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DTCC归来-高可用可扩展数据库架构探讨

Jun 07, 2016 pm 04:31 PM
dtcc スケーラブル 利用可能 話し合う データベース 建築 高可用性

之前说起 将参加 2010 数据库技术大会,今天将这次参会使用的 PPT 贴出来,或许会对大家有点用。 先大概介绍下大会的几本情况吧,满满2天的大会,共安排了 29 场演讲,内容涵盖了 Oracle,MySQL,DB2,SQL Server ,Sybase,达梦(国产数据库) 等多种数据库

之前说起 将参加 2010 数据库技术大会,今天将这次参会使用的 PPT 贴出来,或许会对大家有点用。

先大概介绍下大会的几本情况吧,满满2天的大会,共安排了 29 场演讲,内容涵盖了 Oracle,MySQL,DB2,SQL Server ,Sybase,达梦(国产数据库) 等多种数据库,演讲数量之多,主题内容之丰富,实数罕见,哈哈。演讲嘉宾的阵容也非常庞大,国内14个 ACE / ACE Director,其中9位到场演讲。

各个主题内容的 PPT 可以到 此处下载 ,这里我大概介绍下“高可用可扩展数据库架构” 这个话题吧:

在主题中,我从数据库的 高可用 可扩展 两个方面来进行了分享探讨:

高可用

  • 软/硬件高可用(热/冷备)
  • 数据高可用(共享,同/异步复制)

单独的硬件高可用除了冗余之外本身没有太多可以讲的,所以一笔带过。
基于共享设备的数据高可用只是大概的介绍了可能的方案,由于各方案的实施都比较昂贵,更适合于Oracle,DB2等,所以也没有深入探讨。
所以,这部分重点介绍了一下利用 MySQL 的 Replication 技术和应用程序的共同配合来实现 Share Nothing 方式的高可用。

可扩展

  • 向上扩展(Scale Up)
    • 硬件扩容(增加CPU数量,增加内存容量,增加磁盘数量…)
    • 硬件升级(更换更高端的主机,更换更高端的存储设备,更换更高端CPU,更换转速更快的磁盘…)
  • 向外扩展(Scale Out)
    • 数据拷贝分发(一处写入多处读取,读写分离…)
    • 数据垂直/水平切分(功能模块切分(vertical sharding),水平分片切分(horizontal sharding),两者综合)
    • Cache 和 Search(应用程序更新Cache,数据库更新 Cache,利用Search全文搜索…)

对于扩展性,Scale Up基本上就是各个厂商自身单台设备扩容能力的比拼,我们没有太多能力干预,所以我也只是简单分析了一下。
而对于 Scale Out,我想肯定是大家最关心的问题了。而Scale Out 中的 Sharding ,我想大家肯定也不是第一次听到,毕竟不是什么新东西了。
我这里重点介绍的是Sharding过程中如何选择合适的Sharding方法,如何解决Sharding之后的数据合并问题(其实没有解决,囧…),以及如何利用数据库外部资源(Cache,Search)来解决数据层的扩展性问题。

其实架构这个东西本身就是 仁者见仁智者见智,没有万能的架构,也没有长久适用的架构。架构和业务场景息息相关密不可分,离开了实际业务场景谈架构,可以说就是纸上谈兵,那如果离开了架构仅仅追求快速的业务实现呢?呵呵,出来混,迟早要还的。

注:我本身不是什么架构师,占用大家那么多宝贵时间听我扯淡架构,挺感动的…

高可用可扩展数据库架构方案探讨

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