System Design Vault

系統設計面試準備筆記。以 PDF 教材為起點，整理成 Obsidian vault；採概念筆記 + 練習題的形式，幫助快速掌握面試常考主題。
涵蓋網路、分散式、API、儲存、快取、訊息、設計模式、基礎設施、維運，以及真實大型應用設計案例等十三個資料夾。

從這裡開始

1. 學習地圖 (MOC) — 全部章節索引與學習路徑
2. 速查表 — 一頁速覽各主題決策樹
3. 面試陷阱題 — 容易答錯的觀念集錦

章節結構

狀態：✅ 完成 / 🔄 部分完成 / ⬜ 未開始

建議學習順序

Week 1：基礎協定 + 分散式核心
  └─ 01-Networking → 02-Distributed-Systems

Week 2：API 與儲存基本盤
  └─ 03-API-Design → 04-Database-Indexing → 05-Database-Advanced

Week 3：技術選型 + 快取
  └─ 06-Database-Tech → 07-Caching-Storage → 08-Search-and-AI

Week 4：訊息與設計模式
  └─ 09-Messaging-Coord → 10-Design-Patterns

Week 5：基礎設施 + 維運衝刺
  └─ 11-Infrastructure → 12-Ops-and-Reliability → 重看 Exam-Traps

Week 6：案例實戰（整合練兵）
  └─ 13-Case-Studies（先 easy 後 hard）→ Practice-Case-Studies 跨案例比較 → 速查表「案例招牌取捨」

練習題分布

每個主題資料夾內含對應 Practice-XXX.md，目前累計：

• 13 個資料夾、355 題（網路 21、分散式 35、API 26、索引 25、資料庫進階 24、資料庫技術 18、快取與儲存 30、設計模式 33、搜尋與 AI 28、訊息與協調 27、基礎設施 32、維運與可靠性 34、案例研究 22）
• 答案皆採 > [!answer]- 折疊式 callout，可先想再展開

題型分布（依教材整理慣例）：

• Recall（記憶／定義）：~60%
• Application（情境選型）：~25%
• Analysis（對比／取捨）：~15%

高頻面試重點（⭐⭐⭐）

1. CAP 取捨 vs ACID-C：CP / AP / CA 三角，且能說清 ACID 的 C 跟 CAP 的 C 不同
2. TCP vs UDP：哪些情境用哪個，QUIC 為何崛起
3. REST / GraphQL / gRPC 選型：external/internal、over/under-fetching
4. HTTP 冪等性：GET/PUT/DELETE 是 idempotent，POST/PATCH 不是
5. Consistent Hashing：Hash Ring + Virtual Nodes，資料搬遷最小化
6. B-Tree vs LSM Tree：讀多寫多取向、寫入放大、壓實機制
7. 隔離等級 + Lost Update：超賣本質是 Lost Update，原子 UPDATE 即可（不要動到 Serializable）
8. Sharding 時機 + Saga：50TiB / 10k TPS 寫才動 sharding；跨服務交易用 Saga 不用 2PC
9. Replication Lag：Read-After-Write 用 LSN（不要用時鐘）；Failover 要 fencing token 防 split brain
10. Caching 五步驟：瓶頸 → 快取什麼 → 架構（Cache-Aside）→ 淘汰（LRU+TTL）→ 缺點（Stampede / Hot Key / 故障降級）
11. 讀取/寫入擴展：讀取走 index → replica → cache；寫入走 sharding + queue + batching；先估算再優化，別過早 sharding
12. 長時間任務（Async）：操作 > 幾秒 → queue + worker pool，立刻回 job ID；DLQ 隔離 poison message、Idempotency Key 防重複、依 queue 深度做 backpressure
13. 大型檔案處理：> 10MB → Presigned URL 直傳 + CDN download，server 不碰 bytes；狀態同步用 Storage 事件 + 對帳（不要信任 client）
14. 即時更新兩個 hop：協定（SSE 單向 / WebSocket 雙向，WS 必用 L4 LB）+ 傳播（Pub/Sub 廣播 / Consistent Hashing 有狀態）；先問「輪詢夠嗎」別過度設計
15. 搜尋系統：不用 LIKE，獨立搜尋索引 + CDC 同步；倒排索引 + BM25（TF 有上限 / IDF 越罕見越高）+ Boosting + 業務指標
16. RAG：解 foundation model 四限制（cutoff / 領域深度 / 私有資料 / 引用）；Ingestion → Retrieval → Augmentation → Generation；Hybrid Search + 「不知道就說不知道」降 hallucination
17. 資料管線：批次 vs 串流（< 10 分必串流）；Kappa（單套，主流）vs Lambda；容錯用 at-least-once + 冪等寫入（勝過 exactly-once）
18. 資料庫選型：從需求推導（資料形狀/查詢模式 → OLTP/OLAP → 規模一致性），別背 SQL vs NoSQL；從 PostgreSQL 出發再說明偏離理由
19. PostgreSQL vs DynamoDB：PG 強一致 + 複雜查詢 + JSONB/PostGIS/全文；DynamoDB 託管 + 水平擴展，GSI 僅最終一致、sort key 用單調遞增 ID（UUIDv7）
20. OLTP vs OLAP：row vs column 儲存（column 快 = 只讀需要欄位 + 高壓縮 + 向量化）；OLTP + CDC/ETL → OLAP，先 ETL 再 CDC
21. Elasticsearch / 向量 DB：ES segment 不可變、深分頁用 search_after、CDC 同步權威來源；相似度搜尋先 pgvector 再專門庫（HNSW，95% recall）
22. Blob Storage：二進位不進 DB（DB 存 metadata）；生命週期分層控成本；私有 Bucket + Presigned URL（耐久性 ≠ 可用性）
23. 基礎設施：API Gateway（authN + 路由 + 限流）vs LB（L4/L7 分發）；容器無狀態 + K8s HPA；Serverless 事件驅動但有 Cold Start / 15 分上限 / 連線爆炸（RDS Proxy）
24. 訊息與協調：Queue 削峰但不增容量（過載靠 backpressure）；Kafka partition 保序 + at-least-once；分散式鎖正確性需 fencing token（TTL 不夠）；ZooKeeper/etcd 共識 vs Redis 效率鎖
25. 處理競爭（Contention）：原子操作 → 樂觀鎖（版本號，避免 ABA）→ 悲觀鎖（FOR UPDATE）→ 分散式鎖；超賣本質是 Lost Update，預設隔離級擋不住、別亂提 Serializable；跨服務用 Saga
26. 過載保護 + 可靠交付：限流預設 Token Bucket、Concurrency vs Rate 並用；Load Shedding vs Backpressure；重試只對暫時性故障 + 指數退避加抖動 + 冪等鍵；熔斷器 Half-Open 漸進放量
27. 可觀測性 + CDN：Metrics/Logs/Traces 三支柱 + 四個黃金信號；對症狀告警（非原因）、P99 看 Histogram、SLO 99.9% + Error Budget；CDN 只放靜態資源、immutable + hash busting（別用短 TTL）

標籤系統

領域： #networking, #distributed-systems, #api-design, #database, #indexing, #caching, #performance, #design-patterns, #search-and-ai, #messaging-coord, #infrastructure, #ops-reliability
層次： #transport-layer, #application-layer, #architecture-pattern
模式： #scalability, #consistency, #availability, #fault-tolerance, #high-availability, #async, #real-time
技術： #rest, #graphql, #grpc, #http, #b-tree, #lsm-tree, #hash-index, #transactions, #acid, #replication, #sharding, #message-queue, #kafka, #data-pipeline, #stream-processing, #websocket, #sse, #pub-sub, #blob-storage, #cdn, #search-system, #elasticsearch, #rag, #vector-database, #postgresql, #dynamodb, #nosql, #oltp-olap, #data-warehouse, #api-gateway, #load-balancer, #container, #kubernetes, #serverless, #distributed-cache, #redis, #distributed-lock, #zookeeper, #contention, #overload-protection, #reliable-delivery, #observability
治理： #authentication, #authorization, #api-security
規劃： #capacity-planning（量級數字、scale triggers）
類型： #concept-note, #practice, #moc, #dashboard, #exam-traps, #case-study

使用建議

1. 背骨架：先讀 速查表 速覽各主題決策樹
2. 深入概念：依 MOC 順序讀各章節筆記
3. 作題驗證：每讀完一個資料夾做對應 Practice-XXX.md
4. 考前衝刺：重看 面試陷阱題，把混淆觀念清乾淨

資料來源

• 原始教材 PDF 放在 pdfs/，使用 git-lfs 管理
• 筆記由 /tutor-setup skill 結構化產出，再人工校讀
• 命名與 frontmatter 約定見 CLAUDE.md

注意：本筆記為系統設計面試備考整理版本，不取代原版教材；面試前建議重看原本 PDF 章節以掌握細節與例外。