星球水友提问==
沈老师，你好，想请教一个身份证信息检索的问题。
公司有一个每秒5万并发查询的业务，（假设）根据身份证MD5查询身份证信息，目前有1000亿条数据，纯文本存储，前几天看你写LevelDB，请问这个业务能利用LevelDB内存数据库进行存储么？有没有其他优化方案？
上一位星球水友问的是36亿日志后台分页查询，紧接着又来了一位1000亿文本MD5查询，这次的业务，至少需要解决：
（1）查询问题；
（2）高性能问题；
（3）存储问题；
一、查询问题
文本信息的查找与检索，效率很低，第一个要解决的问题是：将文本过滤转变为结构化查询。
由于检索条件是MD5，可以结构化为：
(MD5, data)
这样可以KV查询，或者数据库里的索引查询。
需要注意的是，MD5一般为字符串表示，字符串作为索引性能会降低，可以将字符串型的MD5转化为两个uint64_t进行存储，以提高索引效率。
(md5_high, md5_low, data)
两个长整形做联合索引，或者KV中的联合key。
该业务有一个很强的特点，都是单行数据主键上的查询，抛开数据量不说，即使不使用缓存，传统的关系型数据库存储，单机也能扛至少1W的查询。
画外音：但其实单机存不下，后文细说。
二、高性能问题
每秒5W并发，吞吐量很大，第二个要解决的是：性能的提升。
身份证查询的业务有两个很强的特点：
（1）被查询的数据是固定的；
（2）只有查询请求，没有修改请求；
很容易想到，缓存非常非常适合这种场景，不仅如此，还可以提前将数据加载到内存里，规避缓存的“预热”。
画外音：根据业务特点做设计，任何脱离业务的架构设计都是耍流氓。
如果内存足够大，提前加载数据，可以做到缓存命中率100%；即使不提前加载，每条数据也最多一次cache miss，数据一旦入cache，由于没有写请求，后续将永远不会被换出。
内存足够大的前提成立么？
假设每张身份证信息0.5K，1000亿大约：
1000亿*0.5K = 50000G = 50T
画外音：没有算错吧？
如此来看，如果不是特别土豪，缓存装不下所有数据，只能承载热数据。
每秒5W的吞吐量是瓶颈么？
线性扩充容量的方法很多：
（1）站点、服务冗余10份以上；
（2）存储（主键单行查询）水平切分10份以上；
可以看到，5W的并发并不是问题。
三、存储问题
如上一个部分分析，1000亿身份证信息，50T的数据，数据量实在太大，传统的关系型数据库，LevelDB此类单机内存数据库不是特别合适，人工水平切分，拆分实例会非常多，较难维护。
还是使用Hbase这类适合大数据量的存储技术吧。
最终，结合本例，建议：
（1）千万不能文本检索，务必要结构化；
（2）单行查询，只读不写，缓存+冗余+水平切分能极大提升吞吐量；
（3）使用适合海量数据的技术进行存储；
经验有限，欢迎大家贡献更多更好的方案。
思路比结论重要。
本文转自“架构师之路”公众号，58沈剑提供。
