淘宝分布式数据层：从水平分库到读写分离的发展历程

"淘宝分布式数据层的发展历程及关键技术" 淘宝作为中国最大的电商平台，其背后的数据架构经历了从简单到复杂的演变，以应对日益增长的业务需求和海量数据的处理。淘宝的分布式数据层是这一发展历程中的关键组成部分，它旨在提供高效、稳定的数据库服务，并解决了在高并发环境下的连接数问题。 在早期，淘宝的数据架构基于ORACLE数据库和IBM小型机，配合EMC高端存储。为了应对数据量的增长，淘宝开始尝试水平分库策略，通过`common-dao`实现基于数据库标识或用户ID的路由，但这种方法并未完全透明地对开发人员隐藏数据库分片细节。例如，URL中还包含了数据库标识，如`http://auction1.taobao.com/auction/item_detail-0db1-a0c6773727d2e1184badbcf9cdc54c07.jhtml`。 随着业务的发展，服务化的理念在2007年被引入，将重复的逻辑集中在服务中心，解决了数据库连接数问题，同时也推动了淘宝分布式数据层的进一步发展。服务化使得应用可以更专注于业务逻辑，而不再直接与特定数据库交互。 2008年，淘宝面临读写严重不成比例的问题（约18:1），因此引入了读写分离策略。通过非对称数据复制，将主库（Master）与多个从库（Slave）进行配对，主库负责写操作，从库负责读操作，有效缓解了数据库压力。实现读写分离的方式包括解析主库日志进行复制以及拦截SQL操作进行同步。这种结构允许低成本地扩展读取能力，同时尽量减少对开发者的影响。 随着时间的推移，淘宝的分布式数据层不断演进，从最初的水平分库、服务化到读写分离，再到更复杂的复制机制，这些关键技术共同构建了一个强大且灵活的数据处理平台，支撑了淘宝业务的快速发展和高可用性。通过这样的分布式数据层设计，淘宝能够处理大规模并发请求，确保了系统的稳定性和用户体验。