Cinchcast 提供的解决方案允许公司创建、共享、衡量和货币化音频内容，以接触和吸引对其业务最重要的人。我们的技术将会议桥接器与实时音频流相结合，以简化在线活动并增强参与者的参与度。 Cinchcast 技术还用于为全球最大的音频社交网络 Blogtalkradio 提供动力。今天，我们的平台每天制作和分发超过 1,500 小时的原创内容。在本文中，我们描述了我们为扩展平台以支持这种规模的数据而做出的工程决策。
| 类型 | 细分类型 | 系统 | 资料 |
|---|---|---|---|
| Data processing | MapReduce - Google 的分布式数据处理 | research.google.com | |
| Data processing | Spark - Databricks 的分布式数据处理 | slideshare.net | |
| Data processing | Storm - Twitter 的分布式数据处理 | slideshare.net | |
| 分布式存储 | Nosql | Bigtable - Google 的列式数据库 | harvard.edu |
| 分布式存储 | Nosql | HBase - Bigtable 的开源实现 | slideshare.net |
| 分布式存储 | Nosql | Cassandra - Facebook 的列式数据库 | slideshare.net |
| 分布式存储 | Nosql | DynamoDB - Amazon 的文档数据库 | harvard.edu |
| 分布式存储 | Nosql | MongoDB - 文档数据库 | MongoDB |
| 分布式存储 | Nosql | Spanner - Google 的全球分布数据库 | research.google.com |
| 分布式存储 | Nosql | Memcached - 分布式内存缓存系统 | slideshare.net |
| 分布式存储 | Nosql | Redis - 能够持久化及具有值类型的分布式内存缓存系统 | Redis |
| 分布式存储 | 文件系统 | Google File System (GFS) - 分布式文件系统 | research.google.com |
| 分布式存储 | 文件系统 | Hadoop File System (HDFS) - GFS 的开源实现 | apache.org |
| 分布式中间件 | Chubby - Google 的分布式系统的低耦合锁服务 | research.google.com | |
| 分布式中间件 | Dapper - 分布式系统跟踪基础设施 | research.google.com | |
| 分布式中间件 | MQ | Kafka - LinkedIn 的发布订阅消息系统 | Kafka |
| 分布式中间件 | 分布式协调 | Zookeeper - 集中的基础架构和协调服务 | ZooKeeper |
可扩展：添加资源，性能成正比提升
分布式、去中心化
隔离性：面向服务，聚合数以百计的服务，对外统一提供服务
同时支持 REST 和 SOAP
团队在精不在多，节省沟通成本
状态管理是大规模系统的核心问题，如分布式 Session 等
设计应尽量简单，很多问题可以用业务逻辑去解决，而不是通过技术
给定 a、b 两个文件，各存放 50 亿个 URL，每个 URL 各占 64B，内存限制是 4G。请找出 a、b 两个文件共同的 URL。
每个 URL 占 64B，那么 50 亿个 URL 占用的空间大小约为 320GB。
订单服务一般不主动调用其他服务
订单服务不负责和第三方集成
订单服务不提供优惠计算或成本分摊逻辑
本文目标是设计一个用于提高开发人员开发效率的低代码平台，这里会采用系统解决方案设计的一般思路来逐步探寻设计方案。
广义上的低代码平台包括低代码平台和零代码平台，它们都属于 APaaS（Application Platform as a Service 应用平台即服务），两者的主要区别在于对代码的依赖程度：
秒杀系统所要应对的场景就是：瞬时海量请求。
