这是一个系统设计的面试问题，要求设计Spotify。在实际面试中，通常会专注于应用的一个或两个主要功能，但在本文中，我想概述一下如何设计这样一个系统，然后如果需要的话，可以深入探讨每个单独的部分。

需求: 初始要求是处理 500万用户和3000万首歌曲。我们将有播放歌曲的用户和上传歌曲的艺术家。

让我们从估算所需的存储空间开始。首先，我们需要将歌曲存储在某种存储介质中。

• 歌曲存储: Spotify 和类似服务通常使用 Ogg Vorbis 或 AAC 等格式进行流媒体传输，假设平均每首歌的大小为 3MB，那么我们需要 *3MB 3000万 = 90TB** 的存储空间来存储歌曲。
• 歌曲元数据: 我们还需要存储歌曲元数据和用户资料信息。平均每首歌的元数据大小约为 100 字节 — *100 字节 3000万 = 3GB**
• 用户元数据: 平均每名用户我们将存储 1KB 的数据 — *1KB 50万 = 0.5GB**

移动应用: 我们将有一个移动应用，这是用户与服务交互的前端。用户可以搜索歌曲、播放音乐、创建播放列表等。当用户执行某个操作（如播放歌曲）时，应用会向后端服务器发送请求。

负载均衡器: 但在请求到达服务器之前，我们有一个负载均衡器，它会将传入的流量分配到多个Web服务器上。这可以提高我们应用的可用性和容错性。

Web 服务器 (APIs): Web 服务器是处理来自移动应用的请求的 API。例如，如果用户想要播放一首歌曲，请求将发送到这些 Web 服务器。服务器随后确定歌曲的位置（在数据库或存储服务中），并决定如何获取它。

数据存储将分为两个独立的服务——Blob Storage for Songs，我们将在此存储实际的歌曲文件，以及SQL Database，我们将在此存储歌曲和用户元数据。

歌曲 — Blob 存储（例如，AWS S3、GCP、Azure Blob Storage）: 歌曲文件实际存储在 Blob（二进制大对象）存储服务中。这些服务设计用于存储大量非结构化数据。

用户、艺术家和歌曲元数据 — SQL Database: 此 SQL 数据库存储结构化数据，例如用户信息（如用户名、密码和电子邮件地址）和关于歌曲的元数据（如歌曲名称、艺术家名称、专辑详情等）。

为什么使用 SQL？SQL 数据库非常适合这种结构化的数据，因为它们允许执行复杂的查询并建立不同类型数据之间的关系。

每个歌曲文件都存储为一个“blob”，而SQL数据库通常会存储对该文件的引用（如URL）。

这里是我们将在SQL数据库中使用的表及其关系的基本概述：

我们需要一个 Users 表，其中包含用户元数据，如 UserID、Username、Email、PasswordHash、CreatedAt、LastLogin 等。

Songs 表将保存歌曲的元数据信息，例如 SongID（歌曲ID）、Title（标题）、ArtistID（艺人ID）、Duration（时长）、ReleaseDate（发行日期）和 FileURL（文件URL），该 URL 指向存储歌曲文件的位置（例如，在 blob 存储中）。

艺术家表将包含艺术家信息——艺术家ID、姓名、简介、国家等。

关系: 我们将在ArtistsSongs 表中连接 Artists 表和 Songs 表，在那里我们将有 **ArtistID**（指向 Artists 表的外键）和 **SongID**（指向 Songs 表的外键）。从那里，我们可以获取歌曲的元数据，该元数据还将包含 **FileURL** 属性，指向歌曲所在的 Blob 存储。

因此，Web 服务器将从 SQL 数据库获取歌曲元数据，然后从歌曲元数据中获取 fileURL，接着将文件分块从服务器流式传输到移动应用程序。或者，我们也可以直接从对象存储流式传输文件到客户端，绕过 Web 服务器以减少负载。

现在如果我们扩展到5000万用户和2亿首歌曲会怎样？我们首先需要重新计算数据。这意味着SQL数据存储需要存储大约6.66倍的歌曲元数据：
*每首歌100字节 2亿首歌曲 = 20GB**

同样，对于用户元数据也是一样：
*每个用户 1KB 5000万用户 = 50GB**

由于流量增加，我们需要引入缓存和CDN（如Cloudfront / Cloudflare）来提供歌曲，每个CDN都会靠近一个地理区域，因此它可以比Web服务器更快地提供歌曲。

我们可以使用 LRU（最近最少使用）淘汰策略来缓存热门歌曲，而不受欢迎的歌曲仍将从 Blob 存储中获取，然后缓存到 CDN 中。

歌曲文件也可以直接从云存储流式传输到客户端，这将减轻 web 服务器的负载。

数据库也需要扩展。因为我们知道我们的应用读取操作远远多于写入操作，意味着有很多用户在听歌，但上传歌曲的艺术家数量相对较少——我们可以使用Leader → Follower 技术，设置一个Leader 数据库来同时接受读取和写入操作，以及多个Follower 或 Slave 数据库，这些数据库只用于读取以获取歌曲和用户元数据。

如果有必要，我们也可以实现数据库分片，将其拆分到多个 SQL 数据库中，或者实现 Leader ↔ Leader 技术，但这些是比较复杂的场景，在面试中不会深入询问这些内容。

如果你想更深入地了解我们在这里讨论的每个组件，我有一个详细的系统设计面试概念教程，在其中我会更详细地讲解每个组件。

如果你是第一次来这里，我是Hayk。我在Web Dev Mastery社区帮助网页开发者获得他们的第一份技术工作或晋升到高级职位。