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1. PayPal 如何以僅 8 台虛擬機支援每日 10 億筆交易
你有沒有想過 PayPal 是如何在沒有大量伺服器的情況下處理驚人的交易量？了解他們如何利用 Actor Model——一種並行設計模式——有效地每天使用僅八台虛擬機處理 10 億筆交易。
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2. WhatsApp 如何以僅 32 位工程師支援每日 500 億則訊息
WhatsApp 的精簡團隊每天能支援數十億則訊息。揭開這背後的工程哲學和架構選擇，包括他們如何使用 Erlang 以及對簡單性的堅持。
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3. Uber 如何以每秒 50 萬個請求計算 ETA
提供準確的到達預估時間（ETA）對於 Uber 的用戶體驗至關重要。探索 Uber 的系統如何處理每秒 500,000 個 ETA 請求，確保乘客知道他們的司機何時會到達。
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4. YouTube 如何以 MySQL 支援 24.9 億用戶
將資料庫擴展到處理數十億用戶並不簡單。了解 YouTube 如何利用 MySQL 和 Vitess 這個開源擴展解決方案，為全球觀眾提供服務而不犧牲性能。
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5. Uber 如何以每秒 100 萬個請求找到附近司機
即時將乘客和司機匹配是 Uber 服務的核心。剖析地理空間索引和實時處理技術，了解 Uber 如何每秒處理一百萬個基於位置的請求。
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6. Stripe 如何透過冪等 API 防止重複付款
付款錯誤可能會侵蝕信任。看 Stripe 如何透過實施冪等 API 避免重複收費，保證多個相同請求只會導致一次行動。
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7. Amazon S3 如何實現 99.999999999% 的耐久性
資料的耐久性對於儲存服務至關重要。了解 Amazon S3 提供十一個九的耐久性的設計原則和冗餘機制，以確保你的資料安全且可存取。
8. AWS Lambda 的運作原理
無伺服器計算正在改變我們建構應用程式的方式。深入了解 AWS Lambda 的架構，理解它如何在不管理伺服器的情況下，根據事件執行程式碼。
9. Cloudflare 如何以 15 個 PostgreSQL 群集支援每秒 5500 萬個請求
處理互聯網規模的流量需要堅固的基礎設施。了解 Cloudflare 如何有效利用僅 15 個 PostgreSQL 群集來管理每秒 5500 萬個請求。
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10. 如何在 AWS 上將應用擴展到 1000 萬用戶
擴展不僅僅是亞馬遜或谷歌這樣的巨頭所需。了解使用 AWS 服務（從負載均衡到數據庫優化）將應用擴展到 1000 萬用戶的實用策略。
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11. Instagram 如何擴展到 25 億用戶
從一個簡單的照片分享應用到全球社交媒體平台，Instagram 的成長是擴展的範本。探索支撐其用戶基數爆炸性增長的架構決策和技術。
12. Tinder 如何擴展到每日 16 億次滑動
大規模的即時匹配是複雜的。了解 Tinder 如何每天處理 16 億次滑動，確保快速匹配和流暢的用戶體驗，這得益於高效的系統設計。
13. Slack 的架構
協作工具需要可靠且快速。探索 Slack 的架構，以了解它如何支持數百萬用戶進行即時消息和整合。
14. Meta 如何實現 99.99999999% 的快取一致性
在大規模下維持快取一致性是具有挑戰性的。探索 Meta（前身為 Facebook）如何在其龐大的基礎設施中實現近乎完美的快取一致性，確保用戶看到最新資訊。
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原文出處：https://dev.to/alexr/14-case-studies-master-system-design-in-a-month-2jk2
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