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@liuruicai 2017-07-19T10:27:21.000000Z 字数 885 阅读 423

技术迷们,你不是Google

笔记 技术选型 方法论


这是读You Are Not Google 笔记,对作者指出的问题深有体会,技术迷会很容易会被那些高大上的技术吸引,从而忽略了真正面对的问题。

观点

错误案例

小公司的场景 选错的大公司技术 大公司 大公司要场景(解决的问题) 小公司情况分析 小公司真正的方案
PostgreSQL查询需要耗费几分钟的时间 Cassandra Amazon 保证购物车的高可用性 数据表里有5000万条数据,每条数据最多80个字节。如果从SSD上整块地读取所有数据大概需要5秒钟 耐心的调优,或其它技术
每天最多几百个的事务 kafka LinkedIn 几年前就已达到每天数万亿,高峰时段1000万/秒消息 10个数量级的差距
50个人的公司? SOA Amazon 2001年,意识到他们的前端需要横向伸缩,当时有7800个员工和30亿美元的销售规模
Hadoop, Spark Google 解决吞吐量,而不是容量 你真有那么多数据吗?你业务增长超过了SSD降价的速度了吗?

好案例:

截止2016年,Stack Exchange每天要处理2亿个请求,但是他们只用了4个SQL Server,一个用于Stack Overflow,一个用于其他用途,另外两个作为备份复本。

技术名词:

方法论:UNPHAT

  1. Understand: 别急着找方案,先了解你的问题
  2. eNumerate:列出多种方案
  3. Paper:阅读相关论文
  4. Historical context:了解候选方案的产生背景
  5. Advantages:比较优缺点
  6. Think: 候选方案适合你的问题吗。例如:数据量没达到多少,咱就不用hadoop。

反思:

这些技术在相比大公司采用它们时已更成熟,更多人熟悉,所以采用它们成本真有那么高吗?
当时采用SOA跟现在采用成本差别大的很,相关技术有人员储备都已不同。

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