实际技术选型的考虑因素

最近在工作中我需要把数据从公共的 Data Warehouse（数据仓库）导出来，放到属于我们 team 自己账号的云端存储资源中去，然后再在我们的应用中查询这样的资源。需要导出数据是因为直接从 Data Warehouse 查询数据是一个缓慢而且异步的过程，而我们的应用数据查询需要实时性。现在要解决这个问题有一些 AWS 的服务可供我们可以选择，基本上分成了两大类：

第一类是存储和内容分发（Storage & Content Delivery）：

• CloudFront：CloudFront 是用于内容分发给不同地区用户的，它在全球设有数个 “edge”，作为临近网络访问数据的入口。就如同大网站建立的 CDN 设备一样。这显然不是我需要的。
• Glacier：Glacier 非常用来适合存储不常用的、压缩的和备份的海量文件数据，在集中文件存储的服务中，它是最便宜的。比如存储日志、备案资料等等。当然，它牺牲了数据传输的性能和一致性。显然它也不适合我的场景。
• S3：S3（Simple Storage Service）适合存储原始数据、大对象（单个上限 5Tb），费用比数据库服务低。如果我最终决定使用文件系统来存储数据，它是一个好的选择。另外，无论是 Glacier 还是 S3，层级概念上最大的以及都是地区级别的（在 Glacier 里面叫做 vault，在 S3 里面叫做 bucket，每个这样的单元都位于某一个地区，例如 Asin Pacific），因此如果需要全球多个节点访问同一份数据，需要额外把数据分发到各个地区去。
• Storage Gateway：Storage Gateway 是用于集成 IT 环境的内部部署的，它支持基于网关缓存的优化或者是网关存储的优化，便于本地和临近网络快速获取数据。它可以用于公司内部不同地理位置的文件共享、镜像或者备份，也不适合我这里的场景。

选择文件存储不能提供数据库的条件查询等功能，目前我的场景下并不需要，我只需要根据不同的区域和数据唯一键来获取数据集就可以了，否则，我需要考虑数据库服务：

• DynamoDB：DynamoDB 是挂在云上的 NoSQL 数据库服务，每一张表都需要指定一个 hash 的主键或者是 hash 加 range 两层的主键，同时，它的数据读取和存储的最小单位是 4KB，也就是说，存取 0.5KB 和 4KB 的数据，性能表现是几乎一样的。从数据量来看，如果选择数据库服务，它是最适合解决我的问题。
• SimpleDB：和 DynamoDB 相似，非关系型数据库，结构可随意变换，而且数据自动索引，所以查询是非常快的。它的数据容量小得多，有一个典型用法是使用 SimpleDB 来存储 S3 的文件地址，就像 “指针” 一样。但是它的容量限制需要考虑，每个 domain 只有 10G 的上限，可以建立多个 domain，但是那样就需要应用自己来路由选择 domain 了。关于一致性，它和 DynamoDB 一样，可以选择最终一致性和强一致性，当然，强一致性需要花费更多钱，还会降低吞吐量。
• ElastiCache：把 Memcached 或者 Redis 搬到了云上，这显然不是我需要的。
• RDS：RDS（Relational Database Service）相当于把关系型数据库搬到了云上，它和 DynamoDB 或者 SimpleDB 的区别，主要就是 RDB 和 NoSQL DB 的区别。
• RedShift：RedShift 是一个数据仓库服务，利用列式存储技术及节点间并行分布式查询，对于上 P 的数据访问做了优化。

在这里还可以找到这几个 AWS 上数据库服务的不同，用一表以蔽之：

If You Need	Consider Using
A relational database service with minimal administration	Amazon RDS, a fully managed service that offers a choice of MySQL, Oracle or SQL Server database engines, scale compute & storage, Multi-AZ availability and more.
A fast, highly scalable NoSQL database service	Amazon DynamoDB, a fully managed service that offers extremely fast performance, seamless scalability and reliability, low cost and more.
A NoSQL database service for smaller datasets	Amazon SimpleDB, a fully managed service that provides a schemaless database, reliability and more.
A relational database you can manage on your own	Your choice of relational AMIs on Amazon EC2 and EBS that provide scale compute & storage, complete control over instances, and more.

再有另一个技术选型的例子，在 web 容器中选择 Tomcat 还是 Jetty。Jetty 结构简单，容易定制其组件，也就是说，小和简单（这也是当初 Google 选择它作为 app 引擎的最重要原因），是它最大的优势。Jetty 在同时处理大量连接并且需要长时间保持这些连接的时候，性能上更有优势，因为它是基于 NIO，而不是 Tomcat 的 BIO 来处理请求的；但是我们也能找到很多性能测试的数据，在对于连接生命周期非常短而且非常频繁的请求，Tomcat 的性能要优于 Jetty。

以下摘选自 《Jetty VS Tomcat Performance Comparison》的二者比较：

Jetty Features and Powered:

• Full-featured and standards-based.
• Embeddable and Asynchronous.
• Open source and commercially usable.
• Dual licensed under Apache and Eclipse.
• Flexible and extensible, Enterprise scalable.
• Strong Tools, Application, Devices and Cloud computing supported.
• Low maintenance cost.
• Small and Efficient.

Tomcat Features and Powered:

• Famous open source under Apache.
• Easier to embed Tomcat in your applications, e.g. in JBoss.
• Implements the Servlet 3.0, JSP 2.2 and JSP-EL 2.2 support.
• Strong and widely commercially usable and use.
• Easy integrated with other application such as Spring.
• Flexible and extensible, Enterprise scalable.
• Faster JSP parsing.
• Stable.

在选择实现技术的时候经常会遇到这样或那样的选择题，上面的两个例子，都是相对理性地分析和比较的例子。我们考虑的内容往往包括功能、性能、社区支持、扩展性和定制性、已知问题和约束等等。

但是，具有讽刺意味的是，仔细想想，实际上我们选择某一项技术的最重要的原因，却远远不是那些 “理智的分析”，而是下面这些：

• “因为大家都在用它啊”，比如项目用 Java 或者 C++作为主要语言来实现，我想很多人和我一样，经常并没有经过太多思考，这似乎是一个思维惯性。
• “因为我没有用过这项技术，我感兴趣，我想学一下”，其实这也无可厚非，我以前也经历过一个项目组，大部分人（包括主管在内），都排斥使用新技术，原因是担心风险。我原则上认同风险一说，但是适度范围内给程序员选择技术的自由从长远看是有好处的，尤其是技术也是需要进步的。把所有问题都让 “工程商人” 来解决，只会让目光过于浅近。
• “因为我只知道它啊”，这种情况更多。你为什么选择 C3P0 连接池？因为那时候我不知道还有哪些别的数据库连接池……

工程师总会在技术选型的时候寻找某种平衡，纸面上未必会写这三条理由，但是心里面，有意识无意识地，一定会给向着这三条理由倾斜。

现在让我们退一步，倘若我们都非常理性地评估了类似技术的优缺点，但是在真正使用技术实现的时候，却发现，实际上这几条类似的技术都可以实现，选哪个关系并不大。因为数据规模、问题大小，都不足以到了非得区分类似技术优劣的地步。举例来说，持久层使用 MyBatis 还是 Hibernate，优秀的程序员可以说出二者各自的好处是什么，也许对于大型项目至关重要；但是也有程序员会吐槽，其实用哪个都可以啊，好处坏处的差异并没有那么明显，因为我的项目那么小，需要的数据库读写如此简单……

有人说，小项目可以帮助拓宽技术视野，但是只做小项目无法深入了解技术本身，因为你无从比较并理解类似技术的优劣。这也是 “玩具代码” 在学新东西的时候有成就感，也很适合技术分享的胶片之用，却无法带来工程师持续成长的原因。

你觉得是不是这样呢？

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