AI 的快速發展,正在改變軟體工程師的工作模式。撰寫程式的門檻逐漸降低,但真正決定系統成敗的,依然是架構設計、問題分析與技術選型。程式寫錯了可以修,架構設計錯了,往往會造成效能瓶頸、資料不一致、系統停擺,甚至帶來巨大的商業損失。
本系列將聚焦於大型系統設計,從真實系統面臨的問題出發,而非單純介紹技術本身,探討每項技術存在的原因,以及架構設計背後的思考與取捨(Trade-off)。內容將涵蓋資料庫、交易、快取、訊息佇列、分散式系統、一致性、CAP...等核心主題,整理大型系統中經常遇到的設計問題與常見解法,學會思考「為什麼要這樣設計」,而不是只知道「怎麼使用技術」。
AI 可以幫你寫出程式,卻無法替你決定架構 今年 2026 年,是 AI 的快速發展,正在改變軟體工程師的工作模式。撰寫程式的門檻逐漸降低,但真正決定系統成敗的...
在學習大型系統的過程中,我一直遇到兩個很常出現的名詞: System Design(系統設計) System Architecture(系統架構) 一開始我其實...
當我們在設計分散式系統,通常是圍繞在有多台節點(Node),只要系統跨了多個 Node、Replica 或 Region 後,我們就無法假設節點之間的網路永遠可...
當一個系統剛上線時,使用者可能只有幾百人。每天只有幾千筆 Request,也許一台 Server 就可以處理所有工作。但如果有一天: 100 個使用者 -&g...