大数据的读写分离

学习背景

    百度了一下“做为优秀程序员应该具备什么素质”，其中有一条，大数据！的确，我们将来做什么软件最牛，要做就做全球化的软件。今天旁边的同事问我最近研究什么呢？我吹牛说：研究如何把咱们的ITOO做到全球化。的确，我们面临的是大数据的时代，其中系统运维主要瓶颈在CPU、内存、和I\0等方面。

CPU瓶颈

    针对CPU瓶颈，大规模web开发的运维比较容易解决这个问题。现在大公司主要使用负载均衡来实现扩展性，充分利用CPU资源。其中值得注意的一点就是，每天服务器的CPU资源占用率不能超过70%，原因是如果有其他服务器宕机，剩余的服务器可以有资源缓冲增加的压力。

IO瓶颈

    正如大家知道的，内存和机械硬盘的速度整整能差1000万倍的速度。所以如果请求都去硬盘寻找数据，那么服务性能根本不能忍受。针对这个问题：一方面我们需要研究和学习操作系统的缓存，另一方面，编写程序需要使用精妙的算法。

其中读写分离，不仅缓解了数据库的压力，而且实现了数据库的扩展性。整体思想如下：

学习感受

1、人丑就要读书

2、技术实现不重要，思想最重要。