可靠，可扩展，可维护

可靠性意味着即使发生故障，系统也可以正常工作。故障包括硬件、软件以及人为方面。容错技术可以很好地隐藏某种类型故障，避免影响最终用户。

可扩展性是指负载增加时， 有效保持系统性能的相关技术策略。可以理解为当负载增加时，是否可以无脑扩机器来解决

可维护性意味 着许多方面，但究其本质是为了让工程和运营团队更为轻松。良好的抽象可以帮助降低复杂性， 井使系统更易于修改和适配新场景。

数据存储与检索

存储引擎，分为两大类，针对事务处理(OLTP)的架构和针对分析性(OLAP)的架构，他们的访问模式有很大差异。OLTP通常面对用户，会收到大量的请求，通常每个请求只涉及少量的记录，应用程序基于某种键来请求记录，通过索引来查找所请求键的数据，磁盘寻道时间往往是瓶颈。OLAP通常是面向的不是最终用户，数据仓库和类似的分析型系统主要是分析师使用，查询的请求数远低于OLTP，但是每个查询通常要求非常可可，比如短时间内扫描百万记录，磁盘带宽通常是瓶颈，面向列的存储对于这种工作负载成为了新的解决方案

OLTP(事务处理)，有两个主要的存储引擎流派，日志结构流派，比如Hbase，lucene。原地更新流派，B-tree。日志结果的存储引擎关键思想是将磁盘上随机写入变成了顺序写入，极大的提高了性能

数据编码与演化

特定编程语言的编码，用的比较少，不能跨平台，兼容性也没有保障

文本格式编码，json，xml等，兼容性取决于如何使用，可以向前和向后兼容。优点是人类可读，缺点是占用内存较多，数据类型支持模糊，需要消息处理数字和二进制字符串

二进制编码，Thrift，pb等，清晰定义了向前和向后兼容语义，更加节省内存，缺点是人类不可读

数据复制

高可用性，某台机器故障，系统也能正常运行

低延迟，将数据放置在距离用户较近的地方

可扩展性，多副本读取，提供读操作吞吐量

三种多副本方案，主从复制，写操作发送到主节点，主节点将数据更改发送到从节点。多主节点复制，客户端将写请求发送到一个主节点，主节点同步到其它节点。无主节点复制，发送时发到多个节点上，读取时从多个节点读取。主从比较好理解，多主用于提高性能，比如就近接入，多人同时编辑同一文档

复制滞后，写后读一致性，用户能看到自己提交的数据。单调读，用户再某个时间点读到数据后，不会再读到比此时更早的数据。前缀一致读，先读取问题，后看到答案

数据分区

数据量太大的情况下，单机进行存储和处理就会成为瓶颈，需要引入分区机制。分区的目的是均匀分布数据，负载均衡

分区方法。基于关键字区间的分区，先对关键字进行排序，每个分区只负责一段区域，优点是支持区间查询，但是如果经常访问某一区间，就有热点风险，分区太大时分裂成两个子区间来解决这个问题。哈希分区，将哈希函数作用于每个关键字，每个分区负责一定范围的哈希值，这种方法打破了顺序，区间查询低，但负载均衡更好。

分区与二级索引，本地索引，索引存在和关键字相同的分区，更新时只更新一个分区，读取时要读取索引的分区。全局索引，基于索引值独立的分区，包含多个分区的记录，写入时更新多个分区，读取时只读取一个分区。做取舍，看业务场景是读多写少还是读少写

分布式系统的挑战

网络延时和丢包，节点的时钟不同步，时钟跳跃或者倒退，进场遭遇暂停，比如垃圾回收。

一致性与共识

线性化，使多副本看起来像是单一副本，线性化概念简单，容易理解，问题是性能低

因果顺序，