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80后聊架构：3小时搞透数据库扩展性架构实践（附免费学习资料） | 架构师之路

架构师之路 · 公众号 · 架构 · 2024-11-12 18:15

正文

《架构师之路：架构设计中的100个知识点》
7.数据库扩展性架构实践

有看了短视频的同学吐槽：“讲了这么多scalability理论，也不知道究竟有什么用”。今天就和大家聊聊scalability理论，在数据库架构设计上的实践。

我还是那句话：思路比结论重要。

最早的数据库都是单机的，其最大的痛点是啥？

无法线性扩展。

磁盘能力无法线性扩展，内存能力无法线性扩展，计算能力无法线性扩展。

架构师们称之为“Shared Everything”架构。

如上图所示，DISK/MEM/CPU 都耦合在一个DBMS进程内，必须部署在一台服务器上，完全处于竞争态，无法线性扩展，并行处理较差。

数据库单机部署，就是典型的“Shared Everything”架构。

如何来提升系统的并行能力呢？

最容易想到的，就是把无状态的逻辑计算部分，从DBMS进程内拆分出来，做成可扩展的微服务集群，实现“计算与存储分离”。

如上图所示：

（1）CPU逻辑计算拆分出了独立的进程，可以集群部署，能够线程扩展；

（2）DISK/MEM 仍耦合在一个进程内，仍处于竞争态，无法线性扩展；

Oracle Rac，就是典型的“Shared Disk”架构，核心思路是“计算与存储分离”。

存储部分磁盘IO仍有集中的资源竞争，还有没有进一步的优化空间呢？

最容易想到的，就是把数据打散，分布到不同的数据库实例上，每部分数据享有单独的资源。

如上图所示：

（1）把整体数据存储分为了N份，每份之间没有交集；

（2）每份数据的 DISK/MEM/CPU 都在一个DBMS进程内，部署在一台服务器上；

（3）每份数据的资源之间的没有竞争；

没错，这就是“水平切分”，它是典型的”Shared Nothing”架构。

稍作总结，数据库扩展性scalability架构：

Shared Everything：数据库单机系统，资源竞争；

Shared Disk：Oracle Rac，计算与存储分离；

Shared Nothing：水平切分，复制集群，资源完全隔离；

补充一句，这三类架构并没有解决Availability与Consistency相关的问题，这两类问题是通过其它架构方案解决的，后面再讲。

补充阅读材料

《数据库扩展性架构设计》

https://planetscale.com/learn/courses/database-scaling

一个针对数据库架构设计的免费课程，分3章20小节，每节10分钟左右，有图文有视频，数据库架构设计相关的知识点基本都涵盖了。

==全文完==

我将以短视频+图文+直播+星球社群的形式，系统性的分享架构设计中的100个相关知识点，欢迎感兴趣的童鞋关注。

画外音：均免费。

短视频：何时优化延时？何时优化吞吐量？

平台对专业内容不推流，大家多帮忙标星，以及点赞，转发，在看三连。感谢！

下一期，和大家聊聊一致性模型与工程实践。

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