高频_这24个高频存储问题，你一定要知道

工作中&＃xff0c;我们少不了要接触不同类型的业务系统&＃xff0c;它们规模各异&＃xff0c;研发过程中的问题也五花八门&＃xff0c;但却有一个神奇的规律&＃xff1a;

凡是那些特别难解决、让你付出巨大代价&＃xff0c;或损失惨重的技术问题&＃xff0c;几乎都可以归为存储系统的问题。

其实&＃xff0c;这个规律不难理解。不论你的系统业务是什么&＃xff0c;最终都要落到对数据的管理上&＃xff0c;只要最终的“数据”是正确的&＃xff0c;剩下的都是小问题&＃xff1b;数据错了、丢了&＃xff0c;甚至处理不及时&＃xff0c;都是损失惨重的大问题&＃xff0c;所以&＃xff0c;用于承载数据的存储系统就显得非常重要。

由此可见&＃xff0c;存储是系统中最核心、最重要、最关键的组成部分&＃xff0c;没有之一。

我们常用的存储系统很多&＃xff0c;但无论是什么样的存储&＃xff0c;比如 mysql、Redis、Elasticsearch 等&＃xff0c;它们都有几个共同的特点。

第一&＃xff0c;难用。对应用程序来说&＃xff0c;存储的作用&＃xff0c;就是帮我们安全可靠地保存数据&＃xff0c;在需要时快速读出。但很遗憾&＃xff0c;几乎没有存储系统能满足这样简单的需求。拿 MySQL 举例&＃xff0c;想要存取对象&＃xff0c;就要把对象转换成 MySQL 表中的行&＃xff0c;还得写 SQL 语句&＃xff0c;是不是很难用&＃xff1f;但你不得不用&＃xff0c;并且还要用好。

第二&＃xff0c;慢。近几年&＃xff0c;新的数据库层出不穷&＃xff0c;都标榜自己有多快&＃xff0c;性能有多好。但事实上&＃xff0c;把 MySQL 拉出来做个性能对比测试&＃xff0c;都能吊打一遍。“一个人炫耀什么&＃xff0c;说明内心缺少什么”&＃xff0c;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&＃xff0c;恰恰说明了存储系统性能不能让人满意。

第三&＃xff0c;杂。存储不像其他成熟的技术领域&＃xff0c;能一两种方案包打天下&＃xff0c;比如 Java 开发&＃xff0c;基本上就被 Spring 统治了。而 MySQL、Redis、Elasticsearch、HBase、Hive、MongoDB、RocksDB、CockroachDB 等等&＃xff0c;这些存储谁也替代不了谁&＃xff0c;每一种都有其擅长领域和适用场景&＃xff0c;也有其突出短板。

除此之外&＃xff0c;存储涉及很多理论概念&＃xff0c;比如各种数据结构、哈希、树以及它们的时间复杂度等等&＃xff0c;这些知识往往偏数学范畴&＃xff0c;不易理解和记忆。而且&＃xff0c;理论和实践之间也有很大的鸿沟&＃xff0c;往往是“懂了一堆道理&＃xff0c;却还是写不好代码”。

想学好存储&＃xff0c;推荐你看看极客时间的《后端存储实战课》。作者是京东资深架构师李玥&＃xff0c;之前看过他写的《消息队列高手课》&＃xff0c;内容相当不错&＃xff0c;收获很大。这次他出新课&＃xff0c;我第一个支持。

在专栏中&＃xff0c;他深入剖析存储技术的核心原理&＃xff0c;通过电商存储的 24 个高频问题解决方案&＃xff0c;带你了解不同业务场景下的存储选型策略&＃xff0c;以及分布式存储领域的前沿技术&＃xff0c;带你真正拿下后端存储。

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李玥是谁&＃xff1f;

上面也提到了&＃xff0c;他是京东零售技术架构部架构师&＃xff0c;极客时间专栏《消息队列高手课》作者。他从事互联网研发、架构 10 多年了&＃xff0c;曾在浪潮集团、当当网等公司任职架构师相关工作。

后来&＃xff0c;他加入了京东&＃xff0c;负责主导设计新一代京东消息中间件系统&＃xff0c;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&＃xff0c;在此期间&＃xff0c;带领团队提升了京东商城相关系统数倍的性能和吞吐量&＃xff0c;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。

他是如何讲解「后端存储」的&＃xff1f;

在专栏中&＃xff0c;李玥以电商不同发展阶段的问题场景为蓝本&＃xff0c;按照系统的发展过程&＃xff0c;将内容分为 3 部分&＃xff1a;

一、创业篇

重点解决从 0 到 1 的问题&＃xff0c;比如&＃xff1a;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&＃xff0c;系统会遇到的一些共通问题&＃xff0c;及其具体的解决方案。比如&＃xff0c;如何从单机的存储系统&＃xff0c;逐步演进为分布式存储系统&＃xff1b;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&＃xff0c;将重点解决在高并发、海量数据的情况下&＃xff0c;存储系统该如何设计。比如&＃xff0c;如何存储海量埋点数据&＃xff1b;如何在各种数据库之间&＃xff0c;实时地迁移和同步海量数据&＃xff0c;等等。

看了下目录和部分内容&＃xff0c;学完这门课&＃xff0c;你不仅能收获案例中那些解决问题的方法&＃xff0c;对电商系统架构、存储系统的认知&＃xff0c;以及存储系统的设计能力&＃xff0c;都会有所提升。更重要的是&＃xff0c;你可以深入理解存储系统最通用、本质的技术原理&＃xff0c;在工作和面试中活学活用。

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