến lược caching là các kỹ thuật được sử dụng để tối ưu hiệu suất của hệ thống bằng cách lưu trữ dữ liệu hoặc kết quả được truy cập thường xuyên trong một vị trí lưu trữ tạm thời, được gọi là bộ nhớ cache, để có thể truy xuất nhanh chóng mà không cần tính toán lại hoặc lấy từ nguồn gốc ban đầu.

Có một số chiến lược caching phổ biến được sử dụng trong thiết kế hệ thống:

1. Caching đầy đủ (Full Caching): Trong chiến lược này, toàn bộ tập dữ liệu hoặc kết quả được lưu trong bộ nhớ cache, cung cấp truy cập nhanh chóng vào toàn bộ dữ liệu hoặc kết quả. Chiến lược này hữu ích khi dữ liệu hoặc kết quả có kích thước tương đối nhỏ và có thể dễ dàng lưu trữ trong bộ nhớ hoặc bộ nhớ cache cục bộ.

2. Caching một phần (Partial Caching): Trong chiến lược này, chỉ một phần của dữ liệu hoặc kết quả được lưu trong bộ nhớ cache, thường dựa trên các mẫu sử dụng hoặc dữ liệu được truy cập thường xuyên. Chiến lược này hữu ích khi dữ liệu hoặc kết quả có kích thước lớn hoặc khi không phải tất cả dữ liệu hoặc kết quả được truy cập thường xuyên, và không thể lưu trữ toàn bộ tập dữ liệu.

3. Hết hạn dựa trên thời gian (Time-based Expiration): Trong chiến lược này, dữ liệu hoặc kết quả được lưu trong bộ nhớ cache trong một khoảng thời gian cụ thể, sau đó cache được coi là đã hết hạn, và dữ liệu hoặc kết quả được lấy từ nguồn gốc và cập nhật trong bộ nhớ cache. Chiến lược này hữu ích khi dữ liệu hoặc kết quả tương đối ổn định và không thay đổi thường xuyên.

4. Chính sách thay thế LRU (Least Recently Used) hoặc LFU (Least Frequently Used): Trong các chiến lược này, dữ liệu hoặc kết quả mà ít được sử dụng gần đây nhất hoặc ít được sử dụng thường xuyên nhất sẽ được xóa khỏi bộ nhớ cache để tạo không gian cho dữ liệu mới hoặc kết quả mới. Các chiến lược này hữu ích khi bộ nhớ cache có dung lượng hạn chế và cần xóa dữ liệu ít được truy cập thường xuyên để làm cho dữ liệu mới.

5. Ghi qua hoặc Ghi sau khi Caching: Trong các chiến lược này, dữ liệu hoặc kết quả được ghi vào cả bộ nhớ cache và nguồn gốc (ghi qua) hoặc chỉ vào bộ nhớ cache (ghi sau) khi được cập nhật hoặc chèn. Các chiến lược này hữu ích khi hệ thống cần duy trì tính nhất quán giữa bộ nhớ cache và nguồn gốc hoặc khi nguồn gốc không thể được cập nhật trực tiếp.

6. Caching phân tán (Distributed Caching): Trong chiến lược này, bộ nhớ cache được phân tán trên nhiều nút hoặc máy chủ, thường sử dụng một framework hoặc công nghệ bộ nhớ cache phân tán. Chiến lược này hữu ích khi hệ thống được phân tán hoặc mở rộng trên nhiều nút hoặc máy chủ và cần duy trì tính nhất quán và hiệu suất trên bộ nhớ cache phân tán.

7. Caching tùy chỉnh (Custom Caching): Các chiến lược caching tùy chỉnh có thể được triển khai dựa trên các yêu cầu và đặc điểm cụ thể của hệ thống hoặc ứng dụng. Các chiến lược này có thể bao gồm các kết hợp của các chiến lược được đề cập trên hoặc các phương pháp tùy chỉnh khác để phù hợp với các nhu cầu đặc biệt của hệ thống.

Việc lựa chọn chiến lược caching phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kích thước dữ liệu hoặc kết quả, tần suất truy cập, sự biến động của dữ liệu hoặc kết quả, dung lượng lưu trữ, yêu cầu tính nhất quán và mục tiêu hiệu suất của hệ thống. Xem xét và triển khai cẩn thận các chiến lược caching có thể cải thiện đáng kể hiệu suất hệ thống, giảm việc sử dụng tài nguyên, cải thiện khả năng mở rộng và nâng cao trải nghiệm người dùng.

6. Cân bằng tải

 

Cân bằng tải là một kỹ thuật được sử dụng trong các hệ thống phân tán hoặc mạng lưới để phân phối lưu lượng mạng hoặc công việc đến đồng đều trên nhiều máy chủ hoặc tài nguyên, đảm bảo rằng không có máy chủ hoặc tài nguyên nào bị quá tải với lưu lượng hoặc công việc quá mức.

Mục đích của cân bằng tải là tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, tăng tải khả dụng của hệ thống và cải thiện hiệu suất và độ tin cậy tổng thể của hệ thống. Trong kiến trúc Microservice, Cân bằng tải và Cổng API thường được coi là giống nhau nhưng không phải, Cổng API có thể làm nhiều việc hơn như được giải thích trong bài viết này.

Cân bằng tải có thể được đạt được thông qua các thuật toán hoặc phương pháp khác nhau, như:

1. Round Robin: Các yêu cầu đến được phân phối một cách tuần tự cho mỗi máy chủ hoặc tài nguyên theo một cách xoay vòng, đảm bảo phân phối lưu lượng đều đặn trên tất cả các máy chủ hoặc tài nguyên.
2. Least Connection: Các yêu cầu đến được phân phối cho máy chủ hoặc tài nguyên có số kết nối hoạt động ít nhất, đảm bảo rằng máy chủ hoặc tài nguyên có tải nhẹ nhất nhận yêu cầu mới.
3. Source IP Affinity: Các yêu cầu đến từ cùng địa chỉ IP khách hàng được chuyển hướng đến cùng một máy chủ hoặc tài nguyên, đảm bảo rằng các yêu cầu từ một khách hàng cụ thể được xử lý một cách nhất quán bởi cùng một máy chủ hoặc tài nguyên.
4. Weighted Round Robin: Các yêu cầu đến được phân phối dựa trên trọng số được xác định trước được gán cho mỗi máy chủ hoặc tài nguyên, cho phép phân phối lưu lượng khác nhau dựa trên khả năng hoặc hiệu suất của máy chủ hoặc tài nguyên.
5. Adaptive Load Balancing: Các thuật toán cân bằng tải tự động điều chỉnh phân phối lưu lượng dựa trên giám sát thời gian thực về sức khỏe máy chủ hoặc tài nguyên, hiệu suất hoặc các chỉ số khác, đảm bảo tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và hiệu suất hệ thống.

Cân bằng tải có thể được triển khai bằng cách sử dụng các thiết bị cân bằng tải dựa trên phần cứng, cân bằng tải dựa trên phần mềm hoặc dịch vụ cân bằng tải dựa trên đám mây.

Nó đóng một vai trò quan trọng trong các hệ thống phân tán hoặc mạng lưới có lưu lượng cao hoặc công việc đòi hỏi tài nguyên, cho phép sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả, tăng khả dụng của hệ thống và độ tin cậy, và cung cấp trải nghiệm người dùng mượt mà.

Dưới đây là một biểu đồ đẹp từ DesignGuru.io, một trang web tuyệt vời để học thiết kế hệ thống cho việc chuẩn bị phỏng vấn, nói về sự khác biệt giữa Bộ cân bằng tải và Cổng API:

7. Bảo mật

Bảo mật trong thiết kế hệ thống đề cập đến việc xem xét và triển khai các biện pháp để bảo vệ một hệ thống khỏi các mối đe dọa, lỗ hổng bảo mật hoặc các cuộc tấn công tiềm ẩn.

Nó bao gồm việc thiết kế và triển khai các hệ thống với các tính năng và thực hành bảo mật tích hợp để bảo vệ khỏi việc truy cập trái phép, vi phạm dữ liệu, rò rỉ dữ liệu, các cuộc tấn công malware và các rủi ro bảo mật khác.

Bảo mật trong thiết kế hệ thống thường bao gồm các nguyên tắc sau:

Xác thực: Đảm bảo rằng người dùng hoặc thực thể được xác minh và được cấp quyền truy cập phù hợp dựa trên danh tính và thông tin xác thực của họ.

Ủy quyền: Áp dụng các điều khiển truy cập và quyền hạn để hạn chế người dùng hoặc thực thể khỏi việc truy cập tài nguyên trái phép hoặc thực hiện các hành động trái phép.

Mã hóa: Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm bằng cách sử dụng các kỹ thuật mã hóa để ngăn chặn việc truy cập trái phép hoặc vi phạm dữ liệu.

Kiểm tra và ghi nhật ký: Triển khai các cơ chế để theo dõi và ghi nhật ký các hoạt động và sự kiện hệ thống để theo dõi, kiểm toán và mục đích pháp lý học.

Kiểm tra dữ liệu đầu vào: Xác minh và làm sạch tất cả dữ liệu đầu vào để ngăn chặn các lỗ hổng bảo mật phổ biến như SQL injection, cross-site scripting (XSS), và cross-site request forgery (CSRF).

Cập nhật và vá lỗ hổng: Giữ hệ thống cập nhật với các bản vá và cập nhật bảo mật mới nhất để giải quyết các lỗ hổng bảo mật đã biết.

Phòng thủ theo chiều sâu: Triển khai nhiều lớp điều khiển bảo mật, chẳng hạn như tường lửa, hệ thống phát hiện xâm nhập và phần mềm chống virus, để cung cấp một hệ thống phòng thủ nhiều tầng chống lại các mối đe dọa bảo mật.

Nguyên tắc ít đặc quyền: Hạn chế quyền truy cập của người dùng hoặc thực thể ít nhất cần thiết để thực hiện nhiệm vụ của họ, giảm thiểu tác động tiềm ẩn của một cuộc tấn công hoặc vi phạm bảo mật.

Giao tiếp an toàn: Sử dụng các giao thức giao tiếp an toàn, chẳng hạn như HTTPS hoặc SSL/TLS, để bảo vệ dữ liệu trong quá trình truyền tải khỏi việc chặn hoặc nghe trộm.

Bảo mật trong thiết kế hệ thống là rất quan trọng để bảo vệ tính toàn vẹn, bảo mật và khả dụng của dữ liệu và tài nguyên, và để đảm bảo tình trạng bảo mật tổng thể của một hệ thống. Nó nên được xem xét và tích hợp vào các giai đoạn thiết kế, phát triển và triển khai của một hệ thống để giảm thiểu các rủi ro bảo mật tiềm ẩn và bảo vệ khỏi các mối đe dọa bảo mật.

8.Quản lý dữ liệu có khả năng mở rộng

Quản lý dữ liệu có khả năng mở rộng đề cập đến khả năng của một hệ thống hoặc ứng dụng để xử lý hiệu quả lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không gặp sự suy giảm về hiệu suất hoặc mất mát chức năng.

Nó bao gồm việc thiết kế và triển khai các thực hành và công nghệ quản lý dữ liệu có thể xử lý các khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, tải người dùng và yêu cầu xử lý, trong khi duy trì mức hiệu suất và độ tin cậy chấp nhận được.

Quản lý dữ liệu có khả năng mở rộng thường bao gồm các nguyên tắc sau:

1. Phân vùng dữ liệu: Chia các tập dữ liệu lớn thành các phân đoạn hoặc phân vùng nhỏ hơn để phân phối dữ liệu trên nhiều tài nguyên lưu trữ hoặc xử lý. Điều này giúp giảm tải cho từng tài nguyên và cho phép xử lý song song và cải thiện hiệu suất.
2. Hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán: Sử dụng các hệ thống cơ sở dữ liệu hoặc giải pháp lưu trữ dữ liệu phân tán có thể phân phối dữ liệu trên nhiều nút hoặc máy chủ, cho phép mở rộng theo chiều ngang và cải thiện hiệu suất.
3. Sao chép dữ liệu: Sao chép dữ liệu trên nhiều nút hoặc máy chủ để đảm bảo tính khả dụng và khả năng chịu lỗi. Điều này có thể bao gồm các kỹ thuật như sao chép dữ liệu, phân chia dữ liệu hoặc bộ nhớ đệm dữ liệu để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy.
4. Bộ nhớ đệm và lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ: Bộ nhớ đệm dữ liệu được truy cập thường xuyên hoặc lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ để truy xuất và xử lý nhanh hơn, giảm thiểu sự cần thiết của các hoạt động I/O đĩa đắt tiền và cải thiện hiệu suất.
5. Index và tối ưu hóa truy vấn: Sử dụng các kỹ thuật index và tối ưu hóa truy vấn hiệu quả để tăng tốc độ các hoạt động truy xuất và xử lý dữ liệu, đặc biệt là trong các tập dữ liệu lớn.
6. Nén dữ liệu: Triển khai các kỹ thuật nén dữ liệu để giảm kích thước lưu trữ và cải thiện hiệu suất truyền dữ liệu, đặc biệt là đối với các tập dữ liệu lớn.
7. Lưu trữ và xóa dữ liệu cũ: Thực hiện các thực hành lưu trữ và xóa dữ liệu để loại bỏ hoặc lưu trữ các dữ liệu cũ hoặc ít được truy cập, giảm thiểu chi phí lưu trữ và xử lý và cải thiện hiệu suất.
8. Khung công việc xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng: Sử dụng các khung công việc xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng như Apache Hadoop, Apache Spark hoặc Apache Flink, có thể xử lý các nhiệm vụ xử lý và phân tích dữ liệu quy mô lớn một cách phân tán và song song.
9. Quản lý dữ liệu dựa trên đám mây: Tận dụng các dịch vụ quản lý dữ liệu dựa trên đám mây, chẳng hạn như Amazon S3, Amazon RDS hoặc Google Bigtable, cung cấp khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng và được quản lý.
10. Giám sát và Kiểm tra khả năng mở rộng: Theo dõi thường xuyên hiệu suất hệ thống và tiến hành kiểm tra khả năng mở rộng để xác định và giải quyết các hạn chế hiệu suất, hạn chế tài nguyên hoặc các thách thức về khả năng mở rộng khác, và đảm bảo rằng các thực hành quản lý dữ liệu có thể xử lý hiệu quả các khối lượng và tải dữ liệu ngày càng tăng.

Tóm lại, quản lý dữ liệu có khả năng mở rộng là rất quan trọng đối với các ứng dụng và hệ thống hiện đại cần xử lý lượng dữ liệu lớn, tải người dùng và yêu cầu xử lý.

Nó cho phép hệ thống phát triển và thích ứng với các nhu cầu thay đổi mà không đánh đổi hiệu suất hoặc độ tin cậy, đảm bảo rằng các thực hành quản lý dữ liệu có khả năng mở rộng có thể xử lý hiệu quả các khối lượng và tải dữ liệu ngày càng tăng.

9. Mẫu thiết kế

Các mẫu thiết kế trong thiết kế hệ thống đề cập đến các giải pháp có thể tái sử dụng hoặc các thực hành tốt được sử dụng để giải quyết các thách thức thiết kế phổ biến hoặc các vấn đề gặp phải trong quá trình phát triển của một hệ thống phần mềm. Các mẫu thiết kế là các phương pháp được chấp nhận rộng rãi và đã được chứng minh để thiết kế và kiến trúc các hệ thống phần mềm, và chúng cung cấp một tập hợp các hướng dẫn được xác định rõ ràng để thiết kế các hệ thống hiệu quả, dễ bảo trì và có khả năng mở rộng.

Các mẫu thiết kế trong thiết kế hệ thống có thể được phân loại thành các loại khác nhau, bao gồm:

1. Mẫu Tạo đối tượng: Những mẫu này tập trung vào cơ chế tạo đối tượng và cung cấp cách thức để tạo đối tượng một cách linh hoạt và có thể tái sử dụng. Ví dụ về các mẫu tạo đối tượng bao gồm Singleton, Factory Method, Abstract Factory, Builder và Prototype patterns.
2. Mẫu Cấu trúc: Những mẫu này tập trung vào cấu trúc tổ chức của các lớp và đối tượng để tạo thành một cấu trúc hoặc hệ thống lớn hơn. Ví dụ về các mẫu cấu trúc bao gồm Adapter, Bridge, Composite, Decorator và Facade patterns.
3. Mẫu Hành vi: Những mẫu này tập trung vào sự tương tác và giao tiếp giữa các đối tượng hoặc thành phần trong một hệ thống. Ví dụ về các mẫu hành vi bao gồm Observer, Strategy, Command, Iterator và Template Method patterns.
4. Mẫu Kiến trúc: Những mẫu này cung cấp các hướng dẫn và chiến lược cấp cao để thiết kế kiến trúc tổng thể của một hệ thống. Ví dụ về các mẫu kiến trúc bao gồm Model-View-Controller (MVC), Model-View-ViewModel (MVVM), Kiến trúc lớp, Microservices và Kiến trúc dựa trên sự kiện.

Các mẫu thiết kế là quan trọng trong thiết kế hệ thống vì chúng cung cấp các cách tiếp cận được chứng minh và chuẩn hóa để giải quyết các thách thức thiết kế phổ biến, cải thiện chất lượng mã nguồn và đảm bảo tính bảo trì và khả năng mở rộng của các hệ thống phần mềm.

Chúng thúc đẩy tính tái sử dụng mã, phân chia các vấn đề và bao gói chức năng, làm cho việc quản lý các hệ thống phức tạp và điều chỉnh chúng theo yêu cầu thay đổi trở nên dễ dàng hơn.

Bằng cách sử dụng các mẫu thiết kế, các nhà phát triển có thể tận dụng kiến thức và thực hành tốt đã tồn tại để thiết kế các hệ thống mạnh mẽ và hiệu quả đáp ứng nhu cầu của người dùng và các bên liên quan.

10. Tối ưu hiệu suất

Trong khi chúng ta đã biết ý nghĩa của hiệu suất là gì, hãy nhớ máy tính chạy chậm như thế nào? Trong Thiết kế Hệ thống, Hiệu suất đề cập đến tốc độ, tính nhanh nhạy và hiệu quả của một hệ thống phần mềm trong việc xử lý dữ liệu và cung cấp kết quả.

Tối ưu hiệu suất hệ thống thông qua thuật toán hiệu quả, caching, indexing và các kỹ thuật khác là điều quan trọng để tạo ra các hệ thống có thể xử lý dữ liệu quy mô lớn và cung cấp thời gian phản hồi tối ưu.

Hiệu suất trong thiết kế hệ thống đề cập đến khả năng của một hệ thống hoặc ứng dụng phần mềm thực hiện các chức năng hoặc nhiệm vụ dự kiến của nó một cách hiệu quả và hiệu quả, đồng thời đáp ứng yêu cầu và kỳ vọng về hiệu suất. Nó bao gồm các khía cạnh như thời gian phản hồi, lưu lượng xử lý, sử dụng tài nguyên, khả năng mở rộng và hiệu quả của hệ thống.

Hiệu suất là yếu tố quan trọng trong thiết kế hệ thống vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng, độ tin cậy của hệ thống và hiệu quả tổng thể của hệ thống. Một hệ thống hoạt động kém có thể dẫn đến thời gian phản hồi chậm, lưu lượng xử lý thấp, sử dụng tài nguyên cao và sử dụng không hiệu quả các tài nguyên hệ thống, dẫn đến hiệu suất hệ thống suy giảm và sự không hài lòng của người dùng.

Nhà thiết kế hệ thống cần xem xét các yếu tố liên quan đến hiệu suất trong quá trình thiết kế, như lựa chọn thuật toán và cấu trúc dữ liệu phù hợp, tối ưu hóa mã nguồn, giảm thiểu các chi phí không cần thiết, quản lý tài nguyên hệ thống một cách hiệu quả và đảm bảo cấu hình và điều chỉnh hệ thống đúng cách.

Các kỹ thuật kiểm tra và phân tích hiệu suất cũng có thể được sử dụng để xác định và giải quyết các hạn chế về hiệu suất và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.

Tối ưu hóa hiệu suất trong thiết kế hệ thống đòi hỏi sự cân bằng cẩn thận giữa chức năng, phức tạp và sử dụng tài nguyên. Nó liên quan đến việc đưa ra quyết định thiết kế thông minh, sử dụng các thực hành tốt và liên tục giám sát và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống để đảm bảo rằng hệ thống đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất và cung cấp trải nghiệm người dùng mượt mà và hiệu quả.