云原生分布式架构的挑战与解决方案

本次直播，我们将会重点了解：云原生分布式数据库的前世今生。从数据库的诞生之初开始，数据库是一个发展了超过40年的系统，这40年是激动人心，风起云涌的40年。Google的三大论文我们会带来了大数据技术的进步，造就了数据库技术与大数据技术的恩恩怨怨，那么现在又到了分久必合的时候。

数据库主要分为几大类，一个是传统的OLTP，用来支持在线交易系统。像大家熟知的Oracle、SQL Server，开源的有MySQL、Postgresql，包括我们的PolarDB都是属于这个版块。第二个是OLAP，也就是在线分析，如Teradata，AWS Redshift和我们的AnalyticDB都属于这个板块。第三个板块是非结构化、半结构化数据处理需求带来的NoSQL数据库（Not Only SQL），如Hbase, Cassandra以及现在非常火的MongoDB、Redis都是属于这个板块。最后一个版块是工具类生态的产品、数据传输、数据备份以及数据管理板块。没有工具就好比宝马、奔驰没有了4S店。 ：）

对于传统数据库来说，并发访问时的读写冲突和数据一致性是传统数据库所要面对的最大的挑战，为了解决这些问题，数据库系统提出了事务，并进一步引出了ACID的概念：

Atomicity 原子性：指事务是一个不可再分割的工作单元，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。

Consistency 一致性：事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。这是说数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的一致性。

Isolation 隔离性：多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，一个事务不应该影响其它事务运行效果。

Durability 持久性：对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中。

那么云原生的数据库要解决什么问题呢？传统架构依赖高端硬件，每套数据库系统服务器少，架构相对简单但无法支持新业务的扩展需求。云计算架构通过虚拟化技术带来池化资源，新的云原生分布式数据库架构，实现大规模扩展，每套数据库系统横跨多台服务器/虚拟机，带来全新的系统管理挑战。

云原生分布式架构的问题

- 存储计算分离实现弹性所带来的扩展性挑战

- 多服务器安装部署，复杂的配置

- 管理、监控如何实现，节点故障、性能问题如何定位

- 每个数据库系统都如此复杂，多业务系统系统如何管理

- 学习入门难度上升，DBA 及运维对于业务迁移没有信心

业界是如何来解决云原生数据库的所遇到的这些问题的呢？阿里巴巴的云原生数据库又是怎么做的呢？请听听李飞飞教授为你娓娓道来。

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