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Gdevops归来技术总结

杨建荣的学习笔记 2017-09-25

  昨天听了Gdevops峰会北京站的很多分享,自己也做了一个基本的总结,放出来一部分的PPT内容。

  一个是当当架构师张亮对于JDBC-sharding的分享,里面更多的讲了这个工具设计的初衷,碰到的问题,其中不乏很多技术方案的对比,比如下面这个,是上升到了更高的层级去看到RDBMs,NoSQL,NewSQL,可见各种方案之间目前都有一个基本的平衡,随着技术复杂度的变化,流行度也有相应的变化,目前来看还是RDBMS独占天下,而NoSQL,NewSQL的适用场景也会随着技术成熟度的提高而逐步分解RDBMS的占有量。

   现在随着数据量的增长,对于数据库层面的挑战也会越来越大。读写分离,sharding就是不可避免的问题,正如下的架构图,也可以解决分裤分解表的问题,也可以做sharding,但是实际的情况下,碰到了很多问题。

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不如看看这个方案,引入了中间件,架构层次也清晰多了,但是这个图如果下钻,还有很多需要扩展改进的地方。

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所以满足了基本的分库分表,RDBMS有自身的优势,也有不适合它的场景。

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在分片规则上,这个分片策略让人耳目一新。

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而如果选择数据库中间件方案,也有几种套路。很多都是基于proxy的方式来做,如果你的企业中用到的Java较多,那基于JDBC的数据库中间件就大有用武之地。

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  阿里云RDS的架构设计演进的内容,也推出了不少的干货。BAT在这方面起步很早,也积累了很多独有的经验,但是一个高速发展的公司,无论是公有云,私有云,基于安全,基于性能,由内而外的无穷无尽的需求,这也是云团队的一个大苦恼。

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这个DBaas的方案就很赞,很多都定格在了数据库的大量常用工作范畴。如果这部分工作能够做到一个用户体验更好,更易用一些,会缩短自己对于数据库技术理解的周期。

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这个架构图我看了深有感触,一个核心的系统,大平台的系统的架构设计不是一蹴而就,都是不断的改进,踩坑,我们的数据库管理或者是运维工作就有很大的提升空间,通过平台化,通用化,能够分分钟甩锅,不背锅。

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关于有状态服务的自动恢复,这个涉及到很多链路的情况,如果保证数据访问的可持续性,就是一个很有挑战的任务。

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关于中心化到单元化,这种多数据中心的架构设计,对于数据一致性的要求极高。虽然很多公司暂时还不具备这样的体量,但是值得吸取的就是俩面的经验所得。

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关于K8s和MySQL的集合,沃趣的小伙伴分享的内容,我觉得最赞的就是关于K8s上面部署MySQL的录屏演示,而对于性能的差异上,这个性能对比图就很有借鉴意义。

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K8S现在实在太火了。谷歌集合多年的经验所得,在github上都是万级的星标。

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 贺春旸老师分享的内容很全面,把MySQL,MongoDB,大数据的内容和整合真心化了很的的功夫去准备,内容很赞,对于高可用方案的MHA做了很多深刻的解读。

这是Percona的建议清单。




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