淘宝数据库架构:从单机到分布式演进揭秘
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更新于2024-08-18
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"本文主要介绍了淘宝数据库架构的演进历程,包括其三个发展阶段,以及在应对高并发、数据实时性和准确性需求等方面的策略调整。文中提到了SQL语句复杂度的变化,反映出数据架构的演变,同时阐述了淘宝业务的特性,如高并发、动态网页、读多写少等。在早期,淘宝依赖于数据库系统,从单机MySQL到Oracle小型机,再到服务化和数据垂直化的演进,以解决连接数瓶颈和服务调用问题。"
淘宝数据库架构的演进可以分为三个阶段:
1. **早期阶段**:在这个阶段,淘宝的数据库采用单机MySQL的方式,随着业务的发展,这种模式很快遇到性能瓶颈。由于SQL语句从复杂的多表关联查询转变为简单的主键查询,反映出数据架构开始优化。
2. **迁移与升级阶段**:为了应对高并发和快速发展的业务需求,淘宝将MySQL迁移到Oracle,并升级到小型机和高端存储。这一阶段在一段时间内满足了淘宝的业务需求,但随着业务的进一步增长,技术层面仍然需要进步。
3. **服务化和数据垂直化阶段**:面对连接数限制的问题,淘宝建立了用户、商品和交易三大中心,引入HSF(High Speed Service)解决远程服务调用问题,降低了数据库的OLTP join问题。接着,数据库进行了数据垂直拆分,将不同业务的数据分离,以减少相互影响并提高效率。
淘宝电子商务网站的特点对数据库架构的影响显著:
- **高并发**:日PV高达十几亿,特别是在大型促销活动中,如双11,这对数据库的读写能力提出了极高的要求。
- **数据实时性**:数据需要快速更新,以提供实时的购物体验。
- **数据准确性**:保证数据的准确无误是电商的核心,错误的数据可能导致用户体验下降甚至商业损失。
- **动态网页**:大量的动态内容需要数据库支持。
- **图片展示**:大量的商品图片存储和访问也需要数据库进行有效管理。
- **读多写少**:网站以读为主,读写比例超过10:1,这决定了数据库设计应侧重于读取性能。
- **卖家数据量大**:如商品数量、评价数等,需要高效的数据处理能力。
通过服务化和数据垂直化,淘宝解决了中心化服务的调用问题,提升了系统的整体性能。HSF作为淘宝内部的服务框架,有效地支持了远程服务调用,而数据垂直化则降低了业务间的相互影响,提高了系统扩展性。
淘宝数据库架构的演进是一部技术创新和业务需求驱动的历史,从单机到分布式,从单一到服务化,不断适应并推动着电商行业的快速发展。
2018-09-30 上传
2019-07-30 上传
2021-10-04 上传
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