笔记 - 数据密集型应用系统设计

事件溯源与CQRS架构如一本可回溯的“操作日志”，确保数据完整性与审计追踪；DataFrame则如“数据厨房”，将信息转化为机器学习所需的矩阵格式。二者分别解决了历史回溯与灵活分析的核心问题。

你是否曾在复杂的代码库中迷失，试图理清一个函数如何被三个服务调用，而每个服务又依赖五个不同的库？或者，当你试图为AI助手构建“理解”整个代码库的能力时，是否感到传统的数据结构力不从心？

如果你曾经和数据库打过交道，那你一定听说过关系模型和文档模型这两位"大佬"。它们就像是数据库世界的"少林派"和"逍遥派"——一个规矩森严，一个灵活随性。今天就来聊聊这场21世纪开始的"模型大战"。

可靠性、可伸缩性、可维护性是系统长期存活的命脉，它们决定你的软件能否不挂、不卡、不腐化。忽视这些，你的系统离崩溃只差一次流量高峰或一个手滑的配置。优秀的代码不仅要能跑，更要能优雅地跑到最后。

本文生动剖析系统性能核心指标，揭示“平均响应时间”的误导性，强调必须用百分位数（如p99）关注尾部延迟，并提供应对过载的实用工具箱，助你构建既快又稳的系统。

面对每天上亿条动态的洪流，社交平台的首页为何依然流畅？本文揭秘其背后的精妙架构演进：从低效的数据库轮询，转向基于“扇出”的推送模型，并利用物化视图、热点分离等策略，优雅应对明星发帖与海量关注的极端场。

单节点系统简单高效，适合多数场景；分布式系统提供扩展与容错，但复杂度剧增。架构选择应基于实际需求而非技术潮流，从简单开始，仅在必要时演进。合适的技术方案比“先进”的技术更重要。

在设计和构建数据密集型系统时，工程师和架构师面临的最基础、也最经典的决策之一就是：云服务（Cloud Services）还是自托管（Self-Hosting）？

在当今数据驱动的世界里，无论是支撑亿级用户的互联网应用，还是优化商业决策的企业后台，其底层都离不开两类扮演着截然不同角色的数据系统：操作型系统与分析型系统