海量磁盘存储器如何搭建

简介 ES是一个基于RESTful web接口并且构建在Apache Lucene之上的开源分布式搜索引擎。 同时ES还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。 可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。 ES就是为高可用和可扩展而生的。一方面可以通过升级硬件来完成系统扩展，称为垂直或向上扩展（Vertical Scale/Scaling Up）。 另一方面，增加更多的服务器来完成系统扩展，称为水平扩展或者向外扩展（Horizontal Scale/Scaling Out）。尽管ES能够利用更强劲的硬件，但是垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展，通过向集群中添加更多的节点来分担负载，增加可靠性。ES天生就是分布式的，它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。意味应用不需要做任何的改动。 Gateway，代表ES索引的持久化存储方式。在Gateway中，ES默认先把索引存储在内存中，然后当内存满的时候，再持久化到Gateway里。当ES集群关闭或重启的时候，它就会从Gateway里去读取索引数据。比如LocalFileSystem和HDFS、AS3等。 DistributedLucene Directory，它是Lucene里的一些列索引文件组成的目录。它负责管理这些索引文件。包括数据的读取、写入，以及索引的添加和合并等。 River，代表是数据源。是以插件的形式存在于ES中。　 Mapping，映射的意思，非常类似于静态语言中的数据类型。比如我们声明一个int类型的变量，那以后这个变量只能存储int类型的数据。比如我们声明一个double类型的mapping字段，则只能存储double类型的数据。 Mapping不仅是告诉ES，哪个字段是哪种类型。还能告诉ES如何来索引数据，以及数据是否被索引到等。 Search Moudle，搜索模块，支持搜索的一些常用操作 Index Moudle，索引模块，支持索引的一些常用操作 Disvcovery，主要是负责集群的master节点发现。比如某个节点突然离开或进来的情况，进行一个分片重新分片等。这里有个发现机制。 发现机制默认的实现方式是单播和多播的形式，即Zen，同时也支持点对点的实现。另外一种是以插件的形式，即EC2。 Scripting，即脚本语言。包括很多，这里不多赘述。如mvel、js、python等。　　　 Transport，代表ES内部节点，代表跟集群的客户端交互。包括 Thrift、Memcached、Http等协议 RESTful Style API，通过RESTful方式来实现API编程。 3rd plugins，代表第三方插件。 Java(Netty)，是开发框架。 JMX，是监控。 使用案例 1、将ES作为网站的主要后端系统 比如现在搭建一个博客系统，对于博客帖子的数据可以直接在ES上存储，并且使用ES来进行检索，统计。ES提供了持久化的存储、统计和很多其他数据存储的特性。 注意：但是像其他的NOSQL数据存储一样，ES是不支持事务的，如果要事务机制，还是考虑使用其他的数据库做真实库。 2、将ES添加到现有系统 有些时候不需要ES提供所有数据的存储功能，只是想在一个数据存储的基础之上使用ES。比如已经有一个复杂的系统在运行，但是现在想加一个搜索的功能，就可以使用该方案。 3、将ES作为现有解决方案的后端部分 因为ES是开源的系统，提供了直接的HTTP接口，并且现在有一个大型的生态系统在支持他。比如现在我们想部署大规模的日志框架、用于存储、搜索和分析海量的事件，考虑到现有的工具可以写入和读取ES，可以不需要进行任何开发，配置这些工具就可以去运作。 设计结构 1、逻辑设计 文档 文档是可以被索引的信息的基本单位，它包含几个重要的属性： 是自我包含的。一篇文档同时包含字段和他们的取值。 是层次型的。文档中还可以包含新的文档，一个字段的取值可以是简单的，例如location字段的取值可以是字符串，还可以包含其他字段和取值，比如可以同时包含城市和街道地址。 拥有灵活的结构。文档不依赖于预先定义的模式。也就是说并非所有的文档都需要拥有相同的字段，并不受限于同一个模式 {   "name":"meeting",   "location":"office",   "organizer":"yanping" } {   "name":"meeting",   "location":{     "name":"sheshouzuo",        "date":"2019-6-28"   },   "memebers":["leio","shiyi"] } 类型 类型是文档的逻辑容器，类似于表格是行的容器。在不同的类型中，最好放入不同的结构的文档。 字段 ES中，每个文档，其实是以json形式存储的。而一个文档可以被视为多个字段的集合。 映射 每个类型中字段的定义称为映射。例如，name字段映射为String。 索引 索引是映射类型的容器一个ES的索引非常像关系型世界中的数据库，是独立的大量文档集合。   关系型数据库与ES的结构上的对比 2、物理设计 节点 一个节点是一个ES的实例，在服务器上启动ES之后，就拥有了一个节点，如果在另一个服务器上启动ES，这就是另一个节点。甚至可以在一台服务器上启动多个ES进程，在一台服务器上拥有多个节点。多个节点可以加入同一个集群。 当ElasticSearch的节点启动后，它会利用多播(multicast)(或者单播，如果用户更改了配置)寻找集群中的其它节点，并与之建立连接。这个过程如下图所示： 节点主要有3种类型，第一种类型是client_node，主要是起到请求分发的作用，类似路由。第二种类型是master_node，是主的节点，所有的新增，删除，数据分片都是由主节点操作（elasticsearch底层是没有更新数据操作的，上层对外提供的更新实际上是删除了再新增），当然也能承担搜索操作。第三种类型是date_node，该类型的节点只能做搜索操作，具体会分配到哪个date_node，就是由client_node决定，而data_node的数据都是从master_node同步过来的 分片 一个索引可以存储超出单个结点硬件限制的大量数据。比如，一个具有10亿文档的索引占据1TB的磁盘空间，而任一节点都没有这样大的磁盘空间；或者单个节点处理搜索请求，响应太慢。   为了解决这个问题，ES提供了将索引划分成多份的能力，这些份就叫做分片。当你创建一个索引的时候，你可以指定你想要的分片的数量。每个分片本身也是一个功能完善并且独立的“索引”，这个“索引”可以被放置到集群中的任何节点上。 分片之所以重要，主要有两方面的原因：   1、允许你水平分割/扩展你的内容容量 允许你在分片（潜在地，位于多个节点上）之上进行分布式的、并行的操作，进而提高性能/吞吐量 至于一个分片怎样分布，它的文档怎样聚合回搜索请求，是完全由ES管理的，对于作为用户的你来说，这些都是透明的。   2、在一个网络/云的环境里，失败随时都可能发生，在某个分片/节点不知怎么的就处于离线状态，或者由于任何原因消失了。这种情况下，有一个故障转移机制是非常有用并且是强烈推荐的。为此目的，ES允许你创建分片的一份或多份拷贝，这些拷贝叫做复制分片，或者直接叫复制。 复制之所以重要，主要有两方面的原因： （1）在分片/节点失败的情况下，提供了高可用性。因为这个原因，注意到复制分片从不与原/主要（original/primary）分片置于同一节点上是非常重要的。 （2）扩展你的搜索量/吞吐量，因为搜索可以在所有的复制上并行运行 总之，每个索引可以被分成多个分片。一个索引也可以被复制0次（意思是没有复制）或多次。一旦复制了，每个索引就有了主分片（作为复制源的原来的分片）和复制分片（主分片的拷贝）之别。分片和复制的数量可以在索引创建的时候指定。在索引创建之后，你可以在任何时候动态地改变复制数量，但是不能改变分片的数量。   默认情况下，ES中的每个索引被分片5个主分片和1个复制，这意味着，如果你的集群中至少有两个节点，你的索引将会有5个主分片和另外5个复制分片（1个完全拷贝），这样的话每个索引总共就有10个分片。一个索引的多个分片可以存放在集群中的一台主机上，也可以存放在多台主机上，这取决于你的集群机器数量。主分片和复制分片的具体位置是由ES内在的策略所决定的。 3、插件HEAD elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具 ● node：即一个 Elasticsearch 的运行实例，使用多播或单播方式发现 cluster 并加入。 ● cluster：包含一个或多个拥有相同集群名称的 node，其中包含一个master node。 ● index：类比关系型数据库里的DB，是一个逻辑命名空间。 ● alias：可以给 index 添加零个或多个alias，通过 alias 使用index 和根据index name 访问index一样，但是，alias给我们提供了一种切换index的能力，比如重建了index，取名● customer_online_v2，这时，有了alias，我要访问新 index，只需要把 alias 添加到新 index 即可，并把alias从旧的 index 删除。不用修改代码。 ● type：类比关系数据库里的Table。其中，一个index可以定义多个type，但一般使用习惯仅配一个type。 ● mapping：类比关系型数据库中的 schema 概念，mapping 定义了 index 中的 type。mapping 可以显示的定义，也可以在 document 被索引时自动生成，如果有新的 field，Elasticsearch 会自动推测出 field 的type并加到mapping中。 ● document：类比关系数据库里的一行记录(record)，document 是 Elasticsearch 里的一个 JSON 对象，包括零个或多个field。 ● field：类比关系数据库里的field，每个field 都有自己的字段类型。 ● shard：是一个Lucene 实例。Elasticsearch 基于 Lucene，shard 是一个 Lucene 实例，被 Elasticsearch 自动管理。之前提到，index 是一个逻辑命名空间，shard 是具体的物理概念，建索引、查询等都是具体的shard在工作。shard 包括primary shard 和 replica shard，写数据时，先写到primary shard，然后，同步到replica shard，查询时，primary 和 replica 充当相同的作用。replica shard 可以有多份，也可以没有，replica shard的存在有两个作用，一是容灾，如果primary shard 挂了，数据也不会丢失，集群仍然能正常工作；二是提高性能，因为replica 和 primary shard 都能处理查询。另外，如上图右侧红框所示，shard数和replica数都可以设置，但是，shard 数只能在建立index 时设置，后期不能更改，但是，replica 数可以随时更改。但是，由于 Elasticsearch 很友好的封装了这部分，在使用Elasticsearch 的过程中，我们一般仅需要关注 index 即可，不需关注shard。   shard、node、cluster 在物理上构成了 Elasticsearch 集群，field、type、index 在逻辑上构成一个index的基本概念，在使用 Elasticsearch 过程中，我们一般关注到逻辑概念就好，就像我们在使用MySQL 时，我们一般就关注DB Name、Table和schema即可，而不会关注DBA维护了几个MySQL实例、master 和 slave 等怎么部署的一样。 ES中的索引原理 （1）传统的关系型数据库 二叉树查找效率是logN，同时插入新的节点不必移动全部节点，所以用树型结构存储索引，能同时兼顾插入和查询的性能。因此在这个基础上，再结合磁盘的读取特性(顺序读/随机读)，传统关系型数据库采用了B-Tree/B+Tree这样的数据结构做索引 （2）ES 采用倒排索引 那么，倒排索引是个什么样子呢？ 首先，来搞清楚几个概念，为此，举个例子： 假设有个user索引，它有四个字段：分别是name，gender，age，address。画出来的话，大概是下面这个样子，跟关系型数据库一样 Term（单词）：一段文本经过分析器分析以后就会输出一串单词，这一个一个的就叫做Term Term Dictionary（单词字典）：顾名思义，它里面维护的是Term，可以理解为Term的集合 Term Index（单词索引）：为了更快的找到某个单词，我们为单词建立索引 Posting List（倒排列表）：倒排列表记录了出现过某个单词的所有文档的文档列表及单词在该文档中出现的位置信息，每条记录称为一个倒排项(Posting)。根据倒排列表，即可获知哪些文档包含某个单词。（PS：实际的倒排列表中并不只是存了文档ID这么简单，还有一些其它的信息，比如：词频（Term出现的次数）、偏移量（offset）等，可以想象成是Python中的元组，或者Java中的对象） （PS：如果类比现代汉语词典的话，那么Term就相当于词语，Term Dictionary相当于汉语词典本身，Term Index相当于词典的目录索引） 我们知道，每个文档都有一个ID，如果插入的时候没有指定的话，Elasticsearch会自动生成一个，因此ID字段就不多说了 上面的例子，Elasticsearch建立的索引大致如下： name字段： age字段： gender字段： address字段： Elasticsearch分别为每个字段都建立了一个倒排索引。比如，在上面“张三”、“北京市”、22 这些都是Term，而[1，3]就是Posting List。Posting list就是一个数组，存储了所有符合某个Term的文档ID。 只要知道文档ID，就能快速找到文档。可是，要怎样通过我们给定的关键词快速找到这个Term呢？ 当然是建索引了，为Terms建立索引，最好的就是B-Tree索引（MySQL就是B树索引最好的例子）。 我们查找Term的过程跟在MyISAM中记录ID的过程大致是一样的 MyISAM中，索引和数据是分开，通过索引可以找到记录的地址，进而可以找到这条记录 在倒排索引中，通过Term索引可以找到Term在Term Dictionary中的位置，进而找到Posting List，有了倒排列表就可以根据ID找到文档了 （PS：可以这样理解，类比MyISAM的话，Term Index相当于索引文件，Term Dictionary相当于数据文件） （PS：其实，前面我们分了三步，我们可以把Term Index和Term Dictionary看成一步，就是找Term。因此，可以这样理解倒排索引：通过单词找到对应的倒排列表，根据倒排列表中的倒排项进而可以找到文档记录） 为了更进一步理解，用两张图来具现化这一过程： （至于里面涉及的更加高深的数据压缩技巧，以及多个field联合查询利用跳表的数据结构快速做运算来查询，这些大家有兴趣可以自己去了解）

92题 一般来说，建立INDEX有以下益处：提高查询效率；建立唯一索引以保证数据的唯一性；设计INDEX避免排序。 缺点，INDEX的维护有以下开销：叶节点的‘分裂’消耗；INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销；有存储要求；其他日常维护的消耗：对恢复的影响，重组的影响。 需要建立索引的情况：为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立； 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立； 为了提高查询效率，则考虑建立（是否建立要考虑相关性能及维护开销）； 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用：加快查询速度。原则：(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中，考虑为该属性或属性组建立索引；(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数，考虑为该属性建立索引；(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中，考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像，对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言，快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行，通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后，通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前，而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行，而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引，叫做联合索引。在联合索引中，如果想要命中索引，需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用，否则无法命中索引。具体原因为：MySQL使用索引时需要索引有序，假设现在建立了"name，age，school"的联合索引，那么索引的排序为: 先按照name排序，如果name相同，则按照age排序，如果age的值也相等，则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序，一般情况下，将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率，经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话，还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面，比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句，在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句，所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程，不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义，以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合，涉及特定表或其它对象的任务，用户可以调用存储过程，而函数通常是数据库已定义的方法，它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接，减少复杂 SQL，拆分成简单SQL。减少排序：非必要不排序，利用索引排序，减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or，使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤：选择更优的索引，先分页再Join…。避免类型转换：索引失效。优先优化高并发的 SQL，而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化，而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。例如，使用<>、not in 、not exist，对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大，MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复，不能为空，唯一键不能重复，可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键，但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的，判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的，且占用空间，不走索引；判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ，SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0；它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值，比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较，该符号与等号作用相似，但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候，如果采用的 NULL 值，会被系统自动忽略掉，但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表，他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启，所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=，<，>，=>，= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字，可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀（X），或者只用（Ox）前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串，则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问，权限表存放在mysql数据库里，由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user，db，table_priv，columns_priv和host。 76题 在缺省模式下，MYSQL是autocommit模式的，所有的数据库更新操作都会即时提交，所以在缺省情况下，mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话，你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式，在非autocommit模式下，你必须使用COMMIT来提交你的更改，或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增，任何进一步的插入都将产生错误，因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引，由于使用b+tree做为索引，以innodb为例，一个树节点的大小由“innodb_page_size”，为了减少树的高度，同时让一个节点能存放更多的值，索引列尽量在整数类型上创建，如果必须使用字符类型，也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下： 限定数据的范围： 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离： 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读。垂直分区： 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区： 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException，那么我们就针对这块考虑一下重试，自定义一个注解，用于做切面。针对注解进行切面，设置最大重试次数n，然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞，是通过innodb的行多版本实现的，行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现（undo日志用来记录数据修改前的版本，回滚时会用到，用来保证事务的原子性）。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎：尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；同理，哈希索引也没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单，一般优先考虑，但float存储的数据范围大，所以范围大的数据就只能用它了，但要注意一些处理细节，因为不精确可能会与自己想的不一致，也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒，datetime与时区无关，存储的范围广(1001-9999)，timestamp与时区有关，存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储，char(4)存储4个字符，根据编码方式的不同占用不同的字节，gbk编码方式，不论是中文还是英文，每个字符占用2个字节的空间，utf8编码方式，每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串，使用额外的一个或两个字节存储字符串长度，varchar(10),除了需要存储10个字符，还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格，char会自动去掉空格后存储，varchar虽然不会去掉空格，但在进行字符串比较时，会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串，后面不会补\0。 65题 首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率，经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话，还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面，比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解：存储过程可以说是一个记录集，它是由一些T-SQL语句组成的代码块，这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），然后再给这个代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块，执行效率比较高，一个存储过程替代大量T_SQL语句 ，可以降低网络通信量，提高通信速率，可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID，不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中，主键索引是作为聚簇索引存在的，也就是说，主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序)，如果主键索引是自增ID，那么只需要不断向后排列即可，如果是UUID，由于到来的ID与原来的大小不确定，会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片，进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段，假如申请了char(10)的空间，那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符，而varchar是变长的，也就是说申请的只是最大长度，占用的空间为实际字符长度+1，最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲，char > varchar，因此在使用中，如果确定某个字段的值的长度，可以使用char，否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted（读取未提交数据） 即便是事务没有commit，但是我们仍然能读到未提交的数据，这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed（可以读取其他事务提交的数据）---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据，未提交的数据读不到。 三. repeatable read（可重读）---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读，就是每次读取的结果集都相同，而不管其他事务有没有提交。 四. serializable（串行化） 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到，这是隔离级别中最严格的，但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上，我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层，所以查找记录时最多只需要2-4次IO，相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时，能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据，当在叶子节点中查到3时，通过3的尾指针便能获取所有数据，而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时，要先记 undo，在记 undo 之前要记 undo 的 redo， 然后修改数据页，再记数据页修改的 redo。 Redo（里面包括 undo 的修改） 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时，因为有 undo，可以把数据页回滚到前镜像的状态，崩溃恢复时，如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录，那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录，就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎，MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的，既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的，所以 InnoDB 使用另外一套日志系统，也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志（redo log)      作用：确保事务的持久性，防止在发生故障，脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做，达到事务一致性。 回滚日志（undo log)  作用：保证数据的原子性，保存了事务发生之前的数据的一个版本，可以用于回滚，同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC)，也即非锁定读。 二进 制日志（binlog)    作用：用于主从复制，实现主从同步；用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志（errorlog) 作用：Mysql本身启动，停止，运行期间发生的错误信息。 慢查询日志（slow query log)  作用：记录执行时间过长的sql，时间阈值可以配置，只记录执行成功。 一般查询日志（general log)    作用：记录数据库的操作明细，默认关闭，开启后会降低数据库性能 。 中继日志（relay log) 作用：用于数据库主从同步，将主库发来的bin log保存在本地，然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于：两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是：让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法：1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性(脏读，不可重复读，幻读等)，可能产生死锁。 乐观锁：乐观锁不是数据库自带的，需要我们自己去实现。 悲观锁：在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁：加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改。 排他锁：当数据对象被加上排它锁时，一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问，一直到事务结束锁才被释放。 行锁：就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库，MongoDB是非关系型数据库，数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点：1.保持数据的一致性（事务处理）。 2.由于以标准化为前提，数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点：1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点：1、无需经过sql层的解析，读写性能很高。 2、基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展。 3、存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点：1、不提供sql支持，学习和使用成本较高。 2、无事务处理，附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别： 性能：TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性：mongodb支持丰富的数据表达，索引，redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的keys-to-nodes映射关系，节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况），必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统，而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外（Redis默认的有6种策略可供选择），我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰，常见的策略有两种： 1.定时去清理过期的缓存； 2.当有用户请求过来时，再判断这个请求所用到的缓存是否过期，过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣，第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的，第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效，逻辑相对比较复杂！具体用哪种方案，可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列，一旦消息到达，消费者马上消费，谁先抢到算谁的，如果队列里没有消息，则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道，只要发布者发布消息，所有订阅者都能收到消息，订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列，可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop，blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候，会立即进入休眠状态，一旦数据到来，则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列，消息作为value，时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员，不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时，返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存：因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务：expire 命令设置 key 的生存时间，到时间后自动删除 key。 3.计数器：incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜：借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁：利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制：有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点：适合做冷备份；读写服务影响小，reids可以保持高性能；重启和恢复redis进程，更加快速。RDB的缺点：宕机会丢失最近5分钟的数据；文件特别大时可能会暂停数毫秒，或者甚至数秒。 AOF的优点：每个一秒执行fsync操作，最多丢失1秒钟的数据；以append-only模式写入，没有任何磁盘寻址的开销；文件过大时，不会影响客户端读写；适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点：AOF日志文件比RDB数据快照文件更大，支持写QPS比RDB支持的写QPS低；比RDB脆弱，容易有bug。 42题 对于Redis而言，命令的原子性指的是：一个操作的不可以再分，操作要么执行，要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的，是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的，这也和普通数据库的表现是一样的，可以用incr或者使用Redis的事务，或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说，执行get、set以及eval等API，都是一个一个的任务，这些任务都会由Redis的线程去负责执行，任务要么执行成功，要么执行失败，这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单（相对redis只需修改连接端口），对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案，基本和twemproxy一致的效果，但它支持在节点数改变情况下，旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群，特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念，以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现，起几个毫无关联的redis实例，在代码层，对key进行hash计算，然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高，考虑部分包括，节点失效后的代替算法方案，数据震荡后的自动脚本恢复，实例的监控，等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。 39题 比如订单管理，热数据：3个月内的订单数据，查询实时性较高;温数据：3个月 ~ 12个月前的订单数据，查询频率不高;冷数据：1年前的订单数据，几乎不会查询，只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储，需要分库分表;温数据可以存储在ES中，利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说，一般情况冷数据存储在磁带、光盘，热数据一般存放在SSD中，存取速度快，而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的。而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。 37题 分层架构设计，有一条准则：站点层、服务层要做到无数据无状态，这样才能任意的加节点水平扩展，数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务，例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新读取数据+更新缓存的操作，根据唯一标识路由之后，也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程，每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程：通过setnx向特定的key写入一个随机值，并同时设置失效时间，写值成功既加锁成功；redis分布式锁解锁过程：匹配随机值，删除redis上的特点key数据，要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的，为保证原子性一般使用lua脚本实现；在此基础上进一步优化的话，考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期，同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random：当内存不足以容纳写入数据时，从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru：当内存不足以容纳写入数据时，从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random：当内存不足以容纳写入数据时，从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction：禁止驱逐数据，当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据，从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期：只有当访问一个key时，才会判断该key是否已过期，过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源，却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问，从而不会被清除，占用大量内存。 定期过期：每隔一定的时间，会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key，并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时，可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免：在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免：1.redis高可用，搭建redis集群。2.限流降级，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热，在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透，是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是，数据查询先进行缓存查询，如果key不存在或者key已经过期，再对数据库进行查询，并把查询到的对象，放进缓存。如果数据库查询对象为空，则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key，请求量很大，对数据库造成压力，甚至压垮数据库。 如何避免：1：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间设置短一点，或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2：对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中，查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串，redis 作为其替代者，支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小：redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置，但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置，通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如：@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族，有众多衍生产品例如Spring Boot，Spring Security等等，但他们的基础都是Spring的IOC和AOP，IOC提供了依赖注入的容器，而AOP解决了面向切面的编程，然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架，主要解决WEB开发的问题，因为 Spring的配置非常复杂，各种xml，properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置，极大降低了Spring使用门槛，又有着Spring原本灵活强大的功能。总结：Spring MVC和Spring Boot都属于Spring，Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架，而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"（YAML 不是一种标记语言）的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml，是一种人类可读的数据序列化语言，可以简单表达清单、散列表，标量等数据形态。它通常用于配置文件，与属性文件相比，YAML文件就更加结构化，而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式： 1.使用springloaded配置pom.xml文件，使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动，配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包，操作简单，但是每次需要重新部署。 用

在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上 要重 视 它 ， 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右， 假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单，后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍，轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后，希望大家理解在做一些建构设计的时候，它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构，刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构？有人讲， 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 ， 实际 上就是一个架子 ， 放一些 业务 和算法，跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点，说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻，强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力？我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一，你必须要有抽象的能力，抽象的能力最基本就是去重，去重在整个架构中体现在方方面面，从定义一个函数，到定义一个类，到提供的一个服务，以及模板，背后都是要去重提高可复用率。 第二， 分类能力。做软件需要做对象的解耦，要定义对象的属性和方法，做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化，要定义服务的接口和规范。 第三， 算法（性能），它的价值体现在提升系统的性能，所有性能的提升，最终都会落到CPU，内存，IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子，在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表，我们要从不同的库和表中读取数据，这样的抽象最直观就是使用模板，因为绝大多数SQL语义是相同的，除了路由到哪个库哪个表，如果不使用Proxy中间件，模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN，它是做速度方面的性能提升，刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑，CDN本质上一个是做网络智能调度优化，另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化，刚才已经提到了，各个大网站转型过程中一定会做服务化，其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列，本质上还是做分类，只不过不是两个边际清晰的类，而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构，到一定量级的系统整个架构都会变成三层，客户端包括WEB、安卓和IOS，这里就不说了。接着还都会有一个接口层， 有三个主要作用： 第一个作用，要做 安全隔离，因为前端节点都是直接和用户交互，需要防范各种恶意攻击； 第二个还充当着一个 流量控制的作用，大家知道，在2014年春节的时候，微信红包，每分钟8亿多次的请求，其实真正到它后台的请求量，只有十万左右的数量级（这里的数据可能不准），剩余的流量在接口层就被挡住了； 第三，我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的，所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台，可以看到微博后台有三大块： 一个是 平台服 务， 第二， 搜索， 第三， 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门，做的就是 数据存储和读 取，对搜索来说做的是 数据的 检 索，对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说，第一代架构，基本上能支撑到用户到 百万 级别，到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题，当业务规模到 亿级别时，需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构，有几个地方是非常难的，首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的，同时线上业务又不能停， 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我，说他在内部推行服务化的时候，把一个模块服务化做完了，其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候，首先更多是偏向业务的梳理，同时要找准一个很好的切入点，既有架构和服务化上的提升，业务方也要有收益，比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑，建议开始从原子化服务切入，比如基础的用户服务， 基础的短消息服务，基础的推送服务。 第二，就是可 以做无状 态 服 务，后面会详细讲，还有数据量大了后需要做数据Sharding，后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题，就是用户量和业务趋于稳步增加（相对爆发期的指数级增长），更多考虑技术框架的稳定性， 提升系统整体的性能，降低成本，还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战，PV是在10亿级别，QPS在百万，数据量在千亿级别。我们可用性，就是SLA要求4个9，接口响应最多不能超过150毫秒，线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢？那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务，每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样，就是数据量，bigger and bigger，用户体验是faster and faster，业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动， 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 ， 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间，都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度，横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分，第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分，会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下， 接口层有feed、用户关系、通讯接口；服务层，SOA里有基层服务、原子服务和组合服务，在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务，组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ，资源层负责海量数据的存储（后面例子会详细讲）。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题，由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层，微博使用JERSY框架，帮助你做参数的解析，参数的验证，序列化和反序列化；资源层，主要是缓存、DB相关的各类组件，比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 ， 完成系统服务的像素级监控，对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个，首先是系统架构三个利器： 一个， 我 们 RPC 服 务组 件 （这里不讲了）， 第二个，我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用：可以把两个模块之间的交互异步化，其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量，所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理，它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 ， 无状态 ， 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物，在这个过程中很多情况下是有状态的，比如我浏览了哪些商品，为什么大家又常说接口层是无状态的，其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物，选了几件商品，到了哪一步，接口无状态后，状态要么放在缓存中，要么放在数据库中， 其 实 它并不是没有状 态 ， 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个， 数据 层 比服 务层 更需要 设计，这是一条非常重要的经验。对于服务层来说，可以拿PHP写，明天你可以拿JAVA来写，但是如果你的数据结构开始设计不合理，将来数据结构的改变会花费你数倍的代价，老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生，既有工作量上的，又有数据迁移跨越的时间周期，有一些甚至需要半年以上。 第四，物理结构与逻辑结构的映射，上一张图看到两个维度切成十二个区间，每个区间代表一个技术领域，这个可以看做我们的逻辑结构。另外，不论后台还是应用层的开发团队，一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组，这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射，精细化团队分工，有利于提高沟通协作的效率 。 第五， www .sanhao.com 的访问过程，我们这个架构图里没有涉及到的，举个例子，比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候，这个请求在接口层之前发生了什么？首先会查看你本机DNS以及DNS服务，查找域名对应的IP地址，然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址（公网服务IP地址），VIP之后还要经过负载均衡器（Nginx服务器），之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事，可能有用户报一个问题的时候，你通过在接口层查日志根本发现不了问题，原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六，我们说分布式系统，它最终的瓶颈会落在哪里呢？前端时间有一个网友跟我讨论的时候，说他们的系统遇到了一个瓶颈， 查遍了CPU，内存，网络，存储，都没有问题。我说你再查一遍，因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器，最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机（可能是叶子节点也可能是核心的节点），一定落在CPU、内存、存储和网络上，最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候，经常很少做业务分析，技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例，像前三页占了97%，在做缓存设计的时候，我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 ， 越细致越好 。举了一个例子，大家都会用电商，电商在双十一会做全国范围内的活动，他们做设计的时候也会考虑场景的，一个就是购物车，我曾经跟相关开发讨论过，购物车是在双十一之前用户的访问量非常大，就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了，但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景，活动之前重点设计优化购物车的写场景， 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢？最右边的是Feed，就是微博所有关注的人，他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展，除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博，就是会有广告的要求，增加一些广告，还有粉丝头条，就是拿钱买的，热门微博，都会插在其中。分发控制，就是说和一些推荐相关的，我推荐一些相关的好友的微博，我推荐一些你可能没有读过的微博，我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博，实际会起多个并行的程序来读取，最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下， 从SNS社交领域来看，国内现在做的比较好的三个信息流： 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ； 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ； 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 ， 它并不是基于关系来构建信息流 ， 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合，体现在很多很多的产品之中，除了SNS，电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页，它的信息流基本由几部分组成：第一，打广告的；第二个，做一些推荐，热门的商品，其次，才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 ， 但是到后期会 发现 ， 你的 这 个流 如何做控制分发 ， 非常复杂， 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析，那么技术上怎么解决高并发，高性能的问题？微博访问量很大的时候，底层存储是用MySQL数据库，当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候，大家知道一定有缓存，可以复用可重用的计算结果。可以看到，发一条微博，我有很多粉丝，他们都会来看我发的内容，所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统，微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存，上面是L1，每个L1上都是一组（包含4-6台机器），左边的框相当于一个机房，右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么？ 首先，L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS， 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景，只有一篇博文，但是它的访问量无限增长，其实我们不需要影响L2缓存，因为它的内容存储的量小，但它就是访问量大。这种场景下，你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景，就是L2级缓存发生作用，比如我有一千万个用户，去访问的是一百万个用户的微博 ，这个时候，他不只是说你的吞吐量和访问带宽，就是你要缓存的博文的内容也很多了，这个时候你要考虑缓存的容量， 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划，保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ，根据你的用户模型你可以估出来，到底有百分之多少的请求不能穿透到DB， 评估这个容量之后，才能更好的评估DB需要多少库，需要承担多大的访问的压力。另外，我们看双机房的话，左边一个，右边一个。 两个机房是互 为 主 备 ， 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域，他们访问两个不同机房的时候，假设用户从IDC1过来，因为就近原理，他会访问L1，没有的话才会跑到Master，当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问，也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ，两个机房都有全量的用户数据，同时在线提供服务，但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢？CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点，比如在杭州市部署一个节点时，在机房里肯定不止一台机器，那么对于一个地区来说，只有几台服务器到源站回源，其他节点都到这几台服务器回源即可，这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存，这也是常见的一种策略。有一种场景，分布式缓存并不适用， 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量，这个时候使用Local Cache + 分布式缓存，Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量，长尾的流量仍然访问分布式缓存，这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点，降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构，微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表，这个比较简单，每条内容一个索引，每天建一张表，其次看索引表，一共建了两级索引。首先想象一下用户场景，大部分用户刷微博的时候，看的是他关注所有人的微博，然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下， 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户，取他们的前条微博ID，然后聚合排序。我们在做哈希（分库分表）的时候，同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的，今天的热点新闻，明天就没热度了，数据的冷热非常明显，这种场景就需要按照时间维度做分表，首先冷热数据做了分离（可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本），其次， 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分，那么这个用户所有数据都在一张表里，这张表就是无限增长的，时间长了查询会越来越慢。二级索引，是我们里面一个比较特殊的场景，就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时，通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统，当系统到千万级以后的时候，越来越庞杂，所解决的问题更偏向稳定性，性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来，你可以依赖你的服务RPC1、RPC2，你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点，就是说一个请求从用户过来之后，在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候，这些日志落在不同的机器上，你也不知道问题到底出在哪儿，各个服务之间互相隔离，互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段，就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题，我们刚才说日志互相隔离，我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID，然后结合RPC框架， 服务治理功能。假设请求从客户端过来，其中包含一个ID 101，到服务A时仍然带有ID 101，然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ，所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个，你做的时候，你不能说每个地方都加，对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作， 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 ， 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP，要做到零侵入的原则，就是对所有相关的中间件打点，从接口层组件（HTTP Client、HTTP Server）至到服务层组件（RPC Client、RPC Server），还有数据访问中间件的，这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志？服务化以后，每个服务可以用不同的开发语言， 考虑多种开发语言的兼容性 ， 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后，如何构建基于GPS导航的路况监控？我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题， 如果 单一用 户发现问题 后 ， 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么，但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控，每辆车有GPS定位，我想看北京哪儿拥堵的时候，怎么做？ 第一个 ， 你肯定要知道每个 车 在什么位置，它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识，加上每一次流动的信息，就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警，我们怎么能了解道路的流量状况和负载，并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高，单位时间可以通行多少辆车，这就是道路的容量。有了道路容量，再有道路的实时流量，我们就可以基于实习路况做预警？ 对应于 分布式系 统 的话如何构建？ 第一 ， 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ？SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义，相当于定义系统的容量。 第二个 ， 统计 线 上 动态 的流量，你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS，有了流量和容量，就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论，实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动，必须保障系统稳定，理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行，为什么？有技术的因素，有人为的因素，因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性，很难全局量化标准，所以真正流量来了以后，你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施：第一，最简单的就是有降 级 的 预 案，流量超过系统容量后，先把哪些功能砍掉，需要有明确的优先级 。第二个， 线上全链路压测，就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍（比如下线一半的服务器，缩容而不是扩容），看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子，推测系统数据库会先出现瓶颈，但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三，搭建在线 Docker 集群 ， 所有业务共享备用的 Docker集群资源，这样可以极大的避免每个业务都预留资源，但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升，这里以Java语言为例，首先， 一定要 理解 JAVA；第二步，JAVA完了以后，一定要 理 解 JVM；其次，还要 理解 操作系统；再次还是要了解一下 Design Pattern，这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴；还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。