淘宝数据库架构演进过程课件.pptVIP

淘宝数据库架构演进过程丹臣/赵林数据架构师

提纲l淘宝数据库发展的三个阶段l用户，商品，交易现在的架构l2010双11大促的挑战lMySQL源代码研究的一些思路l淘宝自主数据库Oceanbase原理介绍

淘宝的数据很美丽

淘宝数据库发展三阶段

SQL语句变化SQL语句复杂程度由繁到简的过程，折射出淘宝数据架构的一些变化。单表复杂查询多表关联主键查询

淘宝电子商务网站的特点l高并发，PV13亿，光棍节促销PV达到了17亿l数据实时性要求高l数据准确性要求高l大多数页面属于动态网页l网站需要大量商品图片展示l用户通过搜索引擎，广告，类目导航寻找商品l网站读多写少，比例超过10:1l卖家相关的数据量较大，比如商品数，评价数l业务量快速增长

不同的时期，不同的策略正是因为如上的业务特点：l早期的淘宝前端应用系统，严重依赖于数据库系统l早期单机式的mysql的使用方式，在业务的高速发展下，很快达到瓶颈lMysql迁移到Oracle，并升级到小型机，高端存储后，几年的时间里，满足了淘宝业务快速变化发展的需要。l我们的业务发展很快，但我们的技术没有成长

数据库里的数据第一，二阶段的单台数据库里，用户，商品，交易等数据都在一起，存在许多的关联查询，应用完全耦合用户收藏商品评价交易

连接数问题小型机的内存有限，发现了Oracle数据库有连接数瓶颈，5000个以后相当吃力。太多的应用机器有限的链接池需要数据库连接Oracle数据库

中心化，服务化l用户，商品，交易三大中心的建设

HSF的诞生l中心化后面临另一个问题，服务调用者，与服务者之间如何进行远程通信，淘宝HSF诞生,数据库一些OLTPjoin问题解决。HSF

数据垂直化l应用中心化之后，底层数据库系统按照不同的业务数据进行了一系列的垂直拆分.此类拆分方式具有如下的特点：a.拆分方式简单，只需要把不同的业务数据进行分离b.避免了不同的业务数据读写操作时的相互影响c.该业务内部及其所导致的问题依旧用户商品交易评价

问题l单库IOPS3wl单库连接数已经4k个了，应用还在不断加机器？l单库每秒SQL执行次数到4w次l搜索dump数据缓慢，DWETL缓慢?用硬盘来拼IOPS？

一台高端存储的处理能力480块盘的hdisk，maxIOPS6w注意应用可以接受的IOresponsetime,以及IOPS点。比如3wIOPS以上，会达到20ms以上

数据库架构发展新思路异构数据库读写分离原始架构图（08年8月份）:

异构的读写分离a.写库为集中式的oracle环境,提供数据安全性保障b.读库使用mysql,采用数据分片，分库分表，每台mysql放少量的数据,单个数据分片内部采用mysql复制机制c.读库的超大memory容量，起到了很好的cache作用，在内存中的数据查询性能远远高于在硬盘上的性能d.oracle到多台mysql按规则复制，由TDDL完成e.分区键的选择至关重要，尽量让数据访问落在单台数据库上g.利用好当前的高端硬件,保护好自己的投资

构建数据查询的高速公路l应用到DB的数据写入与查询从双向通行变成了单向通行，通行效率更高，大大避免了相互影响。“借道行驶”的情况不再出现。

跨不过去的坎l为什么不直接迁到MySQL上面去呢？a.对于核心业务，停机时间有限，宠大的数据无法短时间内迁移b.无法在短时间内完成项目发布过程中的测试c.没有搞过mysql分布式系统，对完全使用MySQL还没有信心

大数据量核心业务数据迁移思路采用两步走战略，不仅走得稳，而且走得好：l先采用异构的数据库读写分离,将数据复制到目标mysql各结点，不断切换应用相关的读服务到mysql结点上，验证可靠性，机器压力，服务响应时间l将写压力从oracle结点迁移到mysql各结点，oracle停止写对于一些不太核心，业务不太复杂，相关影响点不多的数据，可以直接进行迁移。

水库模型你的系统可以撑多少？系统余量还有多少？

数据库系统余量两轮测试过程，确保上线稳定：l底层数据库环境性能，稳定性的基础测试，常用的工具可以采用sysbench,orion,supersmackl选择不同的硬件，软件组合，模拟应用的压力测试，要超越当前业务压力的几倍进行，这个压力的幅度可以根据自己的业务增长设计一个合理的值。我们如何做到用数据来说话？靠测试拿数据，不靠经验

数据库系统余量

数据生命周期之历史迁移商品，交易，评价，物流等数据都有自己的生命周期。通过数据历OnlineData史迁移，减少在线库的容量，提高在线库的性能。DataHistoryData

在线与历史应用分离在线库与历史库重要等到级不同,在线库更高同一应用的在线应用与历史应用分离高级