淘宝分布式数据层演进：从水平分库到读写分离

“淘宝分布式数据层.pdf”探讨了淘宝在应对大数据量和高访问压力下，如何逐步构建其分布式数据层的历程，主要包括水平分库、服务化、读写分离和非对称数据复制等关键技术和策略。 在2005年之前，淘宝的数据存储主要依赖于ORACLE数据库配合IBM小型机和EMC高端存储。随着业务增长，数据量和访问量急剧增加，淘宝开始尝试数据水平拆分，引入了common-dao框架，以基于数据库标识或用户ID的路由方式减轻单一数据库的压力，但这种方式对开发人员来说并不完全透明，且URL中包含了数据库标识，如http://auction1.taobao.com/auction/item_detail-0db1-a0c6773727d2e1184badbcf9cdc54c07.jhtml。 2007年，淘宝开始进行服务化改革，将重复的业务逻辑集中到服务中心，以解决数据库连接数问题并提升业务稳定性。然而，服务化也导致了数据库访问的复杂性，各个前台应用可能需要直接与多个数据库交互。 2008年，为了应对读写比例严重失衡的问题（约18:1），淘宝引入了读写分离和非对称数据复制技术。读写分离通过主从复制实现，主库（Master）处理写操作，从库（Slave）处理读操作，降低了主库的压力。初期，淘宝通过解析主库日志并拦截SQL操作来实现数据复制，尽管这种方法相对简单，但能有效降低成本并尽量保持对开发者的透明度。 随着时间推移，从库数量逐渐增多，形成了多级复制的架构，以满足更高的读取需求。这种分布式数据层的演进不仅解决了读取性能问题，还为淘宝的扩展性和高可用性奠定了基础，推动了其在电商领域的持续发展。 总结来说，淘宝分布式数据层的发展经历了从单一数据库到水平分库，再到服务化和读写分离的过程，这些技术解决方案是应对大数据挑战的关键，也为其他大型互联网公司提供了参考和借鉴。在这个过程中，透明度、成本效益和对开发者友好成为了技术选型的重要考量因素。