从 0 到 1.5 亿 QPS：Uber 核心存储架构的十年演进与缓存设计哲学
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原文中文，约5900字，阅读约需14分钟。
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内容提要
Uber的存储系统经历了十年的演进，从Schemaless到Docstore，再到CacheFront，成功应对PB级数据处理和高并发请求的挑战。Schemaless解决了MySQL的扩展性问题，Docstore结合了NoSQL的灵活性与SQL的强一致性，CacheFront则实现了1.5亿QPS的读取性能，体现了持续演进的重要性。
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关键要点
- Uber的存储系统经历了十年的演进，成功应对PB级数据处理和高并发请求的挑战。
- Schemaless解决了MySQL的扩展性问题，成为Uber的第一个自研存储系统。
- Docstore结合了NoSQL的灵活性与SQL的强一致性，演进为通用的分布式SQL数据库。
- CacheFront实现了1.5亿QPS的读取性能，成为深度集成的分布式缓存层。
- Schemaless采用无模式设计，简化了数据库管理，但增加了应用层的负担。
- Docstore强制执行模式，提升了数据的可靠性和开发效率。
- CacheFront通过CDC技术解决了缓存失效问题，提供了更强的一致性。
- Uber存储架构的演进为构建大规模后端系统的工程师提供了宝贵的启示。
- 持续演进的架构能够根据业务需求变化而调整，避免一劳永逸的设计。
- 生产级缓存系统需要深度集成和强大的可观测性与弹性设计。
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