《后端存储实战课》课程学习笔记（一）

从今天起，换种方式学存储

• 凡是那些特别难解决的、让你付出巨⼤代价的，或者是损失惨重的技术问题，几乎都可以归为存储系统的问题。
• 存储是系统中最核心、最重要、最关键的组成部分，没有之一。

你要关注存储的哪些特点？

• 无论是什么样的存储，比如 MySQL、Redis、ElasticSearch 等等，它们都有几个共同的特点。
  • 第一个特点是难用。
    • 对于应用程序来说，存储无非就是帮我们安全可靠地保存数据，在我需要的时候能快速读出来也就可以了。
    • 很遗憾，几乎没有存储系统能满足这么简单的要求。
  • 第二个特点是慢。
    • 一个经过良好优化过的业务系统，它的性能瓶颈一定是存储。
    • 从性能角度上来说，存储系统就是整个系统中最短的那块儿板子，存储系统有多慢，你的整个系统就多慢。
  • 第三个特点是杂。
    • MySQL、Redis、ElasticSearch、HBase、Hive、MongoDB、RocksDB、CockroachDB 等等，这些存储还真就是谁都替代不了谁，每一种都有它擅长的地方，有它适用的场景，当然也有很突出的短板。

学习存储的最佳姿势是什么样的？

• 存储涉及到很多理论知识和概念，比如各种数据结构、哈希、树以及它们的时间复杂度等等，这些内容往往都是偏数学范畴的一些知识，学起来不容易理解和记忆。
• 并且，理论和实践之间往往存在着非常大的鸿沟，往往是“懂了⼀堆道理，却还是写不好代码”。
• 创业团队需要快速低成本把系统完整地实现出来，好快速验证它的商业模式。
  • 在创业篇，我们重点解决从 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。
• 处于高速增长期的团队，它面临的问题是业务高速增长和不断变化，相应的，也要对系统不停地进行升级改造来适应变化，并且要在变化的过程中确保稳定；
  • 在高速增长篇，我们关注在高速变化的过程中，你的系统一定会遇到的一些共通问题，以及该如何应对这些问题。
  • 比如说，如何从单机的存储系统逐步演进为分布式存储系统；
  • 如何在线平滑的扩容我们的存储系统。
• 业务规模足够大的一些大厂，它需要解决的是如何应对高并发、海量数据这些问题。
  • 在海量数据篇，我们重点解决高并发、海量数据情况下的存储系统该如何设计的问题。
  • 比如，海量的埋点数据该怎么存储；
  • 如何在各种数据库之间实时迁移和同步海量数据，等等。
• 所以说，不同规模的系统，在技术上没有高低贵贱之分，它们的建设目标不一样，面临的挑战不一样，需要解决的问题也不一样，对于存储系统的选择、架构设计也是不一样的。