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千亿数据的潘多拉魔盒:从分库分表到分布式数据库
近年来,随着国内互联网行业的加速发展,以及摩尔定律的实效,千亿数据的潘多拉魔盒早已打开,传统的开源/商业关系数据库早已遇到了容量的瓶颈。而容量告警则不仅意味着业务发展收到影响,同时对现有系统的稳定性和可用性、可维护性,也带来极大的挑战。 从十年前起,淘宝等公司就遇到这类制约业务发展的技术问题,进而有了 TDDL 框架,2016 年当当网也发起了 Sharding-JDBC 项目,通过包装 JDBC,来屏蔽 MySQL 分库分表的逻辑,让业务系统想使用单机数据库一样方便。 后来,JDBC 封装框架逐渐演变到中间件,在 TDDL 的基础上,淘宝逐渐发展出来了 DRDS,在 Sharding-JDBC 转移到 Apache 和京东数科以后又孵化出来了 Sharding-Proxy,都是以一个虚拟的 MySQL Server 提供更透明和无侵入的客户端接入服务。其他的中间件,像 MyCat 和 DBLE 也方兴未艾。 另一方面,随着 Google 的 Spanner,阿里的 OceanBase 和 PolarDB,AWS 的 Aurora,PingCAP 的 TiDB,Cockroachlabs 的 CockroachDB 等商业或开源的技术作为代表,分布式数据库开始大规模兴起。这些技术试图通过一个直接的数据库来解决上述问题,而不仅仅是类库或中间件,这种增强 MySQL/PGSQL 的间接方式。当然,分布式数据库本身的复杂度,是另外一个话题。 以上种种对于企业来说,都是试图通过采用类似 Apache ShardingSphere 这种分布式的数据库中间件、或者 CockroachDB 这种分布式数据库作为整体解决方案,增强数据库的吞吐能力,保证高可用和实时强一致性的同时,实现线性的水平扩展能力,在一定规模上提升企业信息系统的数据管理上限。本文将从这个整体的发展过程谈起,详细介绍每一个阶段技术的特点、解决的问题,适用的场景,带领大家了解千亿数据的秘密。 计划写作大纲: - 从单机数据库讲起 - MySQL 的高可用与短板 - 分库分表的优势与陷阱 - 哪些场景下我们需要用分库分表 - 数据库中间件的技术选型 - 什么时候引入数据库中间件 - NoSQL 与 NewSQL - 当我们谈分布式数据库的时候,我们在谈什么 - 典型的几个分布式数据库
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