存储系统开发那些不太正经但挺管用的原则和经验分享

整理自一些资深工程师在技术沙龙、内部wiki及非正式场合的分享，带有浓厚的个人色彩和场景感，请酌情参考）

硬盘不是拿来“用”的，是拿来“换”的。

这话听起来像个冷笑话,但背后是血泪教训，来源是某位处理过无数次线上存储故障的老大，他的意思是，你在设计存储系统时，脑子里不能光想着这块硬盘怎么读写性能最好、寿命最长，你得假设它明天、甚至下一秒就会毫无征兆地彻底挂掉，而且是那种连一声“再见”都不说的暴毙，你的系统核心必须是：任何一块硬盘挂了，数据不能丢，服务不能停，什么RAID、多副本、EC编码，不是为了提升那点读取速度的，那是你系统的“保命符”，你对待硬盘的态度，应该像特种部队对待弹匣一样，打光一个立刻换下一个，整个过程行云流水，不能卡壳，老想着“优化”单块盘的寿命，往往会在可靠性和可维护性上栽大跟头。

日志是你的“时光机”，能多详细就多详细。

这个经验来自一个电商平台的数据库团队,他们曾经花了整整一周时间，去追查一个一个月前发生的、导致用户余额莫名其妙少了几毛钱的诡异Bug，最后能破案，全靠当时某个不起眼的组件打开了一个非常详细的Debug级别日志，这个日志平时毛用没有，还占地方，但就在事发那天，它像日记一样记录了一个罕见并发操作的全过程，从那以后，他们立下规矩：核心数据路径上，尤其是涉及钱和关键状态变更的，日志必须打到“话痨”级别，别太担心磁盘空间，空间比工程师的时间便宜多了，你的日志系统，就是你回到过去案发现场的唯一“时光机”，当线上出现“灵异事件”时，你就会感谢那个当初坚持要写“废话日志”的自己。

性能问题，十有八九是“自己人”搞的鬼。

新手一出性能问题,就怀疑是磁盘IOPS不够、网络带宽瓶颈，但很多老鸟会告诉你，先别急着甩锅给硬件，来源是多个性能调优案例的共识，你得先拿着“放大镜”审视自己的代码：是不是在哪里不小心搞了个“惊群效应”，让一百个进程同时去抢一个锁？是不是某个查询没加索引，变成了全表扫描？是不是内存缓存用得不对，引发了大量的缓存穿透？他们有个形象的比喻：这就像交通堵塞，你别总怪路不够宽，先看看是不是有车在路口抛锚了，或者有司机在路中间看地图，先把这些“内部违章”处理干净，往往流量自己就顺畅了。

“差不多”的容量规划，等于在悬崖边开车。

这是个运维负责人的口头禅,他说，存储容量这玩意儿，没有“黄色预警”，只有“绿色”和“红色”，当你发现磁盘使用率达到70%、80%，觉得“还有点空间，不着急”的时候，危险已经非常近了，因为数据的增长往往不是线性的，可能因为一个业务活动、一个数据导入任务，一夜之间就爆仓，一旦磁盘100%写满，那引发的连锁反应是灾难性的，数据库锁死、服务崩溃，恢复起来极其麻烦，他的经验是：设定一个硬性的“高水位线”，比如70%，到了就必须、立刻、马上扩容，把容量规划当成消防演习，而不是火灾现场才去找水管。

最可靠的组件，是那个你随时能完整掌控的“傻白甜”。

这个观点有点反直觉,来自一个崇尚简单美的架构师，他反对在核心存储链路上引入过多功能强大但黑盒的、依赖复杂的中间件或软件，他说，那些看起来“聪明绝顶”的组件，一旦出问题，你可能连诊断的门都摸不着，相反，一个功能简单、逻辑清晰、所有行为都一目了然的“傻白甜”组件，即使性能弱一点，功能少一点，但你知道它的每一个“脾气”，能预测它的所有行为，出了问题能快速定位和修复，这种“可控性”带来的可靠性，远胜于纸面上华丽的性能指标，系统不是炫技的地方，是求稳的基石。

备份的终极考验是“恢复”，而不是“备份”本身。

很多人把数据备份当成一个任务,只要备份脚本每天成功运行，就高枕无忧了，这是最大的误区，来源是一个经历过真实数据灾难恢复的团队，他们发现，平时运行良好的备份，在真正需要恢复时，要么因为版本不兼容恢复失败，要么恢复速度慢得惊人，业务等不起，所以他们定下了一个“魔鬼规矩”：定期（比如每季度）随机抽一个备份集，在一个隔离的环境里做一次真实的、完整的恢复演练，这个过程很痛苦，但能暴露出所有问题：备份文件是否损坏？恢复流程是否顺畅？恢复时间是否符合预期？只有能快速、准确恢复的备份，才叫备份，否则，那就是一堆占用空间的电子垃圾。

给存储系统“减肥”，比让它“长肌肉”更重要。

存储系统用久了,就像人的身体，会堆积很多“脂肪”：无用的临时文件、过期的日志、删除数据后留下的空间碎片、陈旧的索引等等，一位负责维护大型对象存储的工程师说，他们定期要做的“运维体操”就是给系统“减肥”，这些“脂肪”不会立刻致命，但会拖慢系统的速度，增加管理的复杂度，定期清理、归档、重整，让系统保持“苗条”和“健康”，远比一味地增加硬件资源（长肌肉）更有效，成本也更低，一个轻盈的系统，故障率都会低很多。

这些原则和经验,听起来不那么正经八百，甚至有点土，但都是在真实的故障、加班和复盘会中淬炼出来的，它们关注的往往不是高深的算法，而是工程实践中的常识、纪律和敬畏心。