1.随机写转为顺序写

这个主要是存储介质本身的特性决定的。比如磁盘而言，顺序写比随机写性能高很多。就机械磁盘，随机读写，需要频繁的寻址。而寻址是一个物理过程，很耗时，基本是在毫秒级别的。而顺序读写，只需要一次或者少量寻址即可。其他耗时主要是数据传输方面的耗时。 对于固态硬盘而言。虽然随机读写的性能有了很大的提升，但是还是比顺序读写差的。 因此，很多基于磁盘的存储系统，比如mysql、hbase、es等等。都可以看到这方面的优化。即把随机读写转为顺序读写，以提高读写性能。 比如mysql 的redo 日志。es 的translog 日志等等。基本思想就是把随机写转为顺序写。更新操作先写日志（顺序），再写缓存。es是先写缓存再写日志(主要是es写日志回退麻烦)。这个操作也叫WAL。 而缓存与磁盘之间的同步，是满足一定条件后。才进行刷盘的。这里要用到了另一个思想。用批量操作代替单次操作。以提高性能(本质是避免多次传输)。

2.批量操作代替单次操作

批量操作代替单次操作，本质原因，应该是避免多次传输导致的性能损耗。从而起到提高吞吐量或者性能的目的。除了避免多次传输，在某些场景下，批量操作是可以共享“元数据”的，也可以减少传输的数据量。等等 很多系统中，都利用了该特性。比如mysql而言。缓存刷盘的机制。并不是每一次更新操作都会进行缓存刷盘。而是满足一定条件后。进行批量刷盘。这样在一次io中。可以传输多个页。而不是每次更新都进行一次io操作。因为io操作是很耗时的操作。 还有，我们在插入数据到mysql时，也常常采用批量插入的方式。因为插入操作。会有一个网络传输的过程。多条插入语句。只要一趟网络传输即可。除了这个。mysql通信也有自己的通信协议。批量插入，在一定程度上，应该是可以共享协议头的数据的。这样也可以减少传输的数据量。

3.局部性原理

局部性原理。主要有时间局部性和空间局部性。这是一个相关性原理。也就是基于统计总结出来的规律。就是说，事件的发生是有概率的。 （1）、时间局部性原理 指最近访问到的数据，在接下来的时间。大概率会重新访问到。常见的，比如热点数据。或者语言中的循环操作。对于cpu而言。循环操作的字节码等等。 （2）、空间局部性原理 指访问到的数据。那么与数据相邻或者相近的数据，再接下来大概率会访问到。 很多系统都可以看到局部性原理的应用。比如mysql而言。在加载数据页到缓存的时候，也会同时加载邻近的数据页。cpu高速缓存中，加载数据或者字节码时，也会把与数据或者字节码相近的数据一起加载到高速缓存中。

4.平衡

1、cap

cap是分布式系统中的一个理论。三个字母分别代表如下。 c: 一致性 a: 可用性 p:分区性。cap理论说的是，在分布式系统中。是不能够同时满足这三个特性的。最多只能够满足其中两个。 比如选择了 ap. 那么就要牺牲c 。 即选择了可用性，那么一致性就要做出让步。这里并不是说牺牲了一致性。而是说一致性的强弱而言。 同理。选择cp. 那么a 在一定程度上就要做出让步。

2、rws

rws是读、写、空间的缩写。意思就是说。这三者是很难一起满足的。就是说没有这样的算法，使得读的性能很高，写得性能也很高，同时占用空间很低的算法。我们只能在这三者中进行平衡。要么在一定程度上牺牲读性能，要么牺牲写性能，要么牺牲空间。 rws在很多系统或者算法上都有体现。比如lsm。 lsm选择了ws，因而读性能相对比较弱。比如hbase和es。底层存储就是采用类lsm的思想设计的。 比如hashmap。 就选择了rw。hashmap读写是O(1）级别的。但是空间利用率低。 rws和空间换时间，或者时间换空间的思想是一样的。就是说很难同时满足，需要根据场景做出平衡。 而平衡的思想，在很多系统或者框架中。都是很常见的。