我们那个系统，跑了有小三年了，一直半死不活的，数据量不大不小，每次报表一跑，后台就跟被人踩了刹车一样，等得人火大。
那阵子，团队里天天都是抱怨，说这老架构就是个拖油瓶。我那会儿年轻气盛，拍着胸脯说要找个神兵利器，彻底把这个性能问题给干废了。就像电影里，老旧的体制需要一个新英雄来推翻一样。我们到处找，到处看，盯上了一个新出来的NoSQL工具，就叫它“极速引擎”。
刚开始，它就是救世主
这“极速引擎”刚拉过来一测，那数据表现简直是神了。以前要三秒才能吐出来的结果，现在它眨眼就给你弹出来，延迟低得让人不敢相信。我们当时整个团队都沸腾了，觉得这就是我们等了三年的“英雄”，是来解救我们的。
我们立马动手，把系统中那些最卡、查询最复杂的功能，通通都给它搬了过去。那段时间，我几乎是住在公司了，把整个数据同步的脚本写得那是密不透风，生怕中间漏掉一个字节。主要的实施步骤，我记得清清楚楚：
- 第一步，挖坑：先把老系统里最核心的几十个T的表结构捋清楚，花了两个礼拜，把数据模型在“极速引擎”里重塑了一遍。
- 第二步，填数据：写了一堆同步脚本，用批处理的方式，把历史数据全部灌进去。这步骤最熬人，光跑数据就跑了整整三天三夜，每次看到数据条数蹭蹭往上涨，那成就感，无与伦比。
- 第三步，小试牛刀：先挑了个不重要的内部报表功能切换过去，测了一周，风平浪静，快到飞起。
- 第四步，全切换：直接把面向用户的核心查询接口全切了过去，上线的那天，后台监控曲线像坐了火箭一样，CPU直接降了一大截。当时我们老大给我连着发了三个“牛”。
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那段时间，我就是团队里的“英雄”，走到哪儿都有人请教我这个“极速引擎”是怎么搞定的。
英雄变坏人，就在一瞬间
好日子没过半年，新的需求来了，业务量也跟着上去了。公司要做一个复杂的推荐系统，需要根据用户行为，实时做多维度的复杂查询和聚合。这是以前没有的，但“极速引擎”能扛住速度，我们没多想，直接就往上堆功能了。
结果，噩梦开始了。这个“极速引擎”是靠牺牲很多传统数据库的特性换来的速度。它没有我们需要的事务（Transaction），也不能做复杂的跨表关联（Join）。你想查个用户历史订单，还得先查一个表，拿到ID，再自己去代码里拼接、查第二个表。
我那会儿的代码，简直是一锅粥。为了实现一个简单的“查全部”，我要写上百行代码，做各种手动的数据对齐和错误处理。一个月的活儿，我吭哧吭哧搞了两个多月，修不完的Bug，改不完的逻辑。大家一看代码，都说这是什么鬼，太难维护了。
更可怕的是，在一次“双十一”大促活动中，我们系统流量直接翻了十倍。这个“极速引擎”在并发处理上直接崩了。数据开始错乱，用户的订单能查到，但是详情是别人的。我那会儿坐在电脑前，看着报警灯亮得跟霓虹灯似的，头皮都麻了。
我记得很清楚，那是凌晨三点，我一个人在办公室，周围静悄悄的。我花了整整四十八小时，才把数据冲突的部分勉强用人工脚本给对齐了，保证了订单没出大问题。但是从那以后，所有人看这个“极速引擎”的眼神都变了，它从“英雄”成了所有人嘴里的“坏人”，成了“不稳定因素”。
那次大促差点搞出大事故，上面追责的时候，我自然成了那个最倒霉的替罪羊。好在我当时留了心眼，把所有文档和决策记录都备份了，证明这玩意儿当时是全票通过的“最优解”。虽然没被开除，但那段时间的煎熬，真是刻骨铭心，每天睡不着，生怕第二天又出什么幺蛾子。
没办法，我们只能硬着头皮，花了半年多时间，把所有功能又一点点挪回了传统的关系型数据库。虽然速度慢了一点，但起码，它稳定、可靠、能睡觉。那次血的教训让我明白，那些追求极致性能但有明显短板的“新英雄”，往往在业务复杂性面前，会一夜之间变成让你睡不着觉的“坏人”。这事儿，没亲手经历过，你根本体会不到其中的滋味。