分布式數(shù)據庫在大規(guī)模部署階段的挑戰(zhàn)與應對

分布式數(shù)據庫在大規(guī)模部署階段的挑戰(zhàn)與應對在當今數(shù)字化時代的浪潮下，中國分布式數(shù)據庫領域歷經了多年的砥礪發(fā)展。通過持續(xù)的技術積累以及在實際落地項目中的反復打磨，已經逐步具備了足以支撐企業(yè)級核心業(yè)務場景的堅實能力，這也標志著分布式數(shù)據庫基本完成了技術實驗段，我們可以清晰地觀察到市場格局以及行業(yè)用戶關注點的顯著轉變。金融、政府、交通等諸多行業(yè)作為數(shù)據庫應用的重要領域，客戶的關注焦點已不再局限于數(shù)據庫的可用性、安全性以及穩(wěn)定性等基礎層面，而是更加注重數(shù)據庫在實際運行中的性能表現(xiàn)、總體成本的控制以及后續(xù)運維工作的便捷與高效。與此同時，客戶也越發(fā)重視整個系統(tǒng)在長期運行過程中的穩(wěn)定性，以及數(shù)據庫供應商所具備隨著分布式事務型數(shù)據庫大規(guī)模地在企業(yè)核心交易場景完成單軌切換，對數(shù)據庫性能的要求被提升到了一個全新的高度。這不僅涉及到日常交易處理的高效性，還包括在高并發(fā)等復雜業(yè)務場景下的穩(wěn)定運行能力，以及歷史數(shù)據的遷入和后續(xù)管理工作。在大規(guī)模部署之后，企業(yè)發(fā)現(xiàn)分布式數(shù)據庫所形成的大集群架構暴露在當今數(shù)據量呈爆炸式增長的背景下，企業(yè)業(yè)務數(shù)據規(guī)模日益龐大。對于單表過百億或者百TB級別以上的數(shù)據處理場景，傳統(tǒng)的數(shù)據庫難以應對。傳統(tǒng)數(shù)據庫架構在處理如此海量的數(shù)據時，數(shù)據存儲和檢索機制往往難以滿足高效處理的需求。特別是在面對高并發(fā)寫入的業(yè)務場景時，傳統(tǒng)數(shù)據庫由于其自身架構的局限性，無法有效地處理大量并發(fā)寫入請求，這不僅會導致寫入操作的延遲增加，甚至可能出現(xiàn)數(shù)據丟失或數(shù)據不一致的情況。與此同時，海量存儲所帶來的高昂成本也是傳統(tǒng)數(shù)據庫難以克服的難題。存儲設備的購置、維護以及數(shù)據管理等方面的費用，在面對海量數(shù)據時會急劇上升，使得企業(yè)在數(shù)據存儲方面面臨著巨大的異構的歷史庫遷移或替換難題。許多企業(yè)在長期的信息化建設過程中，往往采用了多種不同類型的數(shù)據庫系統(tǒng)來滿足不同業(yè)務部門的需求。這些異構的歷史庫在數(shù)據結構、存儲方式以及訪問接口等方面存在著顯著差異。當企業(yè)決定采用分布式事務型數(shù)據庫進行統(tǒng)一的數(shù)據管理時，如何將這些異構歷史庫中的數(shù)據準確、完整地遷移到新的分布式數(shù)據庫環(huán)境中，成為一個極具挑戰(zhàn)性的問題。在遷移過程中，需要確保數(shù)據的一致性、完整性以及業(yè)務邏輯的連貫性，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)差錯都可能導致業(yè)務的中斷或數(shù)高并發(fā)系統(tǒng)帶來的海量數(shù)據。在諸如物聯(lián)網等新興業(yè)務場景中，高并發(fā)系統(tǒng)每天會產生海量的設備采集數(shù)據、日志，數(shù)據龐大且增長速度極快。同時，根據監(jiān)管要求，企業(yè)需要長期保留這些海量的交易記錄，數(shù)據存儲成本問題因而愈發(fā)突出。而且，企業(yè)在處理這些數(shù)據通常要求具備實時查詢功能，雖然離線數(shù)據方案在一定程度上可以降低成本，但因其無法滿足實時業(yè)務查詢的需求，因此無法簡單地采用離線數(shù)據方案予以應對。這對分布式事務型數(shù)據庫的存儲和查詢能力提在分布式數(shù)據庫的大集群架構下，數(shù)據被分散存儲在多個節(jié)點上。然而，對于運維人員來說，要清晰地了解每一份數(shù)據具體存儲在哪個節(jié)點上并非易事。這種數(shù)據存儲位置的不透明性，使得運維人員在進行數(shù)據管理、故障排查以及性能優(yōu)化當分布式數(shù)據庫大集群出現(xiàn)故障或性能問題時，由于其復雜的架構和眾多的節(jié)點，要準確地診斷出問題所在并進行精準定位是一項極具挑戰(zhàn)性的任務。不同節(jié)點之間可能存在著復雜的交互關系，一個節(jié)點的故障可能會引發(fā)一系列連鎖反應，影響到整個集群的正常運行。而且，故障的表現(xiàn)形式可能多種多樣，可能是數(shù)據丟失、響應延遲、系統(tǒng)崩潰等等，要從這些紛繁復雜的現(xiàn)象中找出真正的根企業(yè)業(yè)務高速增長，業(yè)務訪問數(shù)據的模式愈發(fā)復雜多變，使得業(yè)務對數(shù)據訪問需求也相應改變。分布式數(shù)據庫在此需靈活應變，要適應不同業(yè)務邏輯，處理多樣數(shù)據訪問模式，且可依業(yè)務發(fā)展動態(tài)調整架構與配置，以便在業(yè)務量突增時快速擴節(jié)點。但當前不少分布式數(shù)據庫在這方面能力尚待提升，面對快速變化業(yè)務需求，常難以及時有效響應。如業(yè)務新增復雜功能及數(shù)據類型時，部分數(shù)據庫因調為應對復雜業(yè)務高并發(fā)讀寫及混合負載等挑戰(zhàn)，分布式事務型數(shù)據庫采用了一系列創(chuàng)新分布式能力?多主讀寫能力使數(shù)據庫可在多個節(jié)點同時進行讀寫操作，通過增加節(jié)點實現(xiàn)水平擴展，可線性提升系統(tǒng)讀寫吞吐及處理能力。這確保無論分布式數(shù)據庫應100%兼容原生數(shù)據庫語法。許多企業(yè)在業(yè)務早期發(fā)展中已大量使用基于MySQL和PostgreSQL的應用程序。企業(yè)如采用兼容原生MySQL/PgreSQL語法的分布式數(shù)據庫，可在不修改現(xiàn)有應用程序代碼情況下，將單機MySQL/PostgreSQL業(yè)務無損遷移到分布式數(shù)據庫，真正實現(xiàn)對業(yè)務應用無入侵。同時，在使用時無需指定分片鍵，也無需手動分庫分表，可極大簡化數(shù)據庫面對海量歷史數(shù)據的存儲難題，分布式數(shù)據庫應具備高壓縮比存儲能力。通過采用根據數(shù)據特征自適應不同的數(shù)據壓縮算法，能夠將數(shù)據以更小的存儲空間進行存儲，從而有效降低存儲成本。這種高壓縮比的存儲能力不僅適用于TB級別的數(shù)據，甚至可以支持PB級別的數(shù)據存儲與處理。同時，這種數(shù)據壓縮能力并沒有犧牲數(shù)據的在線查詢功能，即使數(shù)據經過壓縮存儲，用戶仍然可以在需要查詢數(shù)據時，通過相應的查詢工具和機制，實時地獲取到所需的數(shù)據信息。這就滿足了企業(yè)在處理海量歷史數(shù)據時，既要降低存儲成本，又要保證能夠實時查詢數(shù)據的雙針對大集群的運維管理難題，分布式數(shù)據庫引入基于GenAI的智能運維管理平變更時，可直接執(zhí)行原生語法的DDL操作而無須依賴外部工具組件，大部分常用類型DDL操作均不會阻塞業(yè)務的正常運行，變更結構后的庫表對象也會由調度模塊自適應重分布到合適的位置，全過程無須額外人工干預，極大提升了大規(guī)模分借助容器化云原生技術，數(shù)據庫彈性伸縮能力逐步提高，可依據業(yè)務負載變化自動彈性伸縮，調整自身規(guī)模與配置以適應不同業(yè)務需求，并且支持用戶依業(yè)務邏輯靈活調整數(shù)據物理位置。該功能不僅支持用戶依業(yè)務邏輯靈活調整數(shù)據分布，同時也支持自動熱點調度以及容量均衡，兩者相結合可有效避免數(shù)據傾斜現(xiàn)象，并確保各個存儲節(jié)點的負載相對均衡，當業(yè)務數(shù)據頻繁寫入或讀取時，熱點數(shù)據能被自動識別并自動調度到負載較輕的節(jié)點，防止單個或少數(shù)幾個節(jié)點因承受過隨著企業(yè)業(yè)務的發(fā)展，高并發(fā)場景越來越常見。以電商平臺為例，在促銷活動期當企業(yè)決定采用分布式數(shù)據庫替代原有的數(shù)據庫系統(tǒng)時，遷移成本是一個需要重點考慮的因素。首先，新的分布式數(shù)據庫應該能夠與企業(yè)現(xiàn)有的應用程序、操作系統(tǒng)等環(huán)境兼容，以確保業(yè)務的正常運行；其次，理想的分布式數(shù)據庫應該能夠實現(xiàn)對業(yè)務應用無入侵，即企業(yè)無需對現(xiàn)有應用程序進行大量修改即可以完成遷移；同時，理想狀態(tài)下企業(yè)在使用分布式數(shù)據庫時，不需要過多地關注其分布式在當今大數(shù)據時代，企業(yè)面臨著海量的數(shù)據處理需求。大規(guī)模部署分布式數(shù)據庫首先需要具備處理大數(shù)據量的能力。通過采用先進的數(shù)據壓縮技術，如上文所述的高壓縮比存儲能力，可以將大量的數(shù)據以更小的存儲空間進行存儲，從而有效地降低存儲成本。這不僅可以緩解企業(yè)在數(shù)據存儲方面的經濟壓力，還可以提高企業(yè)的業(yè)務是不斷發(fā)展變化的，大規(guī)模部署的分布式數(shù)據庫必須具備良好的擴展性和彈性。當業(yè)務增長需要增強數(shù)據庫的處理能力時，應該能夠通過諸如增加節(jié)點、擴充存儲、在線DDL等方式，便捷地實現(xiàn)擴展。同樣，當業(yè)務需求減少時，也應該能夠方便地進行收縮，以求降低運營成本。這種便捷實現(xiàn)的擴展性和彈性，可以保證企業(yè)在不同的業(yè)務發(fā)展階段都能合理地利用數(shù)據庫資源，提高企業(yè)在當今企業(yè)的業(yè)務場景中，既有大量的事務處理需求，也有分析查詢需求。因此，大規(guī)模部署的分布式數(shù)據庫還需要具備HTAP（混合事務和分析處理）能力。這意味著數(shù)據庫既要能夠高效地處理事務性業(yè)務，如訂單處理、資金轉賬等，又要能夠快速地進行分析查詢，如數(shù)據報表生成、市場分析等。具備HTAP能力的分布式數(shù)據庫可以滿足企業(yè)在同一數(shù)據庫平臺上同時進行事務處理和分析分布式數(shù)據庫技術在不斷發(fā)展創(chuàng)新的過程中，已經逐漸具備了應對大規(guī)模部署階段諸多挑戰(zhàn)的能力。通過采用諸如分布式能力提供高性能讀寫且做到透明分布式、數(shù)據壓縮能力降低存儲成本且支持在線查詢、智能分析診斷和自適應數(shù)據調度等創(chuàng)新技術，分布式數(shù)據庫能夠在復雜業(yè)務高并發(fā)讀寫和混合負載、海量歷史數(shù)據的遷移和管理、大集群的運維管理等方面取同時，大規(guī)模部署分布式數(shù)據庫所需具備的大數(shù)據量處理、高并發(fā)應對、低遷移成本、便捷擴展性和HTAP能力等方善得到了一定程度的滿足。這些都表明分布式數(shù)據庫技術在滿足業(yè)務高速發(fā)展需求方面已經取得了顯著的進步，能夠為企業(yè)提供更加高效、穩(wěn)定、經濟的數(shù)據庫解決方案，助力企業(yè)在數(shù)字化轉型進程中持續(xù)發(fā)揮重要作式數(shù)據庫，采用容器化云原生架構，提供集群高性能計算能力和低成本海量存多節(jié)點高性能讀寫：不同于傳統(tǒng)數(shù)據庫的主從模式，TDStore引擎版計算層為多主模式，每個計算節(jié)點均可讀寫。用戶可以隨著業(yè)務量的增長而彈性擴展和存儲節(jié)點，單實例可支撐千萬級QPS流量，幫助用戶應對突如其來的業(yè)nn透明分布式：TDStore引擎版可以全面兼容原生MySQL語法。使用時無需指定分區(qū)鍵，無須手動分庫分表。單機MySQL的業(yè)務可以無損遷移到TDStore數(shù)據，具有極高的壓縮率。對比InnoDB存儲引擎，TDStore引擎版最高可實現(xiàn)高達20倍的壓縮率。TDStore引擎版能有效降低海量數(shù)據的存儲成本，單中有動態(tài)更改表結構的需求時，無須依賴外部工具組件，直接使用原生數(shù)據位置感知：TDStore支持用戶可根據業(yè)務邏輯靈活調整數(shù)據物理位置，可有效的分散熱點數(shù)據，優(yōu)化查詢下推，指定容災策略，從而提升性能和可豐富的平臺生態(tài)：TDStore引擎版擁有豐富平臺生態(tài)，涵蓋智能DBA、自動化運營等配套設施，有數(shù)據傳輸服務DTS-DBbridge等SaaS工具，還與Ten-centOS深度優(yōu)化適配，并攜手生態(tài)伙伴，共同助力企業(yè)實現(xiàn)高效數(shù)據管理與DTS數(shù)據遷移工具：DTS可將HBase等多種異構數(shù)據精準、高效且安全地遷入TDSQL，不停服遷移減少業(yè)務中斷，可視化便捷操作，確保數(shù)據一致性與數(shù)據旁路導入：TDStore引擎版能夠以極致的性能灌入數(shù)據，避開數(shù)據庫常規(guī)核心流程，直接在存儲層高效處理數(shù)據。無論是海量小文件還是大規(guī)模數(shù)據，均可實現(xiàn)快速、穩(wěn)定且精準的導入，大幅縮短數(shù)據遷