8 Most Important System Design Concepts You Should Know

Building scalable systems requires anticipating and solving problems before they become critical. Here are eight common system design challenges and their solutions:


1. High Read Volumes

Challenge: When many users frequently access data (e.g., a news website with millions of readers), the database can become overloaded.

Solution: Implement caching. A fast cache layer stores frequently accessed data, reducing the need to hit the slower database. While effective, caching requires strategies like Time-to-Live (TTL) on keys or write-through caching to maintain consistency with the database and manage expiration. Tools like Redis and Memcached simplify this.


2. High Write Volumes

Challenge: Systems like logging platforms or social media feeds handle massive amounts of incoming writes per second.

Solution: Use asynchronous writes with message queues and worker processes. This queues writes for background processing, providing instant user feedback. Additionally, LSM-Tree based databases like Cassandra are optimized for fast writes by collecting data in memory and periodically flushing it to disk, performing compactions to maintain performance.


3. System Downtime and Failures

Challenge: A single point of failure can bring down an entire system, like an e-commerce platform with one database server.

Solution: Implement redundancy and failover through database replication. A primary database handles writes, while multiple replicas handle reads. If the primary fails, a replica can take over. This involves choosing between synchronous replication (data consistency, higher latency) and asynchronous replication (better performance, risk of slight data loss). Load balancers also distribute traffic and reroute around failures, ensuring high availability. Multiple-primary replication can distribute writes geographically but adds complexity.


4. Global User Access and Latency

Challenge: Users far from server locations experience high latency when accessing content.

Solution: Utilize Content Delivery Networks (CDNs). CDNs cache static content (like videos and images) closer to users, significantly reducing loading times. For dynamic content, edge computing can complement CDN caching. Proper cache-control headers are crucial for different content types.


5. Managing Large Amounts of Data

Challenge: Modern platforms deal with vast quantities of diverse data.

Solution: Employ a combination of block storage and object storage. Block storage offers low latency and high IOPS, making it ideal for databases and frequently accessed small files. Object storage is cost-effective and designed for large, static files like videos and backups at scale.


6. Monitoring Performance Issues

Challenge: As systems scale, it becomes difficult to track performance and identify bottlenecks.

Solution: Implement robust monitoring tools like Prometheus (for collecting logs and metrics) and Grafana (for visualization). Distributed tracing tools like OpenTelemetry help debug performance issues across multiple components. Effective monitoring involves sampling routine events, detailed logging for critical operations, and setting up alerts for real problems.


7. Slow Database Queries

Challenge: Databases can become slow if queries scan every record.

Solution: The primary defense is indexing. Indexes allow the database to quickly locate specific data without scanning the entire dataset. Composite indexes further optimize multi-column queries. However, indexes slightly slow down writes as they need to be updated.


8. Extreme Database Scaling

Challenge: When indexing alone isn’t enough to handle the scale of a database.

Solution: As a last resort, consider sharding. This involves splitting the database across multiple machines using strategies like range-based or hash-based distribution. While highly scalable, sharding adds substantial complexity and is difficult to reverse. Tools like Vitess can simplify sharding for databases like MySQL, but it’s a strategy to use sparingly.


By addressing these challenges with the right strategies and tools, companies can build robust and scalable systems that meet the demands of growth.

Source: https://www.youtube.com/watch?v=BTjxUS_PylA

Diferença entre Arquitetura de Solução e Arquitetura de Software

A arquitetura de solução atua como um elo entre negócios e tecnologia, transformando requisitos comerciais em representações arquiteturais que ajudam na negociação e decisão técnica e comercial. Já a arquitetura de software é uma disciplina da engenharia de software focada no desenvolvimento e estruturação técnica dos sistemas, definindo componentes, padrões arquiteturais e garantindo a sustentabilidade do software ao longo do tempo. Wesley também aborda a influência da arquitetura de software na estrutura organizacional e a importância do arquiteto de software em mediar equipes, reforçar boas práticas e garantir a qualidade do produto final. Por fim, ele ressalta que, apesar das diferenças, ambas as arquiteturas se complementam no processo de criação de soluções tecnológicas.

Highlights
🏗️ Arquitetura de solução conecta áreas de negócio e tecnologia, traduzindo requisitos em soluções técnicas.
🖼️ Utiliza diagramas e modelos (como C4 e UML) para representar a estrutura da solução.
💼 Atua frequentemente em reuniões comerciais para alinhar aspectos técnicos e custos.
💻 Arquitetura de software foca na criação, desenvolvimento e manutenção da estrutura técnica do sistema.
🔄 A arquitetura de software pode influenciar a estrutura organizacional da empresa, moldando times e comunicação.
⚙️ O arquiteto de software atua como mediador entre especialistas e desenvolvedores, reforçando boas práticas e padrões.
🤝 Arquitetura de solução precede e complementa a arquitetura de software no ciclo de desenvolvimento.
Key Insights
🧩 Integração entre negócio e tecnologia: A arquitetura de solução é crucial para garantir que as necessidades do negócio sejam corretamente traduzidas em soluções técnicas viáveis, facilitando a comunicação entre áreas comerciais e técnicas.
📊 Representação visual como ferramenta estratégica: Diagramas e modelos arquiteturais usados pela arquitetura de solução ajudam a clarear os requisitos complexos e alinhar expectativas entre clientes e equipes técnicas.
💰 Impacto comercial das decisões técnicas: A escolha de tecnologias e arquiteturas influencia diretamente nos custos e viabilidade do projeto, reforçando a importância do arquiteto de solução em negociações pré-venda.
🛠️ Foco técnico e prático da arquitetura de software: Enquanto a arquitetura de solução é mais conceitual, a arquitetura de software se aprofunda na implementação, definindo componentes, integrações e padrões para garantir a qualidade do código e a evolução do sistema.
🏢 Influência na estrutura organizacional: A arquitetura de software pode moldar a organização das equipes de desenvolvimento, alinhando a comunicação interna com a estrutura do sistema, conforme a Lei de Conway.
🤝 Mediação e coordenação técnica: O arquiteto de software atua como ponte entre especialistas do domínio e desenvolvedores, minimizando ruídos e assegurando que o software atenda os requisitos.