RAM是新的硬盘

Jim Gray在过去40年中对技术发展有过巨大的贡献，“内存是新的硬盘，硬盘是新的磁带”是他的名言。“实时”Web应用不断涌现，达到海量规模的系统越来越多，这种后浪推前浪的发展模式对软硬件又有何影响？

Tim Bray早在网格计算成为热门话题之前，就 讨论过以RAM和网络为中心的硬件结构的优势，可以用这种硬件建立比磁盘集群速度更快的RAM集群。

对于数据的随机访问，内存的速度比硬盘高几个数量级（即使是最高端的磁盘存储系统也只是勉强达到1,000次寻道/秒）。其次， 随着数据中心的网络速度提高，访问内存的成本更进一步降低。通过网络访问另一台机器的内存比访问磁盘成本更低。就在我写下这段话的时候，Sun的 Infiniband产品线中有一款具备9个全互联非阻塞端口交换机，每个端口的速度可以达到30Gbit/sec！Voltaire产品的端口甚至更多；简直不敢想象。（如果你想了解这类超高性能网络的最新进展，请关注Andreas Bechtolsheim在Standford开设的课程。）

Tim还指出Jim Gray的名言中后半句所阐述的真理：“对于随机访问，硬盘慢得不可忍受；但如果你把硬盘当成磁带来用，它吞吐连续数据的速率令人震惊；它天生适合用来给以RAM为主的应用做日志（logging and journaling）。”

时间闪到几年之后的今天，我们发现硬件的发展趋势在RAM和网络领域势头不减，而在硬盘领域则止步不前。Bill McColl提到用于并行计算的 海量内存系统已经出现：

内存是新的硬盘！硬盘速度提高缓慢，内存芯片容量指数上升，in-memory软件架构有望给各类数据密集的应用带来数量级的性能提升。小型机架服务器（1U、2U）很快就会具备T字节、甚至更大量的内存，这将会改变服务器架构中内存和硬盘之间的平衡。硬盘将成为新的磁带，像磁带一样作为顺序存储介质使用（硬盘的顺序访问相当快速），而不再是随机存储介质（非常慢）。这里面有着大量的机会，新产品的性能有望提高10倍、100倍。

Dare Obsanjo指出 如果不把这句真言当回事，会带来什么样的恶劣后果—— 也就是Twitter正面临的麻烦。论及Twitter的内容管理，Obsanjo说，“如果一个设计只是简单地反映了问题描述，你去实现它就会落入磁盘 I/O的地狱。不管你用Ruby on Rails、Cobol on Cogs、C++还是手写汇编都一样，读写负载照样会害死你。”换言之，应该把随机操作推给RAM，只给硬盘留下顺序操作。

Tom White是 Hadoop Core项目的提交者，也是Hadoop项目管理委员会的成员。他对Gray的真言中“硬盘是新的磁带”部分作了更深入地探讨。White在讨论MapReduce编程模型的时候指出，为何对于Hadloop这类工具来说， 硬盘仍然是可行的应用程序数据存储介质：

本质上，在MapReduce的工作方式中，数据流式地读出和写入硬盘，MapReduce是以硬盘的传输速率不断地对这些数据进行排序和合并。 与之相比，访问关系数据库中的数据，其速率则是硬盘的寻道速率（寻道指移动磁头到盘面上的指定位置读取或写入数据的过程）。为什么要强调这一点？请看看寻道时间和磁盘传输率的发展曲线。寻道时间每年大约提高5%，而数据传输率每年大约提高20%。寻道时间的进步比数据传输率慢——因此采用由数据传输率决定性能的模型是有利的。MapReduce正是如此。

虽然固态硬盘（SSD）能否改变寻道时间/传输率的对比还有待观察， White文章的跟贴中，很多人都认为 SSD会成为RAM/硬盘之争中的平衡因素。

Nati Shalom对 内存和硬盘在数据库部署和使用中的角色作了一番有理有据的评述。 Shalom着重指出用数据库集群和分区来解决性能和可伸缩性的局限。他说，“数据库复制和数据库分区都存在相同的基本问题，它们都依赖于文件系统/硬盘 的性能，建立数据库集群也非常复杂”。他提议的方案是转向In-Memory Data Grid（IMDG），用Hibernate二级缓存或者GigaSpaces Spring DAO之类的技术作支撑，将持久化作为服务（Persistence as a Service）提供给应用程序。Shalom解释说，IMDG

提供在内存中的基于对象的数据库能力，支持核心的数据库功能，诸如高级索引和查询、事务语义和锁。IMDG还从应用程序的代码中抽象出了数据的拓扑。通过这样的方式，数据库不会完全消失，只是挪到了“正确的”位置。

IMDG相比直接RDBMS访问的优势列举如下：

• 位于内存中，速度和并发能力都比文件系统优越得多
• 数据可通过引用访问
• 直接对内存中的对象执行数据操作
• 减少数据的争用
• 并行的聚合查询
• 进程内（In-process）的局部缓存
• 免除了对象-关系映射（ORM）

你是否需要改变对应用和硬件的思维方式，最终取决于你要用它们完成的工作。但似乎公论认为，开发者解决性能和可伸缩性的思路已经到了该变一变的时候。

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