如果你一讲一讲跟到现在，那首先要恭喜你，马上就看到胜利的曙光了。过去的50多讲里，我把计算机组成原理中的各个知识点，一点一点和你拆解了。对于其中的很多知识点，我也给了相应的代码示例和实际的应用案例。
不过呢，相信你和我一样，觉得只了解这样一个个零散的知识点和案例还不过瘾。那么从今天开始，我们就进入应用篇。我会通过两个应用系统的案例，串联起计算机组成原理的两大块知识点，一个是我们的整个存储器系统，另一个自然是我们的CPU和指令系统了。
我们今天就先从搭建一个大型的DMP系统开始，利用组成原理里面学到的存储器知识，来做选型判断，从而更深入地理解计算机组成原理。
我们先来看一下什么是DMP系统。DMP系统的全称叫作数据管理平台（Data Management Platform），目前广泛应用在互联网的广告定向（Ad Targeting）、个性化推荐（Recommendation）这些领域。
通常来说，DMP系统会通过处理海量的互联网访问数据以及机器学习算法，给一个用户标注上各种各样的标签。然后，在我们做个性化推荐和广告投放的时候，再利用这些这些标签，去做实际的广告排序、推荐等工作。无论是Google的搜索广告、淘宝里千人千面的商品信息，还是抖音里面的信息流推荐，背后都会有一个DMP系统。
那么，一个DMP系统应该怎么搭建呢？对于外部使用DMP的系统或者用户来说，可以简单地把DMP看成是一个键-值对（Key-Value）数据库。我们的广告系统或者推荐系统，可以通过一个客户端输入用户的唯一标识（ID），然后拿到这个用户的各种信息。
这些信息中，有些是用户的人口属性信息（Demographic），比如性别、年龄；有些是非常具体的行为（Behavior），比如用户最近看过的商品是什么，用户的手机型号是什么；有一些是我们通过算法系统计算出来的兴趣（Interests），比如用户喜欢健身、听音乐；还有一些则是完全通过机器学习算法得出的用户向量，给后面的推荐算法或者广告算法作为数据输入。
基于此，对于这个KV数据库，我们的期望也很清楚，那就是：低响应时间（Low Response Time）、高可用性（High Availability）、高并发（High Concurrency）、海量数据（Big Data），同时我们需要付得起对应的成本（Affordable Cost）。如果用数字来衡量这些指标，那么我们的期望就会具体化成下面这样。
这五个因素一结合，听起来是不是就不那么简单了？不过，更复杂的还在后面呢。
虽然从外部看起来，DMP特别简单，就是一个KV数据库，但是生成这个数据库需要做的事情更多。我们下面一起来看一看。
为了能够生成这个KV数据库，我们需要有一个在客户端或者Web端的数据采集模块，不断采集用户的行为，向后端的服务器发送数据。服务器端接收到数据，就要把这份数据放到一个数据管道（Data Pipeline）里面。数据管道的下游，需要实际将数据落地到数据仓库（Data Warehouse），把所有的这些数据结构化地存储起来。后续，我们就可以通过程序去分析这部分日志，生成报表或者或者利用数据运行各种机器学习算法。
除了这个数据仓库之外，我们还会有一个实时数据处理模块（Realtime Data Processing），也放在数据管道的下游。它同样会读取数据管道里面的数据，去进行各种实时计算，然后把需要的结果写入到DMP的KV数据库里面去。
面对这里的KV数据库、数据管道以及数据仓库，这三个不同的数据存储的需求，最合理的技术方案是什么呢？你可以先自己思考一下，我这里先卖个关子。
我共事过的不少不错的Web程序员，面对这个问题的时候，常常会说：“这有什么难的，用MongoDB就好了呀！”如果你也选择了MongoDB，那最终的结果一定是一场灾难。我为什么这么说呢？
MongoDB的设计听起来特别厉害，不需要预先数据Schema，访问速度很快，还能够无限水平扩展。作为KV数据库，我们可以把MongoDB当作DMP里面的KV数据库；除此之外，MongoDB还能水平扩展、跑MQL，我们可以把它当作数据仓库来用。至于数据管道，只要我们能够不断往MongoDB里面，插入新的数据就好了。从运维的角度来说，我们只需要维护一种数据库，技术栈也变得简单了。看起来，MongoDB这个选择真是相当完美！
但是，作为一个老程序员，第一次听到MongoDB这样“万能”的解决方案，我的第一反应是，“天底下哪有这样的好事”。所有的软件系统，都有它的适用场景，想通过一种解决方案适用三个差异非常大的应用场景，显然既不合理，又不现实。接下来，我们就来仔细看一下，这个“不合理”“不现实”在什么地方。
上面我们已经讲过DMP的KV数据库期望的应用场景和性能要求了，这里我们就来看一下数据管道和数据仓库的性能取舍。
对于数据管道来说，我们需要的是高吞吐量，它的并发量虽然和KV数据库差不多，但是在响应时间上，要求就没有那么严格了，1-2秒甚至再多几秒的延时都是可以接受的。而且，和KV数据库不太一样，数据管道的数据读写都是顺序读写，没有大量的随机读写的需求。
数据仓库就更不一样了，数据仓库的数据读取的量要比管道大得多。管道的数据读取就是我们当时写入的数据，一天有10TB日志数据，管道只会写入10TB。下游的数据仓库存放数据和实时数据模块读取的数据，再加上个2倍的10TB，也就是20TB也就够了。
但是，数据仓库的数据分析任务要读取的数据量就大多了。一方面，我们可能要分析一周、一个月乃至一个季度的数据。这一次分析要读取的数据可不是10TB，而是100TB乃至1PB。我们一天在数据仓库上跑的分析任务也不是1个，而是成千上万个，所以数据的读取量是巨大的。另一方面，我们存储在数据仓库里面的数据，也不像数据管道一样，存放几个小时、最多一天的数据，而是往往要存上3个月甚至是1年的数据。所以，我们需要的是1PB乃至5PB这样的存储空间。
我把KV数据库、数据管道和数据仓库的应用场景，总结成了一个表格，放在这里。你可以对照着看一下，想想为什么MongoDB在这三个应用场景都不合适。
在KV数据库的场景下，需要支持高并发。那么MongoDB需要把更多的数据放在内存里面，但是这样我们的存储成本就会特别高了。
在数据管道的场景下，我们需要的是大量的顺序读写，而MongoDB则是一个文档数据库系统，并没有为顺序写入和吞吐量做过优化，看起来也不太适用。
而在数据仓库的场景下，主要的数据读取时顺序读取，并且需要海量的存储。MongoDB这样的文档式数据库也没有为海量的顺序读做过优化，仍然不是一个最佳的解决方案。而且文档数据库里总是会有很多冗余的字段的元数据，还会浪费更多的存储空间。
那我们该选择什么样的解决方案呢？
拿着我们的应用场景去找方案，其实并不难找。对于KV数据库，最佳的选择方案自然是使用SSD硬盘，选择AeroSpike这样的KV数据库。高并发的随机访问并不适合HDD的机械硬盘，而400TB的数据，如果用内存的话，成本又会显得太高。
对于数据管道，最佳选择自然是Kafka。因为我们追求的是吞吐率，采用了Zero-Copy和DMA机制的Kafka最大化了作为数据管道的吞吐率。而且，数据管道的读写都是顺序读写，所以我们也不需要对随机读写提供支持，用上HDD硬盘就好了。
到了数据仓库，存放的数据量更大了。在硬件层面使用HDD硬盘成了一个必选项。否则，我们的存储成本就会差上10倍。这么大量的数据，在存储上我们需要定义清楚Schema，使得每个字段都不需要额外存储元数据，能够通过Avro/Thrift/ProtoBuffer这样的二进制序列化的方存储下来，或者干脆直接使用Hive这样明确了字段定义的数据仓库产品。很明显，MongoDB那样不限制Schema的数据结构，在这个情况下并不好用。
2012年前后做广告系统的时候，我们也曾经尝试使用MongoDB，尽管只是用作DMP中的数据报表部分。事实证明，即使是已经做了数据层面的汇总的报表，MongoDB都无法很好地支撑我们需要的复杂需求。最终，我们也不得不选择在整个DMP技术栈里面彻底废弃MongoDB，而只在Web应用里面用用MongoDB。事实证明，我最初的直觉是正确的，并没有什么万能的解决方案。
好了，相信到这里，你应该对怎么从最基本的原理出发，来选择技术栈有些感觉了。你应该更多地从底层的存储系统的特性和原理去考虑问题。一旦能够从这个角度去考虑问题，那么你对各类新的技术项目和产品的公关稿，自然会有一定的免疫力了，而不会轻易根据商业公司的宣传来做技术选型了。
因为低延时、高并发、写少读多的DMP的KV数据库，最适合用SSD硬盘，并且采用专门的KV数据库是最合适的。我们可以选择之前文章里提过的AeroSpike，也可以用开源的Cassandra来提供服务。
对于数据管道，因为主要是顺序读和顺序写，所以我们不一定要选用SSD硬盘，而可以用HDD硬盘。不过，对于最大化吞吐量的需求，使用zero-copy和DMA是必不可少的，所以现在的数据管道的标准解决方案就是Kafka了。
对于数据仓库，我们通常是一次写入、多次读取。并且，由于存储的数据量很大，我们还要考虑成本问题。于是，一方面，我们会用HDD硬盘而不是SSD硬盘；另一方面，我们往往会预先给数据规定好Schema，使得单条数据的序列化，不需要像存JSON或者MongoDB的BSON那样，存储冗余的字段名称这样的元数据。所以，最常用的解决方案是，用Hadoop这样的集群，采用Hive这样的数据仓库系统，或者采用Avro/Thrift/ProtoBuffer这样的二进制序列化方案。
在大型的DMP系统设计当中，我们需要根据各个应用场景面临的实际情况，选择不同的硬件和软件的组合，来作为整个系统中的不同组件。
如果通过这一讲的内容，能让你对大型数据系统的设计有了兴趣，那就再好不过了。我推荐你去读一读《数据密集型应用系统设计》这本书，深入了解一下，设计数据系统需要关注的各个核心要点。
这一讲里，我们讲到了数据管道通常所使用的开源系统Kafka，并且选择了使用机械硬盘。在Kafka的使用上，我们有没有必要使用SSD硬盘呢？如果用了SSD硬盘，又会带来哪些好处和坏处呢？
请你仔细思考一下，也可以和周围的朋友分享讨论。如果你觉得有所收获，也请你把你的想法写在留言区，分享给其他的同学。
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