C++后端领域聚焦——存储系统和分布式系统

1. 编程语言和脚本

• C/C++: 作为核心技能，需要深入理解并熟练使用 C/C++ 进行开发。
• Shell: 掌握常用的 Shell 脚本，有助于自动化日常任务和环境配置。
• Python: 常用于脚本编写、自动化测试、数据处理等，提高开发效率。

2. 计算机基础

• 数据结构和算法: 基础而必须，用于解决各种计算和逻辑问题。
• 操作系统: 深入了解操作系统原理，特别是 Linux 操作系统的内部机制。
• 网络: 掌握 TCP/IP、HTTP、以及其他网络协议的工作原理和应用。
• 多线程编程: 熟悉多线程的使用和相关的同步技术，能够处理并发和并行任务。

3. 存储和I/O

• 存储 IO 栈路径：

  • 理解存储系统的架构，熟悉文件系统、块设备和存储网络。
  • 掌握用户态和内核态的存储开发技术。

• 存储系统客户端：

  • 了解分布式存储系统的基本原理和应用场景，如 Ceph、HDFS 等。
  • 掌握存储系统的安装、配置和优化技巧。

4. 分布式系统

• 分布式系统设计：

  • 理解分布式系统的基本概念和架构，如分布式计算、一致性、容错性和可扩展性。
  • 熟悉常用的分布式系统设计模式和算法，如一致性哈希、Paxos、Raft 等。

• 分布式存储系统：

  • 掌握分布式存储系统的设计和实现，了解其优缺点和应用场景。
  • 学习常见的分布式存储系统，如 Cassandra、HBase、DynamoDB 等。

• 分布式计算框架：

  • 熟悉分布式计算框架，如 Apache Hadoop、Spark、Flink 等。
  • 理解大数据处理的基本原理和方法。

5. 后端开发技术

• 数据库技术：
  • 熟悉关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）和 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Redis）。
  • 掌握 SQL 语言，了解数据库设计和优化。
• 虚拟化技术：
  • 了解虚拟化技术的基本原理和应用场景，如 VMware、Docker、Kubernetes 等。

这里再详细描述一下重点：

3. 存储和 I/O

学习路径

1. 基础知识：

• 文件系统：理解文件系统的基本概念和结构，如文件、目录、索引节点、文件系统类型（如 ext4、NTFS）。
• 块存储：了解块设备的工作原理和块存储的基本概念。
• 存储协议：学习常见的存储协议，如 SATA、SCSI、NFS、iSCSI。

2. 高级知识：

• 存储网络：理解存储区域网络（SAN）和网络附加存储（NAS）的概念及其应用场景。
• 缓存和写优化：学习缓存策略（如 LRU、LFU）和写优化技术（如日志结构文件系统）。
• RAID：掌握不同 RAID 级别的特点和实现。

3. 实际应用：

• 分布式存储系统：研究 Ceph、HDFS、GlusterFS 等分布式存储系统的架构和实现。
• 性能优化：了解存储系统的性能瓶颈和优化方法，如 I/O 调度、SSD 优化、缓存优化等。

学习方法

1. 理论学习：

• 阅读相关书籍和文档，理解存储系统的基本原理和概念。
• 通过在线课程或讲座，系统地学习存储系统的架构和实现。

2. 实践操作：

• 在实际环境中部署和配置常见的存储系统，如 Ceph、GlusterFS。
• 使用性能测试工具（如 FIO、Iometer）进行存储系统的性能测试和优化。

3. 项目实践：

• 参与开源存储系统项目，贡献代码并学习其实现细节。
• 开发小型的存储系统原型，实践所学知识。

推荐资料：

• 书籍：

  • 《Understanding the Linux Kernel》 by Daniel P. Bovet and Marco Cesati
  • 《Modern Operating Systems》 by Andrew S. Tanenbaum
  • 《Distributed Storage Systems: Concepts and Design》 by Thomas Ristenpart, Ranjit Jhala, and Mihir Bellare

• 在线课程：

  • Coursera 上的 “Cloud Storage Systems” 课程
  • edX 上的 “Storage Systems” 课程

• Ceph 官方文档：https://docs.ceph.com/docs/master/

• GlusterFS 官方文档：https://docs.gluster.org/en/latest/

4. 分布式系统

学习路径

1. 基础知识：

   • 分布式系统概念：理解分布式系统的基本概念和挑战，如一致性、可用性、分区容忍性(CAP 定理)。

   • 网络编程：掌握网络通信的基本原理和技术，如 RPC、gRPC、HTTP/2。

2. 核心技术：

   • 一致性算法：学习 Paxos、Raft 等分布式一致性算法的原理和实现。
   • 分布式存储：研究 HDFS、Cassandra、MongoDB 等分布式存储系统的架构和实现。
   • 分布式计算：理解 MapReduce、Spark、Flink 等分布式计算框架的原理和应用。

3. 高级应用：

   • 分布式事务：掌握分布式事务的概念和实现，如两阶段提交、三阶段提交。
   • 微服务架构：了解微服务架构的设计原则和实践，学习 Docker、Kubernetes 等容器化技术。
   • 系统设计：研究大规模分布式系统的设计和优化方法，如负载均衡、故障处理、性能优化。

学习方法

1. 理论学习：

   • 阅读经典书籍和论文，理解分布式系统的基本原理和最新研究成果。
   • 参加在线课程或研讨会，系统地学习分布式系统的设计和实现。

2. 实践操作：

   • 部署和使用常见的分布式系统，如 HDFS、Cassandra、Spark 等。
   • 编写分布式系统的实验程序，实践一致性算法和分布式计算。

3. 项目实践：

   • 参与开源分布式系统项目，贡献代码并学习其实现细节。
   • 设计和实现小型的分布式系统，实践所学知识。

推荐资料

• 阅读书籍：
  • 《分布式系统原理与范型》（Andrew S. Tanenbaum, Maarten Van Steen）— 为分布式系统提供了理论和实践指导。
  • 《设计数据密集型应用》（Martin Kleppmann）— 深入讨论了构建可靠、可扩展和维护的分布式系统的技术。
• 在线课程：
  • MIT 的 “Distributed Systems” 课程。
  • “Cloud Computing Specialization” on Coursera，涵盖了分布式系统的基础到高级应用。
• 参与开源项目：
  • 参与如 Apache Hadoop、Apache Kafka 等分布式处理框架的开源项目。
  • 贡献代码或文档，深入理解其架构和实现细节。