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文档简介

1、分布式数据库模式与反模式介绍基础软件的现状开源化是大趋势分布式渐成主流基础软件碎片化微服务模式兴起存储系统痛点日渐浮现大数据量下如何弹性扩展？分布式系统可用性如何定义和保证？可维护性？面向业务的开发复杂度？跨行事务SQL.扩展模型 - Sharding扩展模型 - Sharding优势实现简单对于简单的业务场景兼容性好劣势对业务层有侵入性分片固定，自动化程度低，扩展性 差, 很难实现按需弹性扩展无法实现复杂查询优化及高效透 明的事务维护成本高扩展模型 - Region扩展模型 - Region优势可以实现弹性扩展高度去中心化具有一定的自动Failover 能力劣势实现相对复杂业务层兼容性可用性

2、级别高可用的幻觉：主从模型主从模型不能同时满足强一致性和高可用性由于集群脑裂的存在说好的异地多活呢可用性级别唯一的高可用模型：分布式选举算法Multi-Paxos / Raft强一致，自动的故障转移及数据恢复，可接受的延迟一致性级别NewSQLScalabilitySQLACID TransactionHigh Availability / Auto-Failover案例：Google Spanner / F1Globally-distributedPaxosSQL above NoSQLACID Transaction supportTrueTime APIDesigned for Goog

3、le AdWords, originallybecame the successors of BigTable业务场景高吞吐，大容量Workload 相对分散反例：秒杀一致性，可用性和延迟的取舍典型场景: MySQL Sharding特点:高吞吐海量并发小事务模型相对简单没有复杂查询痛点:Scale 和 DDL跨 Shard 事务典型场景: Cross-datacenter HA特点:数据极端重要，不能容忍数据不一致0 downtime, 即使整个数据中心宕机都不能影响线上业务异地多活痛点:目前没有一个数据库解决主从复制方式不可靠，而且再跨数据中心的场景下延迟过大人工运维反模式一：滥用传统关系模型大量使用存储过程，外键，视图等大表与大表的 JOIN网络通信的代价OLAP 会更适合反模式二：没有利用好并发延迟和吞吐查询间依赖关系过强反模式三：不均匀的设计业务中存在单点计数器秒杀队列索引设计不合理全表扫描过

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