第87篇
极客时间《从0开始学架构》课程笔记。
标准技术框架
互联网的标准技术架构
存储层技术
1、SQL
- SQL即关系数据，NoSQL不是No SQL，而是Not Only SQL，是SQL的补充
- 关系数据不可能被抛弃，所以需要考虑在业务发展后期如何将数据拆分到多个数据库实例，并且保证业务性能需求
- 数据库拆分满足了性能要求，但同样引入了复杂度问题，如何拆？如何组合？
- 流行做法是将这部分功能独立成中间件，即把分库分表做到自动化和平台化，小公司建议使用开源方案，如 MySQL Router、360 Atlas
- 规模扩大到一定程度后一般会在SQL集群构建SQL存储平台，以对业务透明的形式提供资源分配、数据备份、迁移、容灾、读写分离、分库分表等一系列服务
2、NoSQL
- NoSQL数据结构与传统SQL不同，典型NoSQL数据结构：Memcache的key-value结构、Redis的复杂数据结构、MongoDB的文档数据结构
- NoSQL的性能表现比传统SQL更好，可以弥补关系数据库的不足
- NoSQL方案一般自带集群功能，应用起来比SQL分库分表更简单
- NoSQL发展到一定规模后会在集群基础上再实现统一存储平台，统一存储平台主要实现资源动态按需分配、资源自动化管理、故障自动化处理，一般在NoSQL服务器规模达到千台以上才有更大收益
3、小文件存储
- 小文件数据主要是用于展示的数据，如淘宝商品图片、微博内容等，存在3个典型特征，数据小、数量巨大、访问量巨大
- 小文件存储不一定需要业务规模很大，在业务起步阶段就可以做小文件统一存储
- 在开源方案基础上封装小文件存储平台比较常见，如 HBase、Hadoop、Hypertable、FastDFS都可以作为小文件存储底层平台
- 典型的小文件存储：淘宝的TFS、京东的JFS、Facebook的Haystack
4、大文件存储
- 互联网行业的两类大文件：一是业务上的大数据，如Youtube视频文件、电影文件；二是海量的日志数据，如访问日志、操作日志等
- 大文件的特点与小文件相反，数量不多，但每个文件都很大，几百MB、几个GB很常见，可能还有几十GB、几TB的数据
- 大数据起源于Google的3篇大数据论文（Bigtable\Map-Reduce\GFS），开源界大数据处理方案是Yahoo开源的Hadoop系列（HDFS\HBase等）
- 大数据存储和处理一般都是选用开源方案，如Hadoop、HBase、Storm、Hive 等，只有大公司会基于开源方案封装自己的大数据平台，如淘宝的云梯系统、腾讯的TDW系统
Hadoop生态圈
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