针对存储服务的优化，我们通常会着手两个方面：
1. 提升读写性能，特别是优化读取效率。因为我们的产品多数是读取频率高于写入频率的。例如，微信朋友圈、微博和淘宝等服务，它们的查询 QPS明显高于写入 QPS。
2. 加强存储系统的扩展性，以满足不断增长的数据存储需求。
NoSQL，No SQL？
NoSQL是一种非关系型数据库，与传统的关系型数据库有所不同。NoSQL数据库不使用SQL作为查询语言，而是提供了其他方式来操作数据。它们通常具有出色的横向扩展能力和高性能的读写操作，非常适合处理互联网项目中的大数据量和高并发访问的需求。因此，许多大型公司，如小米、微博和陌陌，都倾向于选择NoSQL数据库作为其处理高并发大容量数据的存储服务。
Redis、LevelDB等键值存储数据库，以其极高的读写性能而著称，通常在对性能有较高要求的场景下得到广泛应用。Hbase、Cassandra等列式存储数据库则以其以列为存储单位而闻名，特别适用于离线数据统计等场景。至于MongoDB、CouchDB等文档型数据库，其主要特点在于Schema Free，即数据表的字段可以灵活扩展，这使得它们在处理具有多变字段结构的数据，比如电商系统中的商品信息，更加简单和灵活
使用 NoSQL 提升写入性能
数据库系统通常使用传统的机械硬盘进行存储，而机械硬盘的访问方式主要有两种：随机IO和顺序IO。随机IO需要花费大量时间进行磁盘寻道，因此其读写效率通常比顺序IO低两到三个数量级。为了提升写入性能，需要尽量减少随机IO的发生。
以MySQL的InnoDB存储引擎为例，更新binlog、redo log、undo log等操作通常采用顺序IO，而更新datafile和索引文件则需要进行随机IO。尽管关系数据库进行了许多优化，比如先将写入数据存入内存，然后批量刷新到磁盘上，但随机IO仍然难以避免。
在InnoDB引擎中，索引通常采用B+树结构组织。由于MySQL的主键是聚簇索引，即数据和索引数据存储在一起，因此在数据插入或更新时需要找到合适的位置并写入特定位置，这就会引发随机IO。此外，一旦发生页分裂，就不可避免地会涉及数据的移动，进一步降低写入性能。
NoSQL 数据库是怎么解决这个问题的呢？
许多NoSQL数据库都采用基于LSM树的存储引擎，这种算法在性能上取得了很大突破，因此在这里我想深入探讨一下LSM树的工作原理。LSM树（Log-Structured Merge Tree）通过牺牲一定的读性能来实现高效的写入操作，因此像Hbase、Cassandra和LevelDB等数据库都采用了这种存储引擎。
LSM树的核心思想很简单：数据首先写入到一个称为MemTable的内存结构中，并按照写入的键（Key）进行排序。为了避免因机器掉电或重启而丢失MemTable中的数据，通常会通过Write Ahead Log的方式将数据备份到磁盘上。当MemTable累积到一定规模时，会将其刷新为一个新文件，我们称之为SSTable（Sorted String Table）。当SSTable数量达到一定阈值时，会将它们进行合并，以减少文件数量，因为SSTable都是有序的，所以合并速度非常快。
在进行LSM树的数据读取时，首先从MemTable中查找数据，如果未找到，则从SSTable中查找。由于数据是有序存储的，因此查询效率非常高。然而，由于数据被拆分成多个SSTable，读取效率可能低于B+树索引。
图片
提升扩展性
此外，在可扩展性方面，许多NoSQL数据库具有天然的优势。以您的垂直电商系统为例，您已经添加了评论系统，最初对系统的评估比较乐观，认为评论量级不会迅速增长，因此将数据库分成了8个库，每个库又分成了16张表。但是评论系统上线后，存储量迅速增长，您不得不将数据库进一步分割成更多的库和表，而数据也必须重新迁移到新的库表中，这个过程非常痛苦且容易出错。在这种情况下，您是否考虑过使用NoSQL数据库来彻底解决可扩展性问题呢？经过调查，您会发现NoSQL数据库在设计之初就考虑到了分布式和大数据存储的场景，比如像MongoDB就具备三个关键的扩展性特性。
另一个关键特性是Replica，也称为副本集。您可以将其视为主从复制，即通过将数据复制多份来确保在主节点故障时数据不会丢失。同时，副本还可以分担读请求。在副本中，主节点负责处理写请求，并将数据变更记录到oplog中（类似于binlog）；从节点接收oplog后，会修改自身的数据以保持与主节点的一致性。一旦主节点故障，MongoDB将从从节点中选取一个节点作为主节点，继续提供写入数据的服务。
第二个特性是Shard，也称为分片，您可以将其视为分库分表，即根据某种规则将数据拆分成多份，存储在不同的机器上。MongoDB的Sharding特性通常需要三个角色来支持：Shard Server，实际存储数据的节点，是一个独立的Mongod进程；Config Server，也是一组Mongod进程，主要存储一些元信息，例如哪些分片存储了哪些数据等；最后是Route Server，它不实际存储数据，仅用作路由，从Config Server获取元信息后，将请求路由到正确的Shard Server。
图片
另外一个关键特性是负载均衡，即当MongoDB发现Shard之间数据分布不均匀时，会启动Balancer进程对数据进行重新分配，以确保不同Shard Server的数据尽可能均衡。当Shard Server的存储空间不足需要扩容时，数据会自动迁移到新的Shard Server上，从而减少了数据迁移和验证的成本。
在性能方面，NoSQL数据库利用一些算法将磁盘上的随机写操作转换为顺序写，从而提升了写入性能。在某些场景下，如全文搜索功能，传统的关系型数据库无法有效支持，而需要借助NoSQL数据库的特性。
就扩展性而言，NoSQL数据库天生支持分布式架构，具备数据冗余和数据分片的特性。这些特点使得NoSQL成为传统关系型数据库的有效补充。在选择NoSQL数据库时，需要深入了解各种组件的实现原理，并具备一定的运维经验。否则，盲目地引入新的NoSQL数据库可能导致故障无法解决，成为整个系统的负担。
我曾在以前的项目中使用Elasticsearch作为持久存储，支持社区的动态流功能。初期开发进展顺利，Elasticsearch提供了灵活高效的查询功能，业务功能得以快速迭代，代码也简洁易懂。然而，随着流量的增加，由于缺乏成熟的Elasticsearch运维能力，频繁出现故障。尤其是在高峰期，节点不稳定的问题更加突出。由于业务压力巨大，无法投入足够的人力和时间深入学习和理解Elasticsearch，最终不得不做出重大改动，回归熟悉的MySQL。因此，对于开源组件的使用，不应止步于简单的入门阶段，而应具备足够的运维能力。
