数据库内核开发 5 年，我从无数坑中学到的 14 个宝贵教训

前言

过去五年半里，我在 Apache IoTDB 社区担任核心开发者，亲历了老分布式版本的迭代、新分布式架构的设计、盲测性能优化和系统可观测性搭建。这些年来，我在调试各种疑难杂症、修复线上事故以及优化系统架构的过程中，踩过无数坑，也积累了宝贵经验。

这篇文章记录了我在实战中总结出的 14 个重要教训，不是纸上谈兵，而是用血泪换来的经验。希望能帮助正在或即将从事数据库内核开发的朋友们少走弯路。

14 条教训

预见性设计集群扩展，消除性能瓶颈

集群扩展性是确保系统长期可持续发展的关键。在设计初期，应尽量避免集群中的单点瓶颈，合理地将用户负载分配到集群中的所有节点上，并且要控制分片数量。

这样，不仅可以保证集群在负载增加时能够平稳扩展，还能避免在实际运行过程中出现性能瓶颈，从而提高系统的整体可用性。

抽象共识算法接口，实现无缝迭代

共识算法是分布式存储系统核心中的核心，其设计决策直接影响系统性能上限和可靠性保障。如果确信系统只需使用一种共识算法，可以集中精力将其优化到极致；但如果预见到未来可能需要支持多种算法，就应当提前设计一个抽象的通用接口。

通用共识框架的设计不仅能支持当前的共识算法，还为未来算法的演进和优化创造了可能性。良好的抽象接口使新算法的引入变得简单，避免了整体架构的大规模重构，极大地减少了技术债务。

构建完善可观测性，实现透明可控

可观测性是系统设计中的核心部分之一。随着系统的迭代，良好的可观测性设计不仅能帮助你快速定位问题根源，避免因找不到问题所在而浪费大量时间，还能够在不同业务负载和硬件环境下，提供详细数据来量化评估各项优化工作的投入产出比。

投入构建完善的可观测性体系是极其有价值的工作，它不仅能够构建可扩展的工程服务体系，还能够支撑可持续的架构演进。

稳定性优先于性能，打造可靠基础

当系统出现不稳定性问题时，稳定性应始终作为首要解决目标。系统的不稳定性问题通常比性能问题更为紧急，只有系统足够稳定，才能进行进一步的性能优化。

因此，如果系统本身仍存在严重稳定性问题，可以考虑暂停性能优化工作，集中精力解决系统的稳定性问题。

精细化模块设计，控制复杂度增长

代码量每增加一个数量级，维护的复杂度都会呈指数级增长。大型系统的可维护性直接影响到产品的长期生命力和演进能力。在系统不断扩展的过程中，良好的模块化设计是控制复杂度的关键武器。

通过清晰的责任边界、松耦合的接口设计和合理的抽象层次，可以将复杂系统分解为多个可独立理解和维护的模块。这种”分而治之”的策略不仅能够降低团队协作的成本，还能够使系统在面对不断变化的需求时保持足够的灵活性和可扩展性。

隐藏系统复杂性，打造友好接口

在功能迭代过程中，很容易为追求极致性能而向用户暴露底层实现细节或复杂概念。然而，这种”优化”往往会带来用户理解成本的急剧上升、使用门槛的提高以及后期维护的困难。

系统设计的艺术在于在保证性能的同时，尽可能对用户隐藏内部复杂性。一个优秀的系统应当既能提供强大的功能和性能，又能通过简洁直观的抽象概念让用户轻松上手。用户关心的是解决问题的简易程度，而非系统的内部构造。过早的性能优化和不必要的复杂性往往会得不偿失。

自动化代码规范检查，统一团队风格

从项目一开始，就应该引入代码自动化规范检查工具，避免在后续迭代中频繁出现代码风格的变化，或者通过大型 PR 改变代码风格而破坏原有的 git blame 历史。通过自动化检查，不仅能够确保团队成员的代码风格一致，还能减少不必要的沟通和协调，提高团队的协作效率。

构建分层 CI/CD，平衡效率与质量

CI/CD 流程是高效开发的基石。它不仅能够帮助团队保持高效的开发节奏，还能确保系统的稳定性和可靠性。在设置 CI 时，建议将其拆分为 commit、daily 和 weekly 级别，分别执行不同优先级的测试用例，从而在开发效率和代码质量之间找到最佳平衡点。

坚持持续检测，防止质量问题积累

性能和功能的持续检测是保持系统质量的关键。尤其在长期的迭代过程中，确保开发主分支持续接受充分检测，可以有效避免”问题积累”。随着时间推移，未及时发现的问题修复成本会大幅增加，因此及时发现并修复问题，才能确保系统质量持续得到保障。

借助 AI 编程工具，提升开发效率

随着 AI 技术的发展，像 Cursor 这样的 AI 工具可以大幅提高开发效率。尤其是在你已经具备扎实的开发能力时，借助 AI 工具生成代码并进行细致的 review 和微调，能够显著提升代码产出速度。

利用 AI 辅助编程，可以将每日有效代码产出从 100 行提升到 500 行，这不仅节省了时间，也能够提高团队的整体生产力。

选择成熟 IDL 工具，奠定扩展基础

在系统设计初期，选择成熟的 IDL 工具（例如 Protobuf 或 Thrift IDL）来管理网络接口的字段和持久化对象的非压缩磁盘存储（例如 WAL）是明智的选择。不要为了短期性能而放弃可演进性，否则日后很可能会产生难以消除的技术债。

在滚动升级集群时，或者在添加、删除持久化对象字段时，如果最初没考虑可演进性，往往会涉及非常复杂的处理过程和额外的维护成本。提前做出决策，选择合适的工具，可以为未来的扩展和维护打下坚实的基础。

掌握高效调试工具，缩短排障时间

开发初期，学习并掌握先进的线上调试工具是非常必要的。掌握高效的调试工具，能够极大提高问题解决效率。例如，Java 系统开发者至少应当熟悉 JDK 自带命令、JProfile 和 Arthas 等工具，它们可以帮助你快速诊断系统问题，特别是在复杂的线上环境中，能节省大量排查时间。

熟练掌握这些工具可以将复杂问题的解决时间从数天缩短到数小时甚至数分钟。

选择高效流程工具，降低沟通成本

软件开发不仅仅是写代码，管理好软件的迭代流程同样至关重要。结合需求分析、功能设计、技术研究、开发、测试等环节，选择合适的工具来管理文档和迭代任务，能够显著降低团队沟通成本。

高效的流程管理工具能够提高团队的协作效率，确保信息透明和流畅，在团队规模扩大后尤其重要。在这方面，我强烈推荐飞书文档和飞书多维表格等协作工具。

定期小版本发布，降低发版风险

定期发版的计划需要提前制定，避免将所有功能集中在大版本发布中，这样做会带来潜在的延期风险。通过定期发布小版本，不仅能够帮助团队及时应对问题，还能减轻技术负担，避免大版本发布时出现复杂情况。

建立每季度甚至每月定时发布功能版本的节奏，既能让用户及时获得新特性，也能有效降低每次发版的风险。

写在最后

五年多的数据库内核开发之路，既有成功的喜悦，也有踩坑的痛苦。这些教训都是在实际项目中一点一滴积累的，希望能对你的工作有所启发。

在数据库这个相对成熟的领域，虽然具体实现会随着业务需求不断演进，但这些经过实践检验的工程智慧和方法论却是经得起时间考验的。即使技术栈更迭，底层架构变化，这些原则依然适用。从项目伊始就重视这些关键点，不仅能够减少技术债务，还将为你的系统打下坚实的基础，让团队能够持续、稳健地迭代和创新。

本文借助 Cursor IDE 和 Claude 3.7 辅助创作完成，AI 工具极大提高了内容的整理和润色效率，感谢 Anthropic 提供如此强大的技术支持。