1. Pengenalan System Design
System Design adalah proses mendefinisikan arsitektur, komponen, module, interface, dan data flow dari suatu sistem untuk memenuhi kebutuhan spesifik. Ini adalah skill krusial yang membedakan developer junior dari senior.
Bayangkan kamu diminta mendesain sistem seperti Twitter, Uber, atau Netflix. Tidak cukup hanya bisa coding — kamu harus memahami bagaimana sistem menangani jutaan pengguna, terabyte data, dan latency rendah.
Mengapa System Design Penting?
| Alasan | Penjelasan |
|---|---|
| Interview Teknis | 80% interview senior/staff di FAANG menguji system design |
| Karir Level Senior | Naik ke senior/staff membutuhkan kemampuan desain sistem |
| Produk Skala Besar | Sistem yang tidak scalable akan gagal saat user bertambah |
| Kolaborasi Tim | Memahami keseluruhan sistem membantu komunikasi antar tim |
| Decision Making | Membuat keputusan teknis yang tepat untuk trade-off |
Saat menghadapi system design problem, gunakan framework ini: 1) Requirements (functional & non-functional), 2) Estimation (users, data, bandwidth), 3) High-level Design, 4) Detailed Design, 5) Trade-offs & Bottlenecks.
2. Scalability
Scalability adalah kemampuan sistem untuk menangani peningkatan beban tanpa menurunkan performa. Ada dua jenis scaling:
Vertical Scaling vs Horizontal Scaling
| Aspek | Vertical (Scale Up) | Horizontal (Scale Out) |
|---|---|---|
| Cara | Tambah resource ke 1 server (RAM, CPU) | Tambah server baru |
| Batas | Hardware limit | Hampir tidak terbatas |
| Kompleksitas | 🟢 Rendah | 🟡 Tinggi (perlu load balancer, distributed state) |
| Cost | Naik eksponensial | Linear scaling |
| Single Point of Failure | ⚠️ Ya | ✅ Tidak (redundancy) |
| Cocok untuk | Startup kecil, database awal | Produksi skala besar, high availability |
Contoh: Scalability Calculation
4. Database Design & Scaling
Database sering menjadi bottleneck pertama saat sistem mulai scale. Memahami strategi scaling database sangat penting.
Database Scaling Strategies
1. Read Replicas
5. Caching Strategies
Caching adalah teknik menyimpan data yang sering diakses di tempat yang lebih cepat diakses. Ini salah satu optimasi paling powerful untuk mengurangi latency dan beban database.
Caching Levels
| Level | Teknologi | Latency | Use Case |
|---|---|---|---|
| Browser Cache | HTTP headers (Cache-Control) | ~0ms | Static assets, API responses |
| CDN Cache | Cloudflare, CloudFront | ~5ms | Static files, global distribution |
| Application Cache | In-memory (HashMap) | ~0.1ms | Config, computed values |
| Distributed Cache | Redis, Memcached | ~1ms | Session, user data, API results |
| Database Cache | Query cache, buffer pool | ~5ms | Frequent queries |
Caching Patterns
Banyak startup membuat kesalahan dengan langsung pakai microservices padahal belum perlu. Mulai dari modular monolith — pisahkan kode ke module yang jelas, dan baru pecah jadi microservices ketika benar-benar butuh (tim besar, service perlu scaling independen, tech stack berbeda).
8. Design Patterns untuk Distributed System
1. Circuit Breaker Pattern
10. Quiz Pemahaman
Uji pemahaman kamu tentang system design: