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阿裏分布式數據庫服務實踐

沈詢: 阿裏巴巴資深技術專家,08年加入阿裏巴巴，一直從事阿裏分布式數據層方麵的研發工作，參與了公司大部分的去IOE工作，具備較多實操經驗。目前主要負責淘寶分布式數據層(TDDL)，阿裏分布式數據庫服務(DRDS)，阿裏分布式消息服務(Notify,MetaQ)的開發和架構設計工作。

經過近一年的運營，阿裏巴巴的分布式數據庫（DRDS）已經協助電商，電信，銀行，政府等多種類型的係統進行過業務分布式改造，在係統實施的過程中，我們碰到和解決了哪些問題？他們是怎麼解決的？背後的思考是什麼？未來在何方？以下來分享下精彩內容。

DRDS簡介

起源

DRDS 脫胎於 alibaba的cobra 分布式數據庫引擎，06年上線使用，在alibaba有近百應用在使用，目前已經開源，DRDS的80%的代碼出自cobra proxy（Sql解析器，執行流程，配置）。

DRDS吸收了taobao TDDL分布式數據庫引擎的大量優秀經驗和解決方案，08年上線使用，目前在使用的應用近千個，大量實際應用解決方案支持分布式join，支持分布式aggregation (group sum max min)，支持異步索引構建，支持Auto sharding ,自動擴容縮容。

從TDDL到DRDS，

DRDS專門針對外部用戶進行了配置的重新設計：簡化了配置操作規範與流程；盡可能使得應用像操作一個數據庫一樣的操作DRDS；用戶的專業化指導。

場景廣泛：互聯網應用，企業內大數據應用，政務類應用，物聯網應用。

應用場景

應用的業務需求單機已經無法滿足，一個RDS數據庫的最大實例也無法滿足用戶的需求，可能遇到容量瓶頸、事務數瓶頸、讀取瓶頸，我們就可以考慮使用分布式數據庫了。

Scale out（多機水平擴展），使用廉價數據庫陣列來滿足用戶需求—DRDS。

優勢：更輕量的使用數據庫，未來更換的成本小；一次重構，以後基本再無需擔心係統瓶頸。劣勢：重構遷移需要付出成本；分布式環境下一些查詢會被限製不允許執行；完成相同功能需要比單機擴展付出更多成本。

圖1

理想狀態就是Scale out 與scale up結合。如圖1所示，讓係統架構具備scale out的能力，盡可能提升單機利用率，但不要過早過度設計。

最後更新：2017-04-01 13:37:06