关于分布式存储 这24个高频问题你需要知道

 OKEX   2021-09-06 14:56   220 人阅读  0 条评论
凡是那些特别难解决、让你付出巨大代价,或损失惨重的技术问题,几乎都可以归为存储系统的问题。

我是李玥,目前在京东任职架构师。在十多年的开发生涯中,我在传统 IT 行业做过企业级 ToB 系统;转战互联网后,带领团队体会过从 0 到 1 的创业艰辛,见证过互联网高速增长的高光时刻,也经历过京东大促的数年洗礼。

工作中我接触过很多不同类型的业务系统,它们规模各异,研发过程中的问题也五花八门,但却有一个神奇的规律:

凡是那些特别难解决、让你付出巨大代价,或损失惨重的技术问题,几乎都可以归为存储系统的问题。

其实,这个规律不难理解。不论你的系统业务是什么,最终都要落到对数据的管理上,只要最终的“数据”是正确的,剩下的都是小问题;数据错了、丢了,甚至处理不及时,都是损失惨重的大问题,所以,用于承载数据的存储系统就显得非常重要。

由此可见,存储是系统中最核心、最重要、最关键的组成部分,没有之一。

我们常用的存储系统很多,但无论是什么样的存储,比如 MySQL、Redis、Elasticsearch 等,它们都有几个共同的特点。

第一,难用。对应用程序来说,存储的作用,就是帮我们安全可靠地保存数据,在需要时快速读出。但很遗憾,几乎没有存储系统能满足这样简单的需求。拿 MySQL 举例,想要存取对象,就要把对象转换成 MySQL 表中的行,还得写 SQL 语句,是不是很难用?但你不得不用,并且还要用好。

第二,慢。近几年,新的数据库层出不穷,都标榜自己有多快,性能有多好。但事实上,把 MySQL 拉出来做个性能对比测试,都能吊打一遍。“一个人炫耀什么,说明内心缺少什么”,这个道理放到技术圈同样适用。不断有新的存储刷新性能记录,恰恰说明了存储系统性能不能让人满意

第三,杂。存储不像其他成熟的技术领域,能一两种方案包打天下,比如 Java 开发,基本上就被 Spring 统治了。而 MySQL、Redis、Elasticsearch、HBase、Hive、MongoDB、RocksDB、CockroachDB 等等,这些存储谁也替代不了谁,每一种都有其擅长领域和适用场景,也有其突出短板。

除此之外,存储涉及很多理论概念,比如各种数据结构、哈希、树以及它们的时间复杂度等等,这些知识往往偏数学范畴,不易理解和记忆。而且,理论和实践之间也有很大的鸿沟,往往是“懂了一堆道理,却还是写不好代码”。

所以,我在极客时间上开设了第二个专栏《后端存储实战课》。在专栏中,我深入剖析了存储技术的核心原理,通过电商存储的 24 个高频问题解决方案,带你了解不同业务场景下的存储选型策略,以及分布式存储领域的前沿技术,让你真正拿下后端存储。

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我是谁?

我是李玥,京东零售技术架构部架构师,极客时间《消息队列高手课》专栏作者。我从事互联网研发、架构 10 多年了,曾在浪潮集团、当当网等公司任职架构师相关工作。

2017 年,我加入京东,负责主导设计新一代京东消息中间件系统,专注于流数据的一致性分发和可靠存储、分布式实时计算、高可用分布式系统架构等技术领域,带领团队提升了京东商城相关系统数倍的性能和吞吐量,目前致力于推进京东基础架构技术的创新、对外赋能与开源。

你能获得什么?

在专栏中,我以电商不同发展阶段的问题场景为蓝本,按照系统的发展过程,将内容分为 3 部分:

一、创业篇

重点解决从 0 到 1 的问题,比如:如何低成本高质量地快速构建一个小规模的订单存储系统。

二、高速增长篇

关注在高速变化的过程中,系统会遇到的一些共通问题,及其具体的解决方案。比如,如何从单机的存储系统,逐步演进为分布式存储系统;如何在线平滑扩容我们的存储系统。

三、海量数据篇

在这部分,我们重点解决在高并发、海量数据的情况下,存储系统该如何设计。比如,如何存储海量埋点数据;如何在各种数据库之间,实时地迁移和同步海量数据,等等。

通过学习这门课,你不仅会收获案例中那些解决问题的方法,对电商系统架构、存储系统的认知,以及存储系统的设计能力,都会有所提升。更重要的是,你会深入理解存储系统最通用、本质的技术原理,无论在工作还是面试中,都能做到活学活用。

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