淘宝数据库架构:从连接数问题到Oceanbase演进
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更新于2024-08-17
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"淘宝数据库架构经历了从单一数据库到分布式、服务化的演进过程,以应对高并发、数据实时性和准确性等需求。在初期,淘宝使用单机MySQL,随着业务增长,转向Oracle并升级硬件,但遇到了连接数瓶颈。为解决这个问题,淘宝构建了用户、商品、交易三大中心,并引入HSF进行远程服务通信。随后,数据进一步垂直拆分,减少跨表查询,提高系统性能。"
在淘宝的数据库架构演进过程中,有几个关键点值得深入探讨:
1. **连接数问题**:随着应用机器数量的增加,有限的数据库连接池成为瓶颈。Oracle数据库在超过5000个连接后表现不佳,这主要是由于小型机内存限制。为解决这一问题,淘宝开始寻求架构的优化。
2. **数据库发展阶段**:淘宝数据库经历了从多表关联查询到单表复杂查询,再到主键查询的转变,反映出数据架构从高度耦合到逐步解耦的过程。这一演变是应对高并发和数据实时性需求的必然选择。
3. **业务特点**:淘宝网站的高并发访问、实时数据需求、动态页面、大量图片以及读写比例悬殊(超过10:1)等特点,对数据库架构提出了极高挑战。这些特点推动了数据库架构的不断进化。
4. **中心化与服务化**:用户、商品、交易三大中心的建设是淘宝数据库架构的重要变革,它降低了耦合度,提高了系统响应速度。HSF(High Speed Service Framework)的出现解决了服务调用者和服务提供者之间的通信问题,有效地处理了OLTP(在线事务处理)中的join问题。
5. **数据垂直化**:在应用中心化之后,数据库进行了垂直拆分,按照不同业务数据进行分离。这种方法简化了拆分过程,减少了不同业务数据间的相互影响,但并未解决所有问题,业务内部的挑战依然存在。
6. **自主数据库Oceanbase**:随着业务的快速发展,淘宝还研发了自主的分布式数据库Oceanbase,旨在提供更高性能、更大容量和更强的扩展性,以适应未来可能的业务增长。
淘宝数据库架构的演进历程展示了互联网公司如何应对业务规模急剧扩张带来的技术挑战,通过不断的创新和优化,实现系统的稳定性和效率。这种演进模式对于其他面临类似问题的公司具有重要的参考价值。
2021-10-13 上传
2021-10-04 上传
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