陈吉平：高可用分布式数据库系统架构实践

易扩展高可用的分布式订单系统架构设计

目录摘要 (4) 一、简介 (5) 二、业界现状 (6) 三、系统架构 (8) 3.1、交易单元 (9) 3.2、订单号 (9) 3.3、路由信息表 (10) 3.4、代理服务 (11) 3.5、交易单元 (11) 3.6、事务 (12) 3.7、订单重试 (13) 3.8、健康度检查服务 (13) 四、订单流程 (13) 4.1、创建订单 (14) 4.2、更新订单 (15) 4.3、查询订单 (15) 五、架构特性 (16) 5.1、线性扩容 (16) 5.2、故障压缩 (16) 5.3、差异服务 (16) 5.4、冷热分离 (17) 5.5、灰度控制 (17)

5.6、热点均衡 (17) 六、备份、容灾和恢复 (17) 6.1、备份 (17) 6.2、数据一致性 (18) 6.3、容灾 (18) 七、架构缺点及改进 (18) 八、总结 (19)

摘要伴随着移动互联网的高速发展、中国第三方支付的快速增长，以及丰富的移动支付产品，深刻改变和培育了中国人民的无现金生活方式，也极大的推进了整个社会经济的发展。对于支付宝和微信支付这样的国民应用，海量交易带来的系统可用性问题成了关乎国计民生的问题。作者在2016 年到2018 年有幸参与了微信支付的核心系统的部分开发和改进，也切实感受到支付系统可用性关乎每个产品使用者的产品体验。支付宝作为国内的另一个电商和支付巨头，他们走出一条自研高可用分布式存储系统的道路，在存储层应对了海量的电商交易和双11 交易海啸的冲击，作者对于支付宝如何解决无状态服务的可用性工作不太了解。本文结合作者在微信支付参与的核心订单系统的可用性治理的相关项目的经验，思考和总结海量交易所带来的扩容、成本、容灾和灰度等问题及解决方案，提出了一种基于MySQL 单机存储引擎，业务和存储强耦的易扩展、高可用的分布式订单系统方案。本文主要讲述了基于交易单元构建的高可用分布式订单存储系统，交易单元是由无状态服务和有状态存储服务组成的交易单元架构的基本单元，通过交易单元可以实现线性扩缩容的能力；在下单时通过订单重试的操作可以允许一次下单重试更换到可用的交易单元，这样可以应对少数交易单元不可用带来的下单不可用问题；同时基于交易单元的架构也带来了冷热分离、故障压缩、差异服务、热点均衡和灰度控制的能力。基于交易单元化的架构虽然带来很多优点，但同时也造成业务和存储强耦合问题，另外业务开发人员在开发时也需要了解整体架构而不能更加专注业务逻辑，让真正专业的架构师在架构层面进行脱离业务的可用性治理。关键词- 订单系统、高可用、易扩展、分布式、订单重试、交易单元、海量存储

高可用数据库架构设计完整版

高可用数据库架构设计标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

主从数据库数据一致性问题宕机后主从切换的问题 1 复制概述 Mysql内建的复制功能(MySQL REPLICATION)是构建大型，高性能应用程序的基础。将Mysql的数据分布到多个系统上去，这种分布的机制，是通过将Mysql的某一台主机的数据复制到其它主机（slaves）上，并重新执行一遍来实现的。复制过程中一个服务器充当主服务器，而一个或多个其它服务器充当从服务器。主服务器将更新写入二进制日志文件，并维护文件的一个索引以跟踪日志循环。这些日志可以记录发送到从服务器的更新。当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生的任何更新，然后封锁并等待主服务器通知新的更新。请注意当你进行复制时，所有对复制中的表的更新必须在主服务器上进行。否则，你必须要小心，以避免用户对主服务器上的表进行的更新与对从服务器上的表所进行的更新之间的冲突。 mysql支持的复制类型：（１）：基于语句的复制：在主服务器上执行的SQL语句，在从服务器上执行同样的语句。MySQL默认采用基于语句的复制，效率比较高。一旦发现没法精确复制时，会自动选着基于行的复制。（２）：基于行的复制：把改变的内容复制过去，而不是把命令在从服务器上执行一遍. 从开始支持（３）：混合类型的复制: 默认采用基于语句的复制，一旦发现基于语句的无法精确的复制时，就会采用基于行的复制。 . 复制解决的问题

分布式数据库系统的设计与优化

近年来，计算机技术的发展日新月异，借助于计算机网络而崛起的数据库技术已不断渗透到了社会生活的各个领域．分布式数据库系统是数据库技术的一种，它的产生，使在地理上、组织上分散的单位得以实现信息、数据共享，使系统的可靠性、可用性等得到了明显的改善和提高．因此，如何优化分布式数据库系统，如何更高效地实施数据库查询等问题便显得尤为重要，它关系着整个系统性能和系统效率等诸多关键因素的完善和提高．1分布式数据库的定义分布式数据库系统的基础是集中式数据库，但是比集中式数据库具有更大的可扩展性，它适用于单位和企业的各下属、分散部门，允许将分工后的针对性较强的各部门数据存储在本地存储设备上，从而提高用户操作应用程序的反馈速度，在一定程度上降低网络通信费用．分布式数据库系统可以分为两种：一是物理分布逻辑集中，即在物理上是分布的，在逻辑上是一个统一整体，这类数据库系统比较适用于用途单一、专业性强的中小企业或部门；二是无论在物理上或是逻辑上都是分布的，这种分布式数据库系统类型称为联邦式，此类型主要用于集成大范围数据库，因为该系统主要由用途迥异、差别明显的数据库组成．分布式数据库的物理分布性主要表现在数据库中的数据分别存储在不同的地域内或主机上，而逻辑集中性主要表现在无论用户处于哪个位置或使用本局域网中的哪台主机，都可以通过应用程序对数据库进行操作，但这些数据库具体的分布位置用户并不需要知道，就如同数据库存储在本机，并且由本机的数据库管理系统进行管理．2分布式数据库系统的特点２．１数据的独立性和分布的透明性数据的独立性可以说是分布式数据库系统的核心和目标，而分布的透明性表现在用户在操作带有数据库的应用程序时，不必了解数据存储的具体物理位置，不必关心数据逻辑集中的区域，也不必验证本地系统支持哪些数据模型．分布透明的特点，在很大程度上增加了应用程序的可移植性．２．２集中和自治相结合对于分布式数据库系统来说，数据共享分为两层：局部共享和全局共享．局部共享是相对于局部数据库而言的，存储在局部数据库中的一般是专门针对本地用户的常用数据；全局共享就是说在各个分布的数据库区域，也能够支持系统在全局上的应用，可以存储可供本网中其他位置的用户共享的数据．那么对于这两层数据共享的分类，就有相应的两种控制方式，即集中和自治，各个局部的数据库管理系统可以对本区域的数据库实施独立管理，称为自治；与此同时，为了协调各个局部数据库管理系统，为了宏观、整体地把握各局部数据库的运行情况等，系统还设置了集中控制的工作方式．２．３易于扩展性由于单位、企业等的数据量越来越庞大，对于数据库服务器的需求也越来越多．如果服务器的应用程序支持水平方向的扩展，那么就可以通过多增加服务器来分担数据的处理任务． 3分布式数据库系统的设计３．１设计的原则３．１．１分布式数据库系统的主要设计原则是本地和近地．所以，在设计的过程中，应当尽量实现数据的本地化，这样可以有效减少数据节点之间的相互通信，从而提高整个系统的效率．３．１．２为了改善和提高数据库数据的可用性和可靠性，有时候在分布式数据库系统中可以将数据保存为副本，如果数据的其中一个副本被损坏或者不能使用，那么在网络环境中的另一个节点中可以对损坏的副本进行恢复．不过，在恢复的同时有可能增加冗余的数据，所以在设计分布式数据库系统时应当全面考虑最优的数据冗余程序，从而减少数据库更新的成本．３．１．３在用户通过应用程序对数据库进行操作的时候，分布式数据库系统应当将总的工作量分流到网络环境中的各局域节点，从而提高了应用程序的执行效率、扩大了数据传输的并行度、充分利用了各局域节点计算机的资源．因此在设计分布式数据库系统的同时，要将负荷合理地分流．３．１．４在设计分布式数据库系统时，要对网络各局域节点进行存储能力的统筹，对有限的存储控件进行合理的规划．３．２设计的内容与集中式数据库的设计相类似，分布式数据库系统也包括了数据库和应用．其中，数据库的设计又包括全局的模式设计和局部的模式设计．分布式数据库系统设计的关键是Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．２０１２赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第２８卷第１０期（下）２０１２年１０月分布式数据库系统的设计与优化左翔，姜文彪（安徽医科大学计算机系，安徽合肥２３００３２）摘要：分布式数据库是数据库技术和网络技术相结合的产物，本文从分布式数据库系统的定义和特点入手，介绍了其设计、优化的目标以及优化的方法．关键词：分布式数据库系统；设计；优化中图分类号：ＴＰ３１０文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１２）１０－００２０－０２２０－－

分布式数据库设计报告

目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)

成品车间分布式数据库设计 1案例背景随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。需求分析成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。

分布式数据库设计方案

1.大型分布式数据库解决方案企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。分区表技术让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。分布式分区视图分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数

据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。库表散列在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。

金融级分布式数据库架构设计

目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)

1.行业背景银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。

3.分布式数据库总体架构其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。

可扩展、高可用与负载均衡网站架构设计策划方案

可扩展、高可用、负载均衡网站架构设计方案 2009-06-08 13:22 差不多需求: 1、高可用性：将停止服务时刻降低到最低甚至是不间断服务 2、可扩展性：随着访问的增加，系统具备良好的伸缩能力 3、可视性：系统、服务的状态处于一个实时的监控之下 4、高性能高可靠性：通过优化的体系结构及合理的备份策略 5、安全性：结构上的安全及主机的安全策略差不多思路 1、关于访问频繁，用户量大的对象（bbs,blog）采纳某种合理的方式负载到多个服务器上。把数据库独立出来，预备2套mysql数据库，以实现主从复制，即减轻负载，又提高了可靠性。更近一步，使用mysql proxy技术，实现主从服务器的读写分离，大大提高那个系统的性能和负载能力。 2、数据库与外部网络隔离，只同意web服务器（bbs,blog等）通过私有地址方式访问。如此就提高了数据库的安全性，同时也节约了宝贵的带宽。 3、部署监控系统，通过监控主机存活、服务、主机资源，实时把系统的健康状态置于可视状态，对系统的运营状态心中有数。 4、备份是想都不用想的情况，使用单独的服务器集中备份，是一个比较不错的主意。拓扑结构

业务逻辑

技术实现 1、负载均衡。2台同样配置的linux服务器，内核支持lvs,配置keepalived工具，即可实现负载转发。一旦其后的真实服务器出现故障，keepalived会自动把故障机器从转发队列删除掉，等到故障修复，它又会自动把真实服务器的地址加入转发列表。由于lvs支持会话保持，因此关于bbs 如此的应用，一点也不用担心其登录丢失。 2、mysql主从复制。即保证数据的安全，又提高了访问性能。我们在前端的每个web服务器上加入mysql proxy那个工具，即可期待实现读写的自动分离，让写的操作发生在主数据库，让查询这类读操作发生在从数据库。 3、nagios是一个开源的，受广泛欢迎的监控平台。它可对主机的存活、系统资源（磁盘空间、负载等）、网络服务进行实时监控。一旦探测到故障，将自动发送邮件（短信）通知故障。 4、备份。包括web数据和数据库服务器的备份。关于web服务而言，GNU tar 即可实现备份的一切愿望。简单的设置一下crontab 就能够让系统在我们做梦的时刻老老实实的帮我们备份了。然而，由于空间的限制，不可能一直备份下去，因此要做一个合适的策略，以不断的用新的备份去替换陈旧的备份数据；多少天合适？看磁盘容量吧。关于数据库，先mysqldump一下，再tar.完成这些工作后把备份文件传输到备份服务器集中。一个比较省事的方法是把备份服务器以NFS 方式挂接到web服务器及数据库服务器。

CAP理论与分布式数据库

根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师Michael Stonebraker就撰文《Errors in Database Systems, Eventual Consistency, and the CAP Theorem》，表示为了P而牺牲C是不可取的。事实上，数据库系统最大的优势就对一致性的保证，如果我们放弃了一致性，也许NoSQL比数据库更有优势。那么，有没有可能实现一套分布式数据库集群，即保证可用性和一致性，又可以提供很好的扩展能力呢？回答是：有的。目前，有很多分布式数据库的产品，但是绝大部分是面向DSS类型的应用，因为相比较OLTP应用，DSS应用更容易做到分布式扩展。Michael Stonebraker提到了一种新型的数据库VoltDB，它的定义是Next-Generation SQL Database for Fast-Scaling OLTP Applications。虽然产品还没有问世，但是从技术资料上来看，它有几个特点： 1.采用Share nothing架构，将物理服务器划分为以CPU core为单位的Virtual node，采用Sharding技术，将数据自动分布到不同的Virtual node，最大限度的利用机器的计算资源； 2.采用内存数据访问技术，类似于内存数据库(In-memory database)，区别于传统的数据库(Disk-based database)，消除了传统数据库内存管理的开销，而且响应速度非常快； 3.每个Virtual node上的操作是自治的，利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销(比如Latch和Lock)； 4.数据同步写多个副本，不存在单点故障，而且消除了传统数据库需要记录redo log的开销。

分布式数据库研究现状及发展趋势

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：分布式数据库技术论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）：曹峰（）研究生姓名：刘杰飞年级：2014级学号：201422403003 成绩：评阅日期：山西大学研究生学院 2015年 6 月17日

分布式数据库研究现状及发展趋势摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用，使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁。本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展，各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈。甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时，数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题，即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用，缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本，提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。分布式数据库系统的出现，有效地利用企业现有资源和网络资源。分布式数据库系统是一个面向地理上分布而在管理上需要不同程度集中的处理系统，主要解决在计算机网络上如何进行数据的分布和处理。由于分布式数据库有许多突出的优点，因此，分布式数据库系统可以广泛地应用于大企业，多种行业及军事国防等领域，这对建立集约型社会，加快社会主义现代化建设，将具有重要的现实意义。。

高并发高可用平台架构规划方案

编号∶______ 版本∶______ 高并发平台架构规划方案 V1.0 起草人： XXX 起草时间：YYYY年MM月DD日审核人：审核时间：修改情况记录：序号修改模块名称修改内容修改人修改人名称 1 2 3

1概述 1.1简述本文档针对XX项目的特点，根据项目各个阶段的发展情况，在系统不调整或微调整的情况下逐步提升整体吞吐量以适应项目的快速发展。其中包括各个阶段项目架构部署规划。 1.2设计目标 A.快速的响应能力在各种情况下，能够快速响应用户请求；具备可靠地容灾能力，部分系统问题不影响整体系统的正常运行。将停止服务时间降低到最低甚至是不间断服务。 B.可伸缩性的系统体系随着访问的增加，系统具备良好的伸缩能力。其中包括硬件与软件两部分： 1)硬件：Web服务器集群，缓存服务器集群，文件服务器集群，数据库服务器等集群。各个群集之间负载均衡，任何一个集群由于资源不足出现瓶颈的时候，只要根据需要添加一个服务器节点，做简单的配置就能达到扩展的目的。 2)软件：整个软件应用系统纵向分割，按照模块划分，各个模块即相互独立，又可以无缝结合。如果需要扩展一个模块，只要做独立开发，无需该原有系统的代码，只要做简单的配置就能结合在已经，并对该模块管理。 C.安全可靠的系统为保证网站的正常运行，用户数据的高度安全，系统考虑了多种安全策略（网络安全、系统安全、各子系统安全、子系统模块安全、回话期间安全等）。系统具有7×24小时的运行能力，并且具有系统灾难的快速恢复能力，及数据安全的保证。 D.易管理的体系架构整个系统、服务的状态处于一个实时的监控之下。其中包括：配置管理、故

分布式数据库系统_复习

一、填空分布式数据库系统按局部数据库管理系统的数据模型分类，可以分为和两类。同构型DDBS 异构型DDBS 分布式数据库系统按全避控制系统类型分类，可以分为、和三类。全局控制集中型DDBS 全局控制分散型DDBS 全局控制可变型DDBS 分布式数据库是分布式数据库系统中各站点上数据库的逻辑集合，它由和组成。应用数据库描述数据库数据分片的三种基本方法是：、和三类。水平分片垂直分片混合分片分布式数据库中的数据分布策略有：、、和四层。集中式分割式复制式混合式分布式数据库是多层模式结构，一般划分为、、和四层。全局外层全局概念层局部概念层局部内层一个分布式数据库管理系统一般应包括、、和四个基本功能模块。查询处理模块完整性处理模块调度处理模块可靠性处理模块分布透明性包括、和三个层次。分片透明性位置透明性局部数据模型透明性分布式数据库系统的创建方法，大致可分为和两种。组合法重构法集中式数据库设计一般包括：需求分析，概念设计，逻辑设计和物理设计四个阶段，分布式数据库设计除了上述四个阶段外，还需增加一些个新的阶段，它位于和之间。分布设计逻辑设计物理设计水平分片的方法可归为和两种。初级分片导出分片 DATAID-D相对于DATAID-1增加了和两个阶段。分布要求分析分布设计 DATAID-D中的分布设计分成、、和四个阶段。分片设计非冗余分配冗余分配局部模式的重新构造分布式查询优化的准则是。通信费用和响应时间最短在分布式系统中，查询代价QC＝。I/O代价+CPU代价+通信代价在分布式环境下，查询可分为、和三种类型。局部查询远程查询全局查询分布式查询处理可以分为、、和四

高可用数据库架构设计

可能遇到的问题与挑战：主从数据库数据一致性问题宕机后主从切换的问题 1 复制概述 Mysql内建的复制功能(MySQL REPLICATION)是构建大型，高性能应用程序的基础。将Mysql的数据分布到多个系统上去，这种分布的机制，是通过将Mysql的某一台主机的数据复制到其它主机（slaves）上，并重新执行一遍来实现的。复制过程中一个服务器充当主服务器，而一个或多个其它服务器充当从服务器。主服务器将更新写入二进制日志文件，并维护文件的一个索引以跟踪日志循环。这些日志可以记录发送到从服务器的更新。当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生的任何更新，然后封锁并等待主服务器通知新的更新。请注意当你进行复制时，所有对复制中的表的更新必须在主服务器上进行。否则，你必须要小心，以避免用户对主服务器上的表进行的更新与对从服务器上的表所进行的更新之间的冲突。 1.1 mysql支持的复制类型：

互联网应用高可用架构设计

一、什么是高可用高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为8.76个小时。百度的搜索首页，是业内公认高可用保障非常出色的系统，甚至人们会通过https://www.360docs.net/doc/f04149846.html, 能不能访问来判断“网络的连通性”，百度高可用的服务让人留下啦“网络通畅，百度就能访问”，“百度打不开，应该是网络连不上”的印象，这其实是对百度HA最高的褒奖。二、如何保障系统的高可用我们都知道，单点是系统高可用的大敌，单点往往是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。方法论上，高可用保证的原则是“集群化”，或者叫“冗余”：只有一个单点，挂了服务会受影响；如果有冗余备份，挂了还有其他backup能够顶上。保证系统高可用，架构设计的核心准则是：冗余。有了冗余之后，还不够，每次出现故障需要人工介入恢复势必会增加系统的不可服务实践。所以，又往往是通过“自动故障转移”来实现系统的高可用。

接下来我们看下典型互联网架构中，如何通过冗余+自动故障转移来保证系统的高可用特性。三、常见的互联网分层架构常见互联网分布式架构如上，分为：（1）客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP （2）反向代理层：系统入口，反向代理（3）站点应用层：实现核心应用逻辑，返回html或者json （4）服务层：如果实现了服务化，就有这一层（5）数据-缓存层：缓存加速访问存储

分布式数据库历年真题以及答案

数据库试题目录 1. 九八年秋季试题 (5) 1.1. 概念题 (5) 1.1.1. 比较半连接方法和枚举法的优缺点。 (5) 1.1.2. 2PL协议的基本思想。 (5) 1.1.3. WAL协议的主要思想。 (5) 1.1.4. SSPARC三级模式体系结构。 (5) 1.1.5. 设计OID的数据结构时应考虑哪些问题。 (6) 1.2. 某个大学中有若干系，且每个系有若干个班级和教研室，每个教研室有若干个教员，其中教授、副教授每个人带若干名研究生。每个班有若干名学生，每个学生可选修若干门课程，每门课程可由若干学生选修。完成下列各种要求： (7) 1.3. 下面是某学院的一个学生档案数据库的全局模式： (9) 1.3.1. 将全局模式进行分片，写出分片定义和分片条件。 (9) 1.3.2. 指出各分片的类型，并画出分片树。 (9) 1.3.3. 假设要求查询系号为1的所有学生的姓名和成绩，写出在全局模式上的SQL查询语句，并要求转换成相应的关系代数表示，画出全局查询树，请依次进行全局优化和分片优化，画出优化后的查询树。要求给出优化变换过程。 (10) 1.4. 设数据项x,y存放在S1场地，u,v存放在S2场地，有分布式事务T1和T2,T1在S1场地的操作为R1(x)W1(x)R1(y)W1(y),T2在S1场地的操作为R2(x)R2(y)W2(y);T1在S2场地上的操作作为R1(u)R1(v)W1(u),T2在S2场地上的操作作为W2(u)R2(v)W2(v)。对下述2种情况，各举一种可能的局部历程（H1和H2），并说明理由。 (11) 1.4.1. 局部分别是可串行化，而全局是不可串行化的 (11) 1.4. 2. 局部和全局都是可串行化的。要求按照严格的2PL协议，加上适当的加锁和解锁命令，（注意，用rl(x)表示加读锁，wl(x)表示加对x加写锁，ul(x)表示解锁）12 1.5. 试述面向对象的数据库系统中页面服务器和对象服务器两种Client/Server体系结构的主要特点, (12) 2. 九九年春季试题 (13) 2.1. DBMS解决了信息处理技术中的哪些挑战？ (13) 2.2. 在关系数据库应用设计中，为什么要对数据库模式进行规范化？ (13) 2.3. 简述ACID特性。 (14) 2.4. 长事务处理有哪些特性，如何解决？ (15) 2.5. 数据库系统体系结构有哪几类，每种类型的特点是什么，关键技术有哪些？. 16 2.6. 决策支持类应用与OLTP应用对于数据库系统的要求有哪些不同，支持前者的关键技术有哪些，并简述之。 (17) 2.7. 面向对象的数据库是如何产生的，其基本原理是什么？有哪些创新特性？ (18) 2.8. r i ∝r j 一定等于r j ∝ r i 吗？在什么条件下r i ∝r j = r j ∝ r i 成立? (18) 2.9. 为了设计一个健壮的分布式系统，你必须知道可能发生哪种类型的失败。 (18) 2.9.1. 请列出在分布式系统中可能的失败类型： (18) 2.9.2. 在你列出的失败类型中，哪些也可能发生在集中式系统中？ (19) 2.9. 3. 对于每一种失败类型，在失败发生情况下，两段提交机制如何保证事务的原子性？ 19 3. 九九年秋季试题 (19)

网站的高可用架构 Availability

网站的高可用架构Availability 本文章来自于阿里云云栖社区摘要：可用性度量和考核度量用多少个9来表示，表示一年中可用时间的百分比考核可以用如下的表：可用性度量和考核度量用多少个9来表示，表示一年中可用时间的百分比考核可以用如下的表：故障分=故障时间（分钟）* 权重。计入考核高可用的网站架构

分层架构，每一层都分布式部署。使用冗余和故障转移的方式保证可用性。 - 应用层用负载均衡服务器，能够监测服务器的可用性，把不可能的踢出集群- 服务层使用分布式调用框架dubbo - 数据库使用同步复制，实现数据冗余。 - 还要考虑升级发布引起的宕机高可用的应用 ?通过负载均衡进行无状态服务的失效转移集群的session管理 ?Session复制，开启web服务器的session复制功能，能够在不同的web服务器之间进行session的同步。适合规模较小的情况

?Session绑定，可以利用负载均衡的源地址hash算法实现，负载均衡服务器总是将同一IP的请求发到同一台服务器上(也可以根据cookie中的用户信息) 。这种显然不高可用 ?用cookie记录session 记录大小优先，每次都要用cookie传输影响性能。浏览器可以关闭cookie. 优点是简单，支持服务器扩展。 ?session服务器构建独立的session服务器。可以简单的使用分布式缓存进行保留，如果需要继承SSO的话，就可能需要专门的session服务管理平台高可用的服务整体来说就是冗余，故障转移，使用分布式调用框架。 - 分级管理0级，1级。更重要的服务，使用更好的设备 - 超时设置不超时会长时间占用服务器资源。可以设置超时策略，重试，还是转移 - 异步调用 - 服务降级高并发时，可以拒绝服务。随机拒绝部分请求关闭功能。关闭部分不需要的功能。双十一就是这样干的 - 幂等性设计针对于重试机制。不会出现下两个订单的情况高可用的数据数据库高可用使用复制备份和故障转移解决缓存的高可用作者认为应该使用集群分布式缓存，单点失效只是小部分失效不会造成数据库太大的压力 CAP原理拂去耐受性(可以线性伸缩)，可用性(随时可读写)，一致性(所有应用访问得到相同的数据)。无法同时满足。大型网站可能放弃一定的一致性。把一致性细分：

OceanBase企业级分布式数据库介绍

透明可扩展的企业级数据库

?目录什什么是透明可扩展透明可扩展的理论基础透明可扩展的关键设计 OceanBase实践

?企业级数据库：Oracle、SQLServer、DB2 ?云数据库：Amazon Aurora、Amazon Redshift ? 魔力四象限 ?行行业现状 A B I L I T Y T O E X E C U T E CHALLENGERS LEADERS NICHE PLAYERS VISIONARIES MongoDB MarkLogic Intersystems Amazon Web Services Microsoft Oracle SAP IBM EnterpriseDB DataStax MapR Actian Google Alibaba Cloud COMPLETENESS OF VISION As of June 2018 ?Gartner.Inc

企业级数据库?面临的问题 $$$单机不不可扩展成本?高

DB(写?入)DB(只读)?云数据库：开源数据库 + 存储计算分离 ?解决了存储可扩展问题，但事务和SQL不可扩展 ?开源数据库核心能力距离企业级数据库仍有较大差距存储集群Hybrid clouds require excellent distributed OLTP DBMS, and the memory/storage architecture still requires a lot of work. In addition, data security and data management are both issues that need to be considered. —C Mohan@ICDE 2019, IBM Fellow

分布式数据库综述报告

电子科技大学研究生课程综合考核报告课程名称：数据库新技术教师姓名：胡旺学生姓名：董辉学号：201521060521 成绩：学期：2015年下学期

分布式数据库综述报告摘要随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充，数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。这时集中式数据库系统表现出它的不足：数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处理，势必造成通信开销大；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，则整个系统受到影响，可靠性不高；集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩充性差。在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机／服务器模式和分布式数据库体系结构两个方面。分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的大型数据库。DDBS已成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展，原因基于以下几点：①它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。②如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。③均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。④当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。关键词：分布式数据库集群数据存储 1.分布式数据库产生背景 20世纪六十年代末和七十年代出现了比较成熟的数据库系统。以IMS为代表的层次型数据库系统于1968年问世。20世纪七十年代初，美国CODASYL的数据库任务组的提出了有名的网络数据库模型DBTG。分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。E. F. Codd于20世纪七十年代中期提出了关系数据库。世界上第一个分布式数据库系统SDD-1是由美国计算机公司（CCA）于1979年在DEC

高可用数据库架构设计

高可用数据库架构设计 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

MySQL数据库高可用架构设计目标： MySQL 数据库服务器不受单点宕机的影响，即时 A 服务器挂掉或者磁盘损坏物理故障导致数据库不可用也不会导致整个系统处于不可用状态，因为还有另外一台备用的数据库服务器可以提供服务。派宝箱采取方案双机主从热备 (Mater Slave 模式) 背景：双机热备的概念简单说一下，就是要保持两个数据库的状态自动同步。对任何一个数据库的操作都自动应用到另外一个数据库，始终保持两个数据库数据一致。这样做的好处: 1. 可以做灾备，其中一个坏了可以切换到另一个。 2. 可以做负载均衡，可以将请求分摊到其中任何一台上，提高网站吞吐量。对于异地热备，尤其适合灾备。原理： MySQL Replication双机热备 + 每天自动sqldump出物理文件备份双机主从自动热备实现数据库服务的高可用加sqldump导出数据文件的方式备份。双重保险！可能遇到的问题与挑战：主从数据库数据一致性问题宕机后主从切换的问题 1 复制概述 Mysql内建的复制功能(MySQL REPLICATION)是构建大型，高性能应用程序的基础。将Mysql 的数据分布到多个系统上去，这种分布的机制，是通过将Mysql的某一台主机的数据复制到其它主机（slaves）上，并重新执行一遍来实现的。复制过程中一个服务器充当主服务器，而一个或多个其它服

务器充当从服务器。主服务器将更新写入二进制日志文件，并维护文件的一个索引以跟踪日志循环。这些日志可以记录发送到从服务器的更新。当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器从服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生的任何更新，然后封锁并等待主服务器通知新的更新。请注意当你进行复制时，所有对复制中的表的更新必须在主服务器上进行。否则，你必须要小心，以避免用户对主服务器上的表进行的更新与对从服务器上的表所进行的更新之间的冲突。 mysql支持的复制类型：（１）：基于语句的复制：在主服务器上执行的SQL语句，在从服务器上执行同样的语句。MySQL默认采用基于语句的复制，效率比较高。一旦发现没法精确复制时，会自动选着基于行的复制。（２）：基于行的复制：把改变的内容复制过去，而不是把命令在从服务器上执行一遍. 从开始支持（３）：混合类型的复制: 默认采用基于语句的复制，一旦发现基于语句的无法精确的复制时，就会采用基于行的复制。 . 复制解决的问题 MySQL复制技术有以下一些特点： (1) 数据分布 (Data distribution )(2) 负载平衡(load balancing) (3) 备份(Backups) (4) 高可用性和容错行 High availability and failover 复制如何工作? 整体上来说，复制有3个步骤： (1) master将改变记录到二进制日志(binary log)中（这些记录叫做二进制日志事件，binary log events）； (2) slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log)； (3) slave重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据。下图描述了复制的过程：该过程的第一部分就是master记录二进制日志。在每个事务更新数据完成之前，master在二日志记录这些改变。MySQL将事务串行的写入二进制日志，即使事务中的语句都是交叉执行的。在事件写入二进制日志完成后，master通知存储引擎提交事务。下一步就是slave将master的binary log拷贝到它自己的中继日志。首先，slave开始一个工作线程——I/O线程。I/O线程在master上打开一个普通的连接，然后开始binlog dump process。Binlog dump process从master的二进制日志中读取事件，如果已经跟上master，它会睡眠并等待master产生新的事件。I/O线程将这些事件写入中继日志。SQL slave thread（SQL从线程）处理该过程的最后一步。SQL线程从中继日志读取事件，并重放其中的事件而更新slave的数据，使其与master中的数据一致。只要该线程与I/O线程保持一致，中继日志通常会位于OS的缓存中，所以中继日志的开销很小。此外，在master中也有一个工作线程：和其它MySQL的连接一样，slave在master中打开一个连接也会使得master开始一个线程。复制过程有一个很重要的限制——复制在slave上是串行化的，也就是说master上的并行更新操作不能在slave上并行操作。 2 .复制配置