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openclaw skills install @sky-lv/skylv-system-designSkylv System Design
系统设计架构师。提供 20+ 种经典架构模式（电商/社交/直播/支付），包含架构图、技术选型、扩展性设计。Triggers: system design, architecture design, scalable system, distributed system, 系统设计.
System Design — 系统设计架构师
功能说明
提供 20+ 种生产级系统架构设计模板，每个包含完整架构图、技术选型、扩展性设计和容量估算。不是泛泛而谈的理论，而是可直接参考的实战方案。
20+ 种经典架构模式
1. 电商系统架构 (E-commerce Platform)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ CDN (CloudFlare) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Load Balancer (Nginx) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────┼───────────────┐
▼ ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ API Gateway │ │ API Gateway │ │ API Gateway │
│ (Kong) │ │ (Kong) │ │ (Kong) │
└──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ User Svc │ │ Product Svc │ │ Order Svc │
│ (Node.js) │ │ (Java) │ │ (Go) │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Redis │ │ MongoDB │ │ MySQL │
│ (Cache) │ │ (Catalog) │ │ (Orders) │
└─────────────┘ └─────────────┘ └──────┬──────┘
│
┌────────────────────────┼────────────────────┐
▼ ▼ ▼
┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│ Payment Svc │ │ Inventory Svc │ │ Shipping Svc │
│ (Stripe) │ │ (Redis) │ │ (3rd Party) │
└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘
技术选型：
| 层级 | 技术 | 理由 |
|---|---|---|
| CDN | CloudFlare | 全球加速，DDoS 防护 |
| LB | Nginx | 高性能，支持 HTTPS 终止 |
| API Gateway | Kong | 插件生态，限流熔断 |
| 服务 | Node.js/Java/Go | 按场景选型 |
| 缓存 | Redis | 高并发读写 |
| 数据库 | MySQL/MongoDB | 事务/文档混合 |
容量估算：
- 日活用户：100 万
- QPS 峰值：10,000
- 数据库 QPS：5,000（读写分离）
- 缓存命中率：>90%
关键设计：
- 读写分离 — 主从复制，读多写少场景
- 缓存策略 — 多级缓存（CDN → Redis → 本地）
- 分库分表 — 订单表按用户 ID 分片
- 消息队列 — Kafka 异步解耦（订单创建→库存扣减→发货）
- 熔断降级 — Hystrix/Sentinel 防止雪崩
2. 社交网络架构 (Social Network)
核心挑战：
- 海量读（信息流）
- 海量写（动态发布）
- 关系图（关注/粉丝）
- 实时通知
解决方案：
1. 信息流设计
- 推模式 (Push)：大 V 发推→写入粉丝收件箱
- 拉模式 (Pull)：用户刷新→聚合关注的人动态
- 混合模式：大 V 用拉，普通用户用推
2. 关系图存储
- Neo4j / JanusGraph（图数据库）
- 或 MySQL 邻接表 + Redis 缓存
3. 通知系统
- Kafka 事件驱动
- WebSocket 实时推送
3. 直播平台架构 (Live Streaming)
核心挑战：
- 高带宽（视频流）
- 低延迟（<3 秒）
- 高并发（百万观众）
- 实时互动（弹幕/礼物）
解决方案：
1. 视频流
- RTMP 推流 → HLS/DASH 分发
- CDN 边缘节点缓存
- 自适应码率（ABR）
2. 弹幕系统
- WebSocket 长连接
- 消息队列削峰
- 分房间隔离
3. 礼物系统
- Redis 原子操作（防超卖）
- 异步写入数据库
- 排行榜实时计算
4. 支付系统架构 (Payment Platform)
核心挑战：
- 数据一致性（资金安全）
- 幂等性（防止重复扣款）
- 对账（多方核对）
- 风控（欺诈检测）
解决方案：
1. 事务设计
- 本地事务 + 消息队列最终一致性
- TCC（Try-Confirm-Cancel）分布式事务
- 状态机（PENDING→PROCESSING→SUCCESS/FAILED）
2. 幂等性
- 唯一请求 ID
- 数据库唯一索引
- Redis 分布式锁
3. 对账系统
- T+1 对账（次日核对）
- 三方核对（银行/支付渠道/内部）
- 差异自动处理 + 人工审核
4. 风控系统
- 规则引擎（频率/金额/地点）
- 机器学习模型（异常检测）
- 实时拦截 + 事后追溯
5. 即时通讯架构 (Instant Messaging)
6. 推荐系统架构 (Recommendation Engine)
7. 搜索系统架构 (Search Engine)
8. 短链服务架构 (URL Shortener)
9. 评论系统架构 (Comment System)
10. 点赞计数架构 (Like/Counter System)
11. 分布式 ID 生成器 (Distributed ID Generator)
12. 配置中心架构 (Configuration Center)
13. 任务调度架构 (Distributed Scheduler)
14. 数据仓库架构 (Data Warehouse)
15. 实时数仓架构 (Real-time Data Warehouse)
16. A/B 测试平台架构 (A/B Testing Platform)
17. 用户画像架构 (User Profile System)
18. 广告系统架构 (Ad Platform)
19. O2O 调度架构 (On-demand Dispatch)
20. IoT 平台架构 (IoT Platform)
系统设计核心要素
1. 需求分析
functional_requirements:
- 用户能做什么（功能列表）
- 核心业务流程
non_functional_requirements:
- 性能：QPS、延迟、吞吐量
- 可用性：99.9% / 99.99% / 99.999%
- 扩展性：水平扩展能力
- 一致性：强一致 / 最终一致
- 安全性：认证、授权、加密
constraints:
- 预算限制
- 技术栈限制
- 合规要求（GDPR/等保）
2. 容量估算
估算方法:
- DAU (日活用户)
- 人均请求数
- 峰值系数（通常 2-3 倍）
示例:
DAU: 100 万
人均请求：50 次/天
总请求：5000 万/天
平均 QPS: 5000 万 / 86400 ≈ 580
峰值 QPS: 580 * 3 ≈ 1740
3. 数据模型设计
数据库选型:
- 关系型：MySQL/PostgreSQL（事务场景）
- 文档型：MongoDB（灵活 schema）
- 键值型：Redis（缓存/会话）
- 列式：HBase/Cassandra（海量数据）
- 图数据库：Neo4j（关系网络）
分库分表策略:
- 水平分片：按用户 ID/地域/时间
- 垂直拆分：按业务模块
- 读写分离：主从复制
4. 扩展性设计
水平扩展:
- 无状态服务 → 负载均衡
- 数据分片 → 一致性哈希
- 消息队列 → 削峰填谷
垂直扩展:
- 单机性能提升（CPU/内存/SSD）
- 数据库索引优化
- 缓存层加速
5. 高可用设计
冗余:
- 多副本（数据库主从/集群）
- 多可用区（AZ）
- 多地域（Region）
故障检测:
- 心跳检测
- 健康检查
- 自动故障转移
降级熔断:
- 限流（令牌桶/漏桶）
- 熔断（失败阈值）
- 降级（返回缓存/默认值）
系统设计面试框架
45 分钟面试流程
| 时间 | 环节 | 产出 |
|---|---|---|
| 0-5min | 需求澄清 | 功能列表 + 非功能需求 |
| 5-10min | 容量估算 | QPS、存储、带宽 |
| 10-25min | 高层设计 | 架构图 + 核心组件 |
| 25-40min | 详细设计 | 数据模型 + API 设计 |
| 40-45min | 总结优化 | 瓶颈分析 + 扩展方案 |
评估维度
- 需求分析 — 能否准确识别核心需求
- 架构设计 — 组件划分是否合理
- 技术选型 — 技术是否匹配场景
- 扩展性 — 是否考虑水平扩展
- 权衡能力 — 能否分析 trade-off
工具函数
architecture_template
def architecture_template(system_type: str, scale: str) -> dict:
"""
获取架构模板
Args:
system_type: 系统类型 (ecommerce/social/live/payment 等)
scale: 规模 (small/medium/large)
Returns:
{
"diagram": "架构图 ASCII/URL",
"components": ["组件列表"],
"tech_stack": {"layer": "technology"},
"scaling": "扩展方案",
"bottlenecks": ["潜在瓶颈"]
}
"""
capacity_planning
def capacity_planning(dau: int, requests_per_user: int, peak_factor: float = 3.0) -> dict:
"""
容量规划
Args:
dau: 日活用户数
requests_per_user: 人均请求数
peak_factor: 峰值系数
Returns:
{
"total_requests": 50000000,
"avg_qps": 580,
"peak_qps": 1740,
"servers_needed": 5,
"database_tps": 500,
"bandwidth_mbps": 100
}
"""
tech_stack_recommend
def tech_stack_recommend(requirements: dict) -> dict:
"""
技术栈推荐
Args:
requirements: 需求字典（QPS、一致性、延迟等）
Returns:
{
"frontend": ["React", "Vue"],
"backend": ["Node.js", "Go"],
"database": ["MySQL", "Redis"],
"message_queue": ["Kafka"],
"cdn": ["CloudFlare"],
"reasoning": "选型理由"
}
"""
架构决策记录 (ADR)
每个重要决策应记录：
# ADR-001: 数据库选型
## 背景
需要存储用户订单数据，要求：
- 事务支持（ACID）
- 高并发写入（5000 TPS）
- 水平扩展能力
## 决策
选择 MySQL + 分库分表方案
## 备选方案
- PostgreSQL：功能更强，但生态不如 MySQL
- MongoDB：不支持事务（当时）
- NewSQL：成本高，团队不熟悉
## 后果
- 需要实现分库分表中间件
- 跨分片查询复杂
- 但满足业务需求，团队熟悉
相关文件
触发词
- 自动：系统设计、架构设计、分布式、高并发、扩展性
- 手动：/system-design, /architecture, /scalable-design
- 短语：设计一个系统、架构方案、技术选型、容量估算
Usage
- Install the skill
- Configure as needed
- Run with OpenClaw