《Designing Data-Intensive Applications》学习笔记 Chapter4

编码和扩展

当有变更如数据结构变更时,我们常常需要考虑兼容。可以使用灰度等方式,因此会造成新老代码并存的现象,当然你可以直接隔离,让新代码读新数据,老代码读老数据,但若是无法隔离时,我们需要考虑向前兼容和向后兼容。向前兼容即老代码可以兼容新数据,向后兼容即新代码也可以用老数据。

当我们使用数据时,常常是2个维度

  • 在内存中使用,数据在对象中,是一个个数据结构,如list,set等
  • 在网络传输,磁盘等中,是一类 self-contained sequence byte,如JSON,XML等
    2个阶段的转换,就是我们通常所说的编码环节,也能叫序列化等

一、编码

1.1 特定语言的编码

如java的serializable,这些序列化方式适合特定语言绑定的,这使得这些序列化不能通用,也一般不保证兼容性

1.2 Json,XML,二进制

json,xml,csv等都是文本形式的通用format,这使得对人类理解比较友好
但这些也有一些问题存在,如对二进制的不支持,一些数字类型的精度缺失等
当你数据小时,一般不会有这考虑,但当数据很大,如TB等时,传输的速度重要性就体现了出来。要考虑json比xml更迅速。有很多特定的编码对xml,json等做了扩展如BJson等,但再实际中,都没有像Json、xml一样得到广泛使用

1.3Thrift and Protocol Buffers

这是facebook和google各自支持的编码格式,2者都需要预先定义数据结构
此外还有用于hadoop的Avro等

关于编码,在这只做了解,不深究

2.数据流

数据流,即从一个地方转移到另一个地方,归根结底就3种方式

  • 通过数据库
  • 通过服务,RPC Or restful
  • 作为消息传输

关于RPC:remote producer call,本意是想让远程调用像本地服务一样使用,但我们必须明确的一点是,由于网络的存在,你永远不可能真正对到像本地一样调用远程服务。因此现代的RPC框架都是清晰得考虑到这些,做了各种超时,重试策略等方面的改进

比较restful和RPC,尽管rpc再调用时,可能速度更快,但restful有着意义清晰,调试方便,支持齐全等优点。因此在实际中,公共服务常使用restful,而内部的服务可以根据需要选择RPC

关于兼容性:在考虑RPC的兼容性时,由于我们都是先变更服务层,再变更客户端。因此我们需要考虑的是,request的向前兼容和response的向后兼容

消息系统:

最重要的一点是关于它异步的特点,所有的消息必然都是异步的。
消息系统,我们一般要使用消息代理(message broker)或者叫消息中间件的服务队消息进行暂存
比较消息系统和RPC

  • 消息系统解耦了服务和客户端,客户端不需要知道服务端的真实IP等信息
  • 消息系统可以防止因为宕机导致数据丢失
  • 允许一条消息发给多给目的地

消息系统的 actor model,这是一个关于控制并发的模型,不做深入,就是通过消息消除了race codition,没一个actor都根据消息的先后顺序进行处理

distributed actor framework essentially integrates a message broker and the actor
programming model into a single framework
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