云架构下的分布式数据库设计与实践
论分布式数据库的设计与实现
论分布式数据库的设计与实现摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。
该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。
在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。
设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。
开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。
并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。
关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。
在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。
学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。
1、系统的架构设计采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。
各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。
学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。
2、数据的分布从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。
将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式：（1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。
《分布式数据库原理与应用》课程教案
《分布式数据库原理与应用》课程教案一、课程简介1.1 课程背景随着互联网和大数据技术的发展，分布式数据库系统在现代数据库技术中占据越来越重要的地位。
分布式数据库具有高可用性、高性能、高扩展性、灵活的数据分布等优点，能够满足企业级应用对数据处理的需求。
本课程旨在让学生了解分布式数据库的基本概念、原理和技术，掌握分布式数据库的设计、实现和应用。
1.2 课程目标（1）理解分布式数据库的基本概念、原理和特点；（2）掌握分布式数据库系统的基本架构和关键技术；（3）学会分布式数据库的设计方法和应用场景；（4）具备分布式数据库系统的维护和管理能力。
二、教学内容2.1 分布式数据库基本概念（1）分布式数据库的定义；（2）分布式数据库的类型；（3）分布式数据库的优点和缺点。
2.2 分布式数据库系统架构（1）分布式数据库系统的层次结构；（2）分布式数据库系统的组件及其作用；（3）分布式数据库系统的主要技术。
2.3 分布式数据库设计方法（1）分布式数据库设计的基本步骤；（2）分布式数据库设计的注意事项；（3）分布式数据库设计实例分析。
2.4 分布式数据库实现技术（1）分布式数据库的数据分片方法；（2）分布式数据库的数据复制方法；（3）分布式数据库的数据一致性保障技术。
2.5 分布式数据库应用场景（1）分布式数据库在企业级应用中的典型应用场景；（2）分布式数据库在云计算和大数据领域的应用；（3）分布式数据库在未来发展趋势中的应用。
三、教学方法3.1 授课方式采用讲授、案例分析、讨论相结合的方式进行授课。
3.2 实践环节安排实验课程，让学生动手实践，加深对分布式数据库原理和应用的理解。
3.3 考核方式课程成绩由课堂表现、课后作业和实验报告三部分组成。
四、教学资源4.1 教材推荐使用《分布式数据库原理与应用》一书作为主要教材。
4.2 辅助资料提供相关论文、研究报告、案例分析等辅助教学资料。
4.3 网络资源推荐访问相关学术网站、论坛和博客，了解分布式数据库的最新动态和发展趋势。
分布式数据库与微服务架构的集成实践(系列四)
分布式数据库与微服务架构的集成实践引言：随着互联网的飞速发展，越来越多的企业开始采用微服务架构来构建其复杂的软件系统。
微服务架构的优势在于将一个庞大的单体应用拆分成多个小而独立的服务，每个服务都具备独立的开发、测试、部署和扩展能力。
然而，随着系统的增长，数据库成为了瓶颈。
为了解决这一问题，分布式数据库逐渐成为架构师们的选择，本文将从实践的角度，探讨分布式数据库与微服务架构的集成。
背景：传统的单体应用常常使用关系型数据库来维护数据，但随着用户和数据的不断增长，数据库的性能成为了系统的瓶颈。
随着微服务架构的兴起，分布式数据库逐渐成为了解决大规模数据存储和访问的方案。
第一部分：分布式数据库的选择与集成1.选择合适的分布式数据库在选择适合的分布式数据库时，需要考虑数据模型、数据一致性、可用性和容灾能力等因素。
根据业务需求和团队的技术能力，可以选择关系型分布式数据库（如TiDB、CockroachDB）或非关系型分布式数据库（如MongoDB、Cassandra）等。
2.集成分布式数据库到微服务架构将分布式数据库集成到微服务架构中，需要考虑以下几个方面：- 数据库拆分：根据业务领域和服务边界，将数据库进行垂直分割和水平拆分，使每个微服务只关注自己的数据。
- 数据一致性：采用分布式事务或最终一致性的方案来实现数据的一致性，如使用消息队列（如Kafka、RabbitMQ）来保证数据异步更新。
- 基础设施协调：使用服务发现与注册中心（如Consul、etcd）来管理服务的注册和发现，保证微服务能够访问到正确的数据库实例。
- 异常处理与容错：采用熔断、降级、限流等策略来保护系统免受分布式数据库故障的影响。
第二部分：实践案例分享以下是一个实际案例，展示了将分布式数据库与微服务架构集成的过程和效果。
某电商平台的购物车服务：购物车服务负责管理用户的购物车信息，并提供添加、删除、修改和查询购物车的接口。
由于购物车数据量大、访问频繁，单个关系型数据库已不能满足需求。
分布式数据库系统设计与实现研究
分布式数据库系统设计与实现研究随着大数据时代的到来，数量庞大、复杂多变的数据需求越来越成为一个问题。
分布式数据库系统技术因此而受到广泛关注和研究。
本文将结合自己的研究经验，从以下几个方面分析分布式数据库系统的设计与实现。
一、分布式数据库系统的概念分布式数据库系统是指将数据分布在多个物理位置上，并且这些位置被连接到一起的系统。
每个物理位置上可能有一个或多个数据库，这些数据库在逻辑上是相互独立的，但在物理上是相互关联的。
分布式数据库系统的目的是实现全局性的数据共享和数据访问。
分布式数据库系统的特点在于它可以分散地存储数据，并利用多个独立的计算机系统处理这些数据。
这种设计能够使数据更加安全、高效地使用和处理，同时具有更高的可用性和可伸缩性。
二、分布式数据库系统的架构设计分布式数据库系统的架构设计应该包括以下几个方面：1.数据分片将数据按照某种规则分散地存储在不同的计算机节点上，可以避免单一节点的数据过于庞大，造成性能问题，同时也可以减轻系统的工作压力。
2.数据共享分布式数据库系统需要实现数据共享，让所有节点都能访问到相同的数据，避免数据的不一致性，这个过程需要确保数据的同步与一致性。
3.系统划分分布式数据库系统需要将系统划分成各个相对独立的子系统，每个子系统可以独立处理数据，这样可以提高系统的可靠性和可维护性。
4.灵活扩展分布式系统需要支持灵活扩展，在需要添加计算机节点时，系统应该能够自动添加并处理新增的节点。
三、实现分布式数据库系统的难点分布式数据库系统的实现有一些困难，其中最大的难点是数据的同步与一致性。
在分布式系统中，不同节点之间的数据可能会发生变化，如何保证数据的相对一致性，并且能够尽快同步，一直是分布式数据库系统需要面对的难题。
此外，在设计分布式数据库系统时，还需要考虑到负载均衡、数据安全等问题，这些都需要一定的技术储备和实践经验。
四、未来的发展方向随着大数据时代的到来，分布式数据库系统将继续得到广泛的应用。
腾讯云分布式对象存储架构设计与实践
数据接入层
数据访问层
15
12 16 4
7
1
AZ1
数据接入层 数据访问层
3
0
9
8
17
11
AZ2
数据接入层 数据访问层
2
6
5
10
14
13
AZ3
高性能全球加速
网络质量监测
• 借助腾讯全局网络调度能 力，监测网络质量；
传输层加密 文件压缩/解压
平坦namespace存储核心——COS
低频存储
归档存储
深度归档存储
跨区域复制
数据清单
事件通知
服务端加密 CDN缓存刷新
高防存储桶 数据库备份
精细权限管理 日志检索分析
智能分层存储 版本管理 接入点管理
批量Batch处理
私有存储核心——CSP
协 议
对象接口S3
接
口 大数据HDFS接口
删除多个object
ObjectAcl
设置object权限
MultipartUpload接口
大文件三步上传
支持SDK： 其他开发工具： CLI工具、CMD工具、Util批量操作工具、FS工具、COSN工具、Probe自测工具等
将水酿成酒
数据万象处理接口
接口用途
Scale
图片缩放
width
指定图片宽度
height
பைடு நூலகம்
指定图片高度
quality
指定图片绝对质量
format
指定图片格式
angle
指定图片角度
基于分布式系统的大数据处理平台的设计与实现
基于分布式系统的大数据处理平台的设计与实现随着互联网的不断发展，大数据已经成为了互联网时代的代表词汇之一。
如何高效地处理这些海量数据，成为了许多企业和机构必须要解决的重大难题。
分布式系统成为了大数据处理平台的基础架构，并且分布式系统还可以带来很多其他的好处，如可靠性、高可用性、易于扩展等。
本文将首先介绍大数据处理平台的需求和基础架构，并深入分析分布式系统的优势和设计思想。
随后，本文将讨论如何实现一个基于分布式系统的大数据处理平台，并介绍这个平台的核心组件。
第一部分：大数据处理平台的需求和基础架构大数据处理平台需要解决的核心问题是处理海量的数据，并且要在合理的时间内为数据提供分析结果。
这些数据来自互联网、社交媒体、移动设备、传感器等各种渠道，数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。
大数据处理平台需要支持大规模的并行处理，因为大规模的并行处理可以一定程度上缩短处理时间。
同时，大数据处理平台还需要紧密结合云计算和分布式系统的架构，因为这样可以让平台更加灵活和可扩展。
对于大数据处理平台的基础架构，分布式系统是不可或缺的组成部分。
分布式系统能够满足以下需求：1. 可扩展性：可以将计算和存储资源水平地扩展到大规模的机器集群上。
2. 容错性：如果一个节点失效了，可以轻松地切换到其他节点进行处理。
3. 高可用性：对于因为服务不可提供导致的负面影响，需要负载均衡和热备份等手段以确保服务可用。
4. 实时性：大数据处理平台需要能够快速地处理实时流数据，以满足用户的实时需求。
第二部分：分布式系统的优势和设计思想分布式系统主要有以下的优势：1. 处理速度：由于分布式系统中处理任务可以分散到多台计算机上并行处理，可以大幅缩短任务处理时间。
2. 可伸缩性：可以根据工作负载的增加或减少自动地水平扩展或缩减资源。
3. 容错性：无论是因为计算机故障或其他因素造成的故障，分布式系统都可以通过其容错机制去掉失败的组件，并选择可靠的组件来完成任务。
数据库分片与分布式架构设计
数据库分片与分布式架构设计数据库的分片和分布式架构设计，是现代大规模应用系统中常用的解决方案。
随着应用规模的不断扩大和访问负载的增加，传统的单一数据库已经无法满足高并发、高可用、高性能等需求。
本文将针对数据库分片和分布式架构设计展开详细的讨论。
一、数据库分片的概念与原理数据库分片是指将一个庞大的数据库划分为多个较小的数据库片段，每个片段存储在独立的服务器上。
每个片段都具有独立的数据和索引，可以提供独立的服务。
数据库分片可以实现数据的水平切分，将数据均匀地分散到不同的服务器上，从而提高数据库的整体性能和扩展性。
数据库分片的原理主要包括两个方面：数据切分和数据路由。
数据切分是指将原始数据按照某种规则分散到不同的数据库片段上，常用的切分方式有基于范围、基于哈希和基于列表等。
数据路由是指根据查询请求的条件将查询分发到相应的数据库片段上，以实现数据的读写操作。
二、数据库分片的优势与挑战数据库分片作为一种常用的扩展数据库性能和容量的技术方案，具有以下优势：1. 扩展性：通过将数据切分到多个服务器上，可以有效提高数据库的扩展性，满足大规模应用系统的需求。
2. 高性能：由于数据分散到多台服务器上，可以并发地处理更多的查询请求，提高数据库的读写性能。
3. 高可用性：当某个数据库片段发生故障时，其他数据库片段仍然可以正常提供服务，保证了系统的高可用性。
然而，数据库分片也带来了一些挑战：1. 数据一致性：由于数据被切分到多个服务器上，跨片段的事务操作涉及到多个数据库，需要额外的机制来保证数据的一致性。
2. 数据迁移：当数据库规模扩大或业务需求变化时，可能需要对数据库片段进行重新划分和迁移，这对系统运维带来了一定的复杂性。
3. 故障处理：某个数据库片段发生故障时，需要及时进行故障切换和恢复，保证系统的稳定性。
三、分布式架构设计的原则与关键技术在数据库分片的基础上，分布式架构设计是一种更为复杂的解决方案，旨在构建具有高可用、高性能和可扩展性的分布式应用系统。
工行分布式数据库应用实践
分布式数据库GaussDB的应用情况
业务系统
原数据库
现数据库
上线时间
部署形态
生物特征识别系统
MySQL
GaussDB
2019.11
分布式，同城跨DC双活
中间业务管理平台
技术创新，变革未来
工行分布式数据库应用实践
工行分布式数据库建设背景
实现分布式转型
实现高容量、弹性扩展的能力
实现业务快速灵活创新
建设开放平台核心银行系统
分布式架构下数据库转型核心诉求
高并发、可扩展，海量数据存储的处理满足两地三中心高可用容灾要 求
支撑能力
具备数据库的运维自动化/智能化 能力与行内系统对接和集成，满足定 制化需求
分布式MySQL数据库：开展 数据库云化建设， 支持云化 部署和一键式环境供给， 有 效提升资源使用率效率GaussDB：中间业务 、 生物 特征等GaussDB 数据库应用 试点
2020发布分布式MySQL数据库iDBOceanBase技术探索GaussDB产品完善及推广
分布式MySQL数据库iDB：国产化适 配及改造， 打造开放、成熟、安全可 控数据库软件OceanBase：对公理财应用技术探索GaussDB:声誉风险系统 、 商密公文 系统 、贵金属交易系统； 网讯系统、办公门户系统等5个应用试点
国产分布式事务数据库探索实践
分布式MySQL解决iDB问题：分布式MySQL数据库技术路线成熟，能提供对高并发、可扩展应用场景的支撑;通过持续能力建设，能满足分布式系统大规模节点运维自动化要求。
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cluster cluster
X X 核心DB1
核心DB2
核心DB3
核心DBn
信贷DB1
信贷DB2
信贷DB3
信贷DBn
CRMDB1
X CRMDB2
XXCRMDB3
XCRMDBn
票据DB1
票据DB2
票据DB3
票据DBn
原生分布式数据库
Application
核心 信贷 CRM 票据
cluster cluster cluster cluster
行深度定制化
SQL拆分成多个子查询下压到下层
分逻辑，对于应用程序完全透明，不
优•
对于底层数据库没有任何特殊要求， 完全在应用程序内部进行分库
•
数 据库，在SQL层进行结果拼装 对于底层数据库无特殊要求，在中间
•
需感知底层数据分布 数据库内部原生支持分布式事务，性
势
件进行SQL切分（支持XA即可）
能远远高于分库分表
容
分布式交易型数据库技术发展体系
应用垂直分库
Application
核心 信贷 CRM 票据
cluste r
cluste r
cluster r
cluste
分库分表
Application 分布式中间件（路由分发）
核心 信贷 CRM 票据
用户组1 用户组2 用户组3 用户组4
X XX
cluste r
cluster
劣•
分布 拓扑结构调整或扩容时非常痛苦，几
•
出优化后的查询逻辑 中间件实现分布式事务，跨库事务使
善
势
乎不可能完成在线扩容
用XA机制，性能大幅度下降
• 很难支持跨库事务
• 作为单点向新型分布式数据库转型的
过渡阶段，技术延续性堪忧
分布式数据库技术发展体系对比
“计算存储分离” 架构
三大核心应用场景
联机交易
• 部分兼容传统SQL，应用程序开发
• 高可用与容灾能力由数据库内核原生
难 度小于垂直分库
支持，不需额外辅助工具
• 应用程序逻辑侵入性极强，应用程序 • 应用程序逻辑侵入性较强，应用程序 • 技术较新，业界成熟案例相对较少
需要进行复杂逻辑才能进行合理数据
需感知底层数据分布结构，才能设计 • 辅助工具相对较少，生态环境有待完
• 交易型业务场景 • 替换 MySQL、
PGSQL 等传统关 系 型数据库
数据中台
• 数据服务与高频只读 类业务
• 提供比 Hbase 更加 友 好的开发接口以 及更 加简便的运维 能力
内容管理
• 音视频、图片、文件 等对象存储类业务
• 提供比 Ceph 更优的 实 时容灾能力以及更 加 丰富的内容管理特 性
新一代分布式数据库 如何适应微服务云化架构需求
？
数据分片能力
TargetPartition = DHT ( Row->PartitionKey )
datagroup1
datagroup2
datagroup3
高可用能力
• 同分区内数据节点之间通过心跳保持连接 • 主节点2轮接收不到超半数节点心跳会自动降备 • 备节点2轮接收不到主节点心跳会发起选举投票 • 超半数节点同意后备节点当选新的主节点
Data
Data
Data
192.168.1.1 192.168.1.2 192.168.1.3
Catalog Data Data Data
编目节点组
Catalog
datagroup4
Data
datagroup5
Data
datagroup6
Data
Catalog 11800
Data
11820
Data
11830
• 原生MySQL/PGSQL/ SparkSQL 解 析与执行引擎，不需担心语法 兼 容访问计划
兼容性
锁机制
• 悲观锁
• MVCC读已提交能 力
MySQL兼容能 力
变化的数据量
新
技
术
前
HTAP
瞻 性
混合事务和分析场景，适应
更多数据应用需求
Multi-model与多租户
multi-model多模数据库引擎，同一引擎处理多 种
数据应用场景，符合微服务和云数据库的架构理念
ACID的支持
事务、一致性等，处理
传
OLTP
统
技
术
兼
容
性
SQL完整支
持
MySQL/PostgreSQL语法的完整兼
核心DB1
核心DB2
核心DB3
核心DBn
信贷DB1 CRM-DB1 票据DB1
信贷DB2
信贷DB3
信贷DBn
CRM-DB2
CRM-DB3
CRM-DBn
票据DB2
票据DB3
票据DBn
分布式数据库技术发展体系对比
垂直ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ库
分库分表
原生分布式数据库
• 起点比较早，应用控制能力强，可进 • 构建中间SQL解析层，尽可能将标准 • 数据库内部处理分布式事务与数据切
• 数据紧耦合 • 无法弹性扩张 • 单点故障
碎片化存储
• 数据碎片化 • 数据无共享 • 运维成本高
分布式存储
• 微服务对应独 立实例
• 物理分散存储 • 逻辑集中管理
联机交易业务需要 什么样的分布式数据库
？
联机交易业务需要什么样的分布式数据库
分布式与扩展性
分布式是新一代架构的基础，扩展性能应对
Data
11840
192.168.1.4 192.168.1.5 192.168.1.6
强大的分布式事务能力
• 传统二段提交机制 • 保证数据跨节点一致性
二段提交 2PC
表设计原则
• 流水类数据按时间与ID二维 切 分，避免数据搬迁
• 余额类数据按ID散列，保证 均 衡无热点
• MySQL/PGSQL/SparkSQL保持 100%兼容
水平扩展能力
3306 11810
MySQL Coord
11800
Catalog
11820
Data
11830
Data
11840
Data
数据库实例 MySQL Coord
编目节点组
Catalog
datagroup1
Data
datagroup2
Data
datagroup3
Data
MySQL Coord
Catalog
？
数据库如何应对微服务应用框架
微服务 1
微服务 2
微服务 3
微服务 4
微服务 1
微服务 2
微服务 3
微服务 4
微服务 1
微服务 2
微服务 3
微服务 4
集中式关系型 数据库
MySQ L
MySQ L
PGSQL 象
S3对 存储
MySQ L
实例
MySQ L
实例
PGSQ L
实例
S3 实例
分布式数据库
集中式存储
云架构下的分布式数据库设计与实践
技术创新，变革未来
程序开发 面临怎样的趋势
？
应用程序开发从烟囱式架构向分布式的转型
应用 前端
应用 前端
中间件
传统架构向 微服务转型
数据库
微
微
微
服
服
服
务
务
务
…
… 数据库
…
…
微
微
微
服
服
服
务
务
务
…
… 数据库
…
…
微
微
微
服
服
服
务
务
务
…
… 数据库
…
…
数据库该如何 应对微服务应用框架