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软件开发领域有一个流行的原则：DRY，Don’t repeat yourself，我们翻译过来更形象通俗：不要重复造轮子。开源项目主要目的是共享，其实就是为了让大家不要重复造轮子，尤其是在互联网这样一个快速发展的领域，速度就是生命，引入开源项目，可以节省大量的人力和时间，大大加快业务的发展速度，何乐而不为呢？
然而现实往往没有那么美好，开源项目虽然节省了大量的人力和时间，但带来的问题也不少，相信绝大部分同学都踩过开源软件的坑，小的影响可能是宕机半小时，大的问题可能是丢失几十万数据，甚至灾难性的事故是全部数据都丢失。
除此以外，虽然DRY原则摆在那里，但实际上开源项目反而是不遵守DRY原则的，重复的轮子好多，尤其是歪果仁，一看哪个开源方案不爽，自己就吭哧吭哧搞一个差不多的：你有MySQL，我有PostgreSQL；你有MongoDB，我有Cassandra；你有memcached，我有redis；你有Gson，我有Jackson；你有Angular，我有React。。。。。。总之放眼望去，其实相似的轮子很多！相似轮子太多，选择就是让人头疼的问题了。
怎么办？完全不用开源项目几乎是不可能的，我们需要更加聪明的去选择和使用开源项目。形象点说：不要重复发明轮子，但要找到合适的轮子！你开的是保时捷，可别找个拖拉机的轮子。
接下来我将根据加入UC 5年与开源项目有关的经历，总结出一些“如何正确使用开源项目”的经验和教训。有的项目是我亲身经历，有的是我接触到的，有的是我观察的，其中部分描述细节可能并不完全准确，大家可以结合自己的经历一起探讨。
以下内容主要分3个部分进行描述，分别是“选”、“用”、“改”。
选：如何选择一个开源项目 【聚焦是否满足业务】
我们在选择开源项目的时候，一个头疼的问题就是相似的开源方案较多，而且后面的总是要宣称比前面的更加牛逼。我们在选择的时候有点无所适从，总是会担心选择了A方案而错过了B方案，或者反过来。这里我们的经验是聚焦于是否满足业务，而不需要过于关注开源方案是否牛逼。
案例：当时尝试一个社交类业务时，我们发现了TT（Tokyo Tyrant）这个开源方案，觉得既能够做缓存取代Memcached，又有持久化存储功能，可以取代MySQL，很牛逼，很高大上，于是就在业务里面大量使用了。但后来的使用过程让人很蛋疼，主要表现为：
1 不能完全取代MySQL，因此有两份存储，设计的时候每次都要讨论和决策
2 功能上看起来很高大上，但相应的bug也不少，而且有的bug是致命的，例如所有数据不可读，后来是自己研究源码写了一个工具才恢复了部分数据。
3 功能确实牛逼，但需要花费较长时间熟悉各种细节
后来我们反思和总结，其实当时的业务Memcached + MySQL完全能够满足，且大家都熟悉，当时的业务完全不需要引入TT。
简单来说：如果你的业务要求1000 TPS，那么一个20000 TPS 和50000 TPS的方案是没有区别的。有的人可能会担心我TPS不断上涨怎么办？其实不用担心，我们的架构会不断演进的，等到真的需要这么高的时候我们再来架构重构，记住：不要过早优化，过早优化是万恶之源 —— 《UNIX编程哲学》
【聚焦是否成熟】
很多新的开源项目往往都会声称自己比以前的项目更加牛逼：性能更高、功能更强、引入更多新概念。。。。。。看起来都很诱人，但实际上都有意无意的隐藏了一个负面的问题：都更加不成熟！不管多牛逼的程序员写出来的项目都会有bug，千万不要以为作者牛逼就没有bug，Windows、Linux、MySQL的开发者都是顶级的开发者吧，一样很多bug。
不成熟的开源项目应用到生产环境，风险极大。轻则宕机，重则宕机后重启都恢复不了，更严重的是数据丢失都找不回了。还是以上面提到的TT为例：我们真的遇到异常断电后，文件被损坏，重启也恢复不了的故障，还好当时每天做了备份，于是只能用1天前的数据进行恢复，但当天的数据全部丢失了。后来我们花费了大量的时间和人力去看源码，自己写工具恢复了部分数据，还好这些数据不是金融相关的数据，丢失一部分问题也不大，否则就有大麻烦了。
所以在选择开源项目的时候，尽量选择成熟的开源项目，降低风险，形象点说：宁要2.0的熟女，不要0.2的处女！一般建议除非特殊情况，否则不要选0.X版本的，至少选1.X版本的，版本号越高越好。
【聚焦运维能力】
我们在选择开源项目的时候，基本上都是聚焦于技术指标，例如性能、可靠性、功能这些方案，而几乎不会去关注运维方面的能力。但如果要将方案应用到线上生产环境，运维能力是必不可少的一环，否则一旦出问题，运维、研发、测试都只能干瞪眼，求菩萨保佑了！
可以从以下几个方案去考察运维能力：
1开源方案日志是否齐全：有的开源方案日志只有寥寥启动停止几行，出了问题根本无法排查
2开源方案是否有命令行、管理控制台等维护工具，能够看到系统运行时的情况
3开源方案是否有故障检测和恢复的能力，例如告警、倒换等
用：如何使用开源方案 【深入研究，仔细测试】
很多人用开源项目，其实是完完全全的“拿来主义”，看了几个Demo，把程序跑起来就开始部署到线上应用了。就好像看了一下开车指南，知道了方向盘是转向、油门是加速、刹车是减速，然后就开车上路了，其实是非常危险的。
案例：我们有团队使用了elasticsearch，基本上是拿来就用，倒排索引是什么不太清楚，配置都是用默认值，跑起来就上线了，结果就遇到节点ping时间太长，剔除异常节点太慢，导致整站访问挂掉。
案例2：UC很多团队初使用MySQL的时候，也没有怎么研究过，经常有业务部门抱怨MySQL太慢了，其实经过定位，发现关键的几个参数（例如innodb_buffer_pool_size, sync_binlog，innodb_log_file_size等）都没有配置或者配置错误，性能当然会慢。
可以从如下几方面进行研究和测试：
1通读开源项目的设计文档或者白皮书，了解其设计原理
2核对每个配置项的作用和影响，识别出关键配置项
3进行多种场景的性能测试
4进行压力测试，连续跑几天，观察cpu、内存、磁盘io等指标波动
5进行故障测试：kill，断电、拔网线、重启100次以上、倒换等
【小心应用，灰度发布】
假如我们做了上面的“深入研究、仔细测试”，发现没什么问题，是否就可以放心大胆的应用到线上了呢？别高兴太早，即使你的研究再深入，测试再仔细，也还是要小心为妙，因为再怎么深入的研究，再怎么仔细的测试，都只能降低风险，但不可能完全覆盖所有线上场景。
案例：还是以TT为例吧，其实我们在应用之前专门安排一个大牛看源码、做测试，做了大约1个月，但后上线还是遇到各种问题。线上生产环境的复杂度，真的不是测试能够覆盖的，必须小心谨慎。
所以，不管研究多深入、测试多仔细、自信心多爆棚，时刻对线上要有敬畏之心，小心驶的万年船。我们的经验就是先在非核心的业务上用，然后有经验后慢慢扩展。
【做好应急，以防万一】
即使我们前面的工作做得非常完善和充分，也不能认为就万事大吉了，尤其是刚开始使用一个开源项目，运气不好的话就可能遇到一个之前全世界的使用者从来没遇到的bug，导致业务都无法恢复，尤其是存储方面，一旦出现问题无法恢复可能就是致命的打击。
案例（此案例是听说的）：某个业务使用了MongoDB，结果宕机后部分数据丢失，无法恢复，也没有其它备份，人工恢复都没办法，只能接一个用户投诉处理一个，导致DBA和运维从此以后都反对我们用MongoDB，即使是尝试性的。
虽然因为一次故障就完全反对尝试是有点反应过度了，但确实故障也给我们提了一个醒：对于重要的业务或者数据，使用开源项目时，好有另外一个比较成熟的方案做备份，尤其是数据存储。例如：如果要用MongoDB或者Redis，可以用MySQL做备份存储。这样做虽然复杂度和成本高一些，但关键时刻能够救命！
改：如何基于开源项目做二次开发 【保持纯洁，加以包装】
当我们发现开源项目有的地方不满足我们的需求的时候，自然会有一种去改改的冲动，但是怎么改是个大学问。一种方式是投入几个人从内到外全部改一遍，将其改造成完全符合我们业务需求。但这样做有几个比较严重的问题：
1投入太大，一般来说，redis这种级别的开源方案，真要自己改，至少要投入2个人，搞个1个月以上
2失去了跟随原方案演进的能力：改的太多的话，即使原有开源项目继续演进，我们也无法合并了，因为差异太大。
所以我们的建议是不要改动原系统，而是要开发辅助系统: 监控，报警，负载均衡，管理等。以Redis为例，如果我们想增加集群功能，不要去改动Redis本身的实现，而是增加一个proxy层来实现，Twitter的Twemproxy就是这样做的，而Redis到了3.0后本身提供了集群功能，原有的方案简单切换到Redis 3.0即可。详细可参考(http://www.cnblogs.com/gomysql/p/4413922.html )
如果实在想改到原有系统，怎么办呢？我们的建议是直接给开源项目提需求或者bug，但弊端就是响应比较缓慢，这个就要看业务紧急程度了，如果实在太急那就只能自己改了，不过不是太急，建议做好备份或者应急手段即可。
【发明你要的轮子】
这点估计让很多人大跌眼镜，怎么讲了半天，后又回到了“重复发明你要的轮子”呢？
其实选与不选开源项目，核心还是一个成本和收益的问题，并不是说选择开源项目就一定是优的方案，主要的问题是：没有完全适合你的轮子！
软件领域和硬件领域大的不同就是软件领域没有绝对的工业标准，大家都很尽兴，想怎么玩怎么玩，不像硬件领域，你造一个尺寸与众不同的轮子，其它车都用不上，你的轮子工艺再高，质量再好也是白费；软件领域可以造很多相似的轮子，也基本上能到处用，例如你把缓存从Memcached换成Redis，不会有太大的问题。
除此以外，开源项目为了能够大规模应用，考虑的是通用的处理方案，而不同的业务其实差异较大，通用方案并不一定完美适合具体的某个业务。比如说Memcached，通过一致性hash提供集群功能，但是我们的一些业务，缓存如果有一台宕机，整个业务可能就被拖慢了，这就要求我们提供缓存备份的功能，但Memcached又没有，而Redis当时又没有集群功能，于是我们投入2~4个人花了大约2个月时间基于LevelDB的原理，自己做了一套缓存框架支持存储、备份、集群的功能，后来又在这个框架的基础上增加了跨机房同步的功能，很大程度上提升了业务的可用性水平。如果完全采用开源方案，等开源方案来实现，是不可能这么快速的，甚至都有可能开源项目完全就不支持我们的需求。
所以，如果你有钱有人有时间，投入人力去重复发明完美符合自己业务特点的轮子也是很好的选择！毕竟，土豪们（BAT......等）很多都是这样做的，否则的话我们也就没有那么多好用的开源项目了 ：）
