百度運維專家:我在大數據項目中踩過的那些坑
一、主要討論人員
提問:陳超,七牛云技術總監
回答:朱冠胤,百度資深大數據專家,連續兩次百度最高獎得主。
二、引言
“坐而論道”是一個輪流問答的玩法。本文是大數據主題周中,幾位國內一線專家激情問答的一部分內容。期間,各位群友也積極參與。
三、問題集錦
1.MongoDB在百度的使用場景及規模?
2.假設現在讓你完全主導一個類似Hadoop的項目,你會選擇哪種語言?
3.分享你在百度各種大數據項目中踩過的坑?
4.你所在團隊在自研和使用開源方案的主要考慮因素?
5.新一代分布式數據庫(NewSQL,類似Spanner)是一個好的創業方向嗎?
四、精彩回答
問:我們都知道你深度參與了百度多個成功的大數據項目,你是否可以分享下這個過程中踩過的典型的坑?
答:主要包括如下這些:
1.避免過度設計;有些問題考慮太早沒用;快速迭代,小步快跑!
2.防御性編程,認為一切都是不靠譜的(同時避免走向1的極端,例如離線系統,就不要考慮跨IDC高可用了)。
3.很多工作盡可能量化(能量化最好先量化);if you can’t measure it,you can’t improve it!
4.對外接口一定要慎重,不要輕易變動,兼容性尤其重要。
5.做好各種預案、監控,出現異常能快速定位是系統上游還是本系統還是系統下游的問題。
6.提供好架構和機制,讓業務方去調整配置各種策略。
7.將例行手工勞動自動化,人是不靠譜的;不要相信系統是萬能的,要有例行check機制。
其他Tips:
1.嚴格遵守編碼規范。
2.采用最嚴格的編譯選項。
3.做好CodeReview。
問:假設現在讓你完全主導一個類似Hadoop的項目,你會選擇哪種語言?(不考慮團隊,僅從語言層面出發)
答:類似Hadoop的項目:如果想開源,并且讓業界更多人參與進來,首選Java;Hadoop能取得巨大成功,我個人認為這與它選擇Java有很大關系。
相反,Storm選擇了一個比較小眾的語言Clojure,我聽到的一些消息,推ter重寫Storm其中一個原因就是,精通Clojure的程序員比較難招,開源社區很多人也參與不進來,項目本身的活躍度也會受影響。
一個完整系統,要考慮項目推廣(業務方接受程度)、項目開發、調試和維護成本,最后是性能。
拿Hadoop來說,接口層面需要支持Python、Php;如果是百度內部業務,還需要支持C++;如果是開放云對外服務,必須支持Java(對內則不用考慮,很少業務使用Java開發)。
對性能要求較高的部分,會考慮用C++;例如向量計算,會考慮SSE向量化,或一些業界成熟的高性能庫,甚至會考慮GPU或FPGA實現。
除了這兩部分,就考慮公司通用基礎服務,盡量減少重復造輪子,多利用程序的基礎庫,例如序列化、rpc實現支持情況等,結合百度情況,會優先考慮C++。
問:面對眾多開源解決方案,你所在團隊在自研和使用開源方案的主要考慮因素有哪些?
答:1.首先搞清楚究竟想解決什么業務場景的問題,包括已明確需求和潛在需求。
2.優先并充分調研業界已有實現(論文、代碼、論文活躍度和主要committer交流等),要想清楚該系統試圖解決的業務場景是否是我們準備解決的;該方案在業界有哪些公司在站臺(爭取拿到一些內部消息),構造一定規模測試,內部組織分享調研成果。
3.該方案是否能hold住(從設計理念到代碼級深度理解),是否容易維護(選擇了Clojure估計難度不是一點半點),是否容易推廣(看業務方對它的接受程度)。
4.如果上述3個都回答了,且答案是yes,此時看看該系統的論文(或原理)。和論文(或原理)對比,假設論文沒有缺陷且能很好覆蓋典型業務場景,則看該系統對論文的實現情況,是否有重大缺陷,如果有,一票否決;如果沒有,不猶豫,選它好了:)
5.能達到這點的不多,所以很多項目都自研了......
問:請說一下MongoDB在百度的使用場景及規模。
答:MongoDB在百度比較小眾,應用規模應該在百臺量級,基礎架構部對內不提供統一服務,都是各業務線自行維護。
百度開放云對外提供MongoDB,主要是在BAE(BaiduAppEngine)產品中提供共享模式的Mongo服務。
問:你覺得現在新一代分布式數據庫(NewSQL,類似Spanner)是一個好的創業方向嗎?
答:選擇類Spanner系統來創業,注定不走尋常路,挑戰極大。
首先,看該產品的受眾,有這類需求的客戶似乎都是大企業(一般用mysql就搞定了,需要拆到128個實例太少見了),銀行、能源行業等,都是不差錢的主。
如果自己創業,即便做出來了,客戶一般也基本不考慮,他們不會相信一個創業公司能提供這樣的質量和服務能力。
其次,實現難度,實現Spanner的技術難度不小。
從我不專業的角度來看,類似RedShift的系統是個不錯的創業方向,很多公司都有這類需求,目前業界缺乏很好的開源實現,而已有商業化實現成本都比較高。