数据存储资源是系统中最重要的组成部分，数据即一切，尤其分布式领域，主要关注以下几点：

1. 高可用性，当遇到网络或者系统故障时，系统仍然保持可用
2. 高扩展，当数据规模变大时，数据存储系统能够自动适应这种变化
3. 高性能，当数据规模和访问规模变大时，性能不受大的影响
4. 成本，通过成本反映出系统设计是合理的
5. 安全，遇到各种系统和人为故障时，数据不丢失

MySQL是OLTP关系型数据库，支持ACID事务，是最主要的存储系统，目前使用的版本是5.7。MySQL本身不是分布式系统，其支持的数据复制技术，本质上是为了数据容灾使用，但目前基于主从复制进行读写分离，减少单机的读压力。

MySQL服务如果托管在阿里云，可以使用高可用版本，秒级的主从切换，基于云盘的磁盘扩容技术，能够快速复制一个只读节点，减少了很多自建MySQL遇到的各种问题，另外其还提供了很多额外的功能，比如索引分析、SQL审查、慢查询分析、动态扩容。

虽然云托管RDS，但本质上还是MySQL，仍然会遇到很多问题，比如：

1. 数据存储不支持分片，只能通过分库分表的方式进行横向扩展，目前应用层也不支持分库分表的路由，即使分表，拆分表的时候还是会遇到很多问题
2. 如果表设计和索引设计不合理，大量的更新，仍然会遇到主从延迟的问题，从应用层面是很难彻底解决的
3. 阿里云RDS只支持一个负载均衡主从分离，所以后台、队列应用使用360 Atlas读写分离服务，目前是一个单点，且也会影响读写性能。
4. MySQL应用规范目前还没有建立，比如什么样的应用应该选择MySQL，使用MySQL很大程度是为了事务，如果没有事务的场景是否可以选择其他的数据库？
5. 阿里云官方提到，单表记录数超过500w，性能会极具下降
6. DDL操作，尤其对于大表操作，会引起很大的同步延迟问题

云托管的RDS本质上还是基于ECS+云盘搭建的，数据的增长、备份、性能、迁移、升级、只读实例、磁盘容量、Binlog延迟还是会显露出来。

那未来如何？其实云厂商也在探索，提出了云原生数据库、云原生分布式数据的概念，比如阿里云的PolarDB、PolarDB-X。云原生数据库关注成本、性能、在线业务扩展、数据安全，它的核心技术包括计算和存储分离，物理复制Binlog行复制模式，共享存储设备，存储之间通过RDMA高速网络协议传输，同时PolarDB-X支持分区模式，解决了分库分表的问题。

经过这些创新，传统MySQL的弊端被解决了，比如同步延迟、备份、成本、分库分表、性能。未来，可以将核心数据库迁移至云原生数据库，保障核心业务的稳定性和扩展性，而对于非OLTP业务可以选择其他数据库，且制定MySQL应用规范，明确哪些业务模式使用MySQL，索引正确设计、容量规划、SQL语句使用规范等等。

Redis是K/V数据库，它基于单线程、内存操作，所以性能非常高。另外支持丰富的数据结构，比如字符串、Hash、List、集合，应用场景非常广泛。它通过AOF和RDB保障数据持久化，通过复制技术进行数据备份，也支持通过哨兵和分区提供高可用性和容量伸缩，通过LUA支持多条的事务操作。

Redis虽然是一个单机系统，但通过复制、集群技术也可以认为是一个分布式存储系统，目前西五街在大量使用，主要分为三类应用：

1. 存储，比如用户积分、文章数等数据，这些数据不能丢
2. 缓存，比如用户文章列表数据，需要考虑缓存穿透和雪崩等问题
3. 消息队列，目前逐步替换为Kafka等纯消息系统

阿里云云托管Redis社区版5.0服务集群版。

在应用设计上存在以下几个问题：

1. 存储和缓存混合使用，无法拆分，对于容量估算不透明
2. 应用模式上，没有很好的规范，比如缓存更新机制标准、统一Lib应用包

通过阿里云Redis提供的部署架构，可以很好的理解它的应用场景：

1. 标准版-双副本：服务可靠，数据可靠，比较标准的使用模式，不管是存储还是缓存服务都可用
2. 集群版：通过代理模式和分片可以构建出一个可伸缩的集群模式，解决Redis自身单线程瓶颈，满足大容量、高性能的业务需求，而且副本集主要做恢复用，很适合存储场景，不存在同步延迟的问题
3. 读写分离架构：对于不关注同步延时的问题，比如缓存场景，可以选择这种模式，当容量不够的适合，通过客户端的一致性Hash技术扩容多个Redis实例就可以

后续确定Redis使用规范，拆分存储和缓存场景，基于统一Lib包，就能解决大部分问题。

Elasticseach是一个近实时的分布式搜索引擎和分析引擎。作为一个搜索引擎，目前在开源领域已经是排名第一的数据库了；基于倒排索引，具有很强的检索能力，所以不管是应用还是在大数据领域，它都是一个非常通用的分析引擎。

近实时表示Elasticseach应用场景必须要有所了解，它不支持ACID，所以无法是一个OLTP数据库，但使用压力小了很多，在做策略分析、后台应用、即时查询上有很广泛的场景。作为一个分布式应用，通过副本集机制解决高可用的问题，能够解决单机故障的问题，但如果数据被误删除，还是需要有备份机制，比如Elasticseach的快照机制。

副本集的同步最终达到一致性，为了写入性能，也可以配置主节点写入完成即返回给客户端。在容量可扩展方面，可以采用分片机制解决容量横向伸缩的问题，将数据分到不同节点的不同分片上，如果要调整分片，需要reindex。

在性能方面，通过多副本集节点分担查询压力。也可以使用专门的Transport节点分担date Node节点的压力，将分片查询，副本查询等路由和合并动作的结果汇总起来。Elasticseach是ELK解决方案的一部分，其还包括很多服务，包括Filebat，Kibana，Logstash，在大数据领域也是很好的一个方向。Elasticseach是在ELK上搭建的三节点服务，由于规模问题，目前也很少使用分片技术。核心是文章大宽表，用户大宽表。结合了搜索场景和分析场景，通过Binlog+Canal+Kafka+Go服务将MySQL多个表汇总到一个大宽表，主要是文章信息的大宽表，一方面是满足搜索场景，另外满足策略和应用场景。

现在大宽表的应用模式非常多，基于Free Schema模式，查询模式非常灵活，通过订阅方式同步数据，也减轻了应用层的负担，数据正确性有很大的保障。未来，对于Elasticseach的应用，一方面要加强性能调优，比如分片数据的不均匀，查询性能的优化，同时要提升可维护性，比如挖掘reindex、alias等功能，充分理解Elasticseach。而在国内的云厂商中，都没有对Elasticseach做太大的升级，基本上就是将Elasticseach服务托管到云中。

Kakfa是一个分布式的高吞吐消息队列，订阅/消费模式追求的是高性能，而非存储容量。但其日志本身具有重放功能，也可以理解为一个分布式存储系统。

Kafka的核心功能包括：解耦、消峰、缓存，应用场景极为广泛，是系统不可缺少的一个组件。作为分布式系统，它也有副本和分区机制，从而保障高可用和高吞吐。通过segment顺序写，保障了写性能非常高，而基于消费组组的概念，消费者吞吐能力也能横向扩展。同时每个broker都能负责查询，提升了吞吐能力。Kafka基于Zookeeper做很多分布式管理功能，包括Leader选举，负载均衡，Meta存储。目前Kafka三节点集群是通过ECS自行搭建的，运行近一年，服务相对稳定，可维护性也较好，没有太多的管理工作，很多核心服务都已经使用了Kafka队列，后续原有基于Redis的队列也可以尽快迁移。

MongoDB是一个分布式的文档数据库，其目标是一个支持ACID事务的分布式数据库，因为是面向文档，所以模式非常灵活，结构松散，使用场景很规范，相比MySQL，其二进制的存储模式，压缩比非常高，存储成本会大幅减少，同时基于WiredTiger引擎，能够创建各种类型的索引，甚至子文档也能创建索引，从而提升查询性能

MongoDB通过oplog技术支持副本集，也支持分区，分区键可以自定义，因为有了分区，所以额外有了mongos路由服务器，config服务器，mongos路由服务器通过查询config服务器，向节点和分区发送服务。MongoDB将一致性和性能诉求交给了客户端，通过read concern、write concern、read perference技术提供多种灵活性，比如你要求强一致性，那么就采用majority，你要求数据永远不丢失就配置journal为真。MongoDB 4.0和MongoDB 4.2支持多文档的事务，分别支持复制集、分区维度的事务性，但使用和理解非常复杂，可能是分布式系统中最难学习的部分。

这样说明，不用刻意使用事务，对MongoDB进行良好的建模，做OLTP关系数据的补充，其在性能、成本、高可用、伸缩性方面是有优势的。其实在MySQL中，目前我们也很少使用跨表，跨语句的事务，所以不要太迷信事务，选择好应用场景。除了查询，MongoDB也支持各种聚合操作，在分析领域也很有广泛的使用场景，这一点和Elasticseach很类似。

目前MongoDB三节点集群是通过ECS自行搭建的，存储规模较小，使用场景较少。对比MySQL和Elasticseach，MongoDB还是有很广泛的应用场景，比如分析场景，对事务要求不高的场景，数据增长比较大的场景（比如私信数据），业务模式比较灵活的场景（比如各种条件的查询，聚合操作）。不过和Elasticseach一样，各大云厂商一样，只是将这个服务托管到云，并没有做太多的优化。

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本文地址：//lrxjmw.cn/we-talke-fusql.html编辑：问题终结者，审核员：逄增宝

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