采用计划，必须遵循最佳实践方法，充分考虑各种新兴技术、可 扩展性需求以及当前的资源和技能水平。面临的挑战：创建最佳 的大数据集成方法和架构，同时避免各种实施缺陷。 海量数据可扩展性：总体要求 如果您的大数据集成解决方案无法支持海量数据可扩展性， 那么很可能无法达到预期的效果。为发挥大数据措施的整体 业务价值，对于大部分Hadoop项目的大数据集成而言，海 量数据可扩展性是必不可少的。海量数据可扩展性意味着对 处理的数据 中，这样需要在Hadoop群集间动态执行的其他应用即可 使用它们。结果是，这种方法可将大规模可扩展数据集成 引擎作为本机 Hadoop应用程序来实现，而且不会影响 MapReduce的性能。希望在Hadoop上实现可扩展性和 有效性的所有企业技术都需要采用YARN，并将其作为 产品路线图的一部分。 开始集成之旅以前，请务必了解MapReduce的性能限 制，以及数据集成供应商在解决这类问题方面的差异。请在 “Themis: 维度的可 扩展性 • 线性数据可扩展性：硬件和软件系统通过线性增加硬件 资源来线性提高处理吞吐量。例如，如果在50个处理器 上运行4小时可以处理200GB数据，在100个处理器上运 行4小时可以处理400GB数据，以此类推，则说明应用 程序可以实现线性数据可扩展性。 • 应用程序纵向扩展：衡量软件在一个对称多处理器 (SMP) 系统中的多个处理器间实现线性数据可扩展性的 有效程度。

全球广受欢迎的开源数据库 重要特性  Oracle MySQL 服务云  MySQL 数据库  MySQL 企业级备份  MySQL 企业级高可用性  MySQL 企业级可扩展性  MySQL 企业级身份验证  MySQL 企业级 TDE  MySQL 企业级加密  MySQL 企业级防火墙  MySQL 企业级审计  MySQL Enterprise MySQL 可扩展性、安全性、可靠性和无故障运行时间。 MySQL 企业版可在开发、部署和管理业务关键型 MySQL 应用的过程中降低风险、削减成本和减 少复杂性。MySQL 企业版具有以下独特优势：  使用 Oracle MySQL 服务云轻松设置、运行和管理云中的 MySQL  使用 MySQL 分组复制来确保数据库的高可用性  通过 MySQL 企业级可扩展性应对指数级增长的用户和数据量 MySQL 应用。MySQL 数据库具备以下特性： ORACLE 产品介绍 2  高性能和可扩展性可满足呈指数级增长的数据负载和用户的需求。  自我修复式复制集群可提升可扩展性、性能和可用性。  联机模式更改可满足不断变化的业务需求。  Performance Schema 可监视各个用户和应用的性能及资源占用情况。

• 文件系统 - The Baidu File System - 持久化存储 百度文件系统架构 设计一个分布式系统要考虑的 • 数据与计算的分片 • 分区故障容忍 • 数据一致性 • 系统扩展性 • 延迟与吞吐 • 成本与资源利用率 • … 数据与计算的分片 • 哈希分片 - 简单、均衡 - 扩容复杂、易用性差 - 一致性哈希、虚拟节点 • 按范围、数据量分 - 使用简单 - 需要管理元数据 写入 2. 通知 3. 读取 多副本冗余 一致性问题 • 怎么定义写成功 - 3副本成功, 影响可用性 • 可以读从节点 - 刚写入的读不到 - 不一致 • 只允许读主节点 - 扩展性受限 数据处理模块 数据接收模块 存储 主 从 从 1. 写入 2. 通知 3. 读取 CAP理论 • 简要历史 - Eric Brewer 1998年提出 - 2002年证明 • 多数情况下我们更重视可用性 - CAD->CD • 一致性与延迟的折衷 - 要求强一致的, 容忍延迟 - 要求低延迟的, 选择最终一致 提升系统扩展性 • 架构的可扩展性 - 拆分元数据节点 - 引入MetaServer 提升系统扩展性 • 设计的可扩展性 - 保证在规模扩大5倍或10倍是正常工作 • BFS避免了过渡设计 - 用设计中的不可扩展达到最大的可扩展 • 最多支持6万台机器

卿亮 许进 7 > 推荐序 推荐序 阿里巴巴合伙人 - 蒋江伟（小邪） 随着企业加速数字化升级，越来越多的系统架构采用了分布式的架构，主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就 推送完成；10w 级，SLA 承诺 1w 实例上下线 3s，99.9% 推送完成；100w 级别，SLA 承诺 1w 实例上下线 9s 99.9% 推送完成。 规模：十万级服务/配置，百万级连接，具备强大扩展性。 15 > 简介 Nacos 生态 Nacos 几乎支持所有主流语言，其中 Java/Golang/Python 已经支持 Nacos 2.0 长链接协议，能 最大限度发挥 Nacos 性能。阿里微服务 开源之前在阿里内部已经发展了十年，沉淀了很多优秀的能力，也有很多历史负担，在开源 的时候我们取其精华进行开源，为了提升代码的健壮性和扩展性，进行了充分的分层和模块化设计。 设计原则  极简原则，简单才好用，简单才稳定，简单才易协作。  架构⼀致性，⼀套架构要能适应开源、内部、商业化（公有云及专有云）3 个场景。  扩展性，以开源为内核，商业化做基础，充分扩展，方便用户扩展。  模块化，将通用部分抽象下沉，提升代码复用和健壮性。

ESX 于 2001 年推出，现在已发展到第三代，已经在全世界数以万计的客户 部署上得到验证。其他虚拟化管理程序仍然是“1.0 版”产品，既没有在生产数据中心中进行验证， 也缺乏提供客户亟需的可靠性、可扩展性和性能所需的核心功能。 因此，虽然其他供应商试图在以下方面跟上 VMware 的步伐，但是 VMware 即将推出的版本会将 ESX 提升为更高级别的企业级虚拟化管理程序，能够进一步巩固我们的领先地位，并确保我们的客 能够回收不再使用的内存，消除重复内存页 � 不能回收不再使用的物理内存 高级存储管理 � VMware vStorage VMFS � 缺少集成的群集文件系统 高 I/O 扩展性 � 直接驱动程序模型 � 宿主操作系统中存在 I/O 瓶颈 主机资源管理 � 网络通信调整，存储 I/O 优先级， 按虚拟机的资源共享 � 缺少类似功能 性能增强 Citrix、Oracle、Red Hat、Novell 和 Virtual Iron） 也都面临着类似的问题，因为它们依赖于通用 Linux 操作系统作为其虚拟化体系结构的核心部分。 在数据中心实现更好的可扩展性和性能 虚拟化管理程序在提供可扩展的虚拟化性能方面起着重要的作用。详细的性能演示和对比清楚 地表明，在高度虚拟化的环境中，即使每台物理主机支持的用户和虚拟机总数增加，VMware ESX 也能实现高性能吞吐。

什么是 什么是TiDB 产品优势 产品优势 ⾼度兼容 MySQL 动态扩展 分布式事务 HTAP 真正⾦融级⾼可⽤ 适⽤场景 适⽤场景 对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 OLTP 场景 Real-time HTAP 场景 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 真正⾦融级⾼可⽤ UCloud 云上 云上 TiDB 解决⽅案。TiDB 适合⾼可⽤、强⼀致要求较⾼、数据规模较⼤等各种应⽤ 场景。 对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 众所周知，⾦融⾏业对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼。传统的解决⽅案是同城两个机房提供服务、异地⼀个机房提供数据容灾能⼒但不提供服务，此解决⽅案存 Multi-Raft 协议 的⽅式将数据调度到不同的机房、机架、机器，当部分机器出现故障时系统可⾃动进⾏切换，确保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 OLTP 场景 场景 随着业务的⾼速发展，数据呈现爆炸性的增⻓，传统的单机数据库⽆法满⾜因数据爆炸性的增⻓对数据库的容量要求，可⾏⽅案是采⽤分库分表的中间件产品或者

stream computing stream computing 使⽤需求 • 数据缓冲，提⾼可⽤性 ，缓冲服务故障 • 数据⼴播，分发给多个服务 • 负载均衡，提⾼消费者的扩展性 使⽤案例 ⼴告点击数统计 Web Service MySQL cluster 4. 正确消费确认 MQ stream computing Web Service stream stream computing stream computing Msg 使⽤需求 • 数据缓冲，提⾼可⽤性 ，缓冲服务故障 • 数据⼴播，分发给多个服务 • 负载均衡，提⾼消费者的扩展性 • 消费反馈，确保消息不丢失 使⽤案例 ⼴告点击数统计 Web Service MySQL cluster User Click User Click User Click 数据⼴播，分发给多个服务 • 负载均衡，提⾼消费者的扩展性 • 消费反馈，确保消息不丢失 • MQ：分布式部署，排除⾃⾝单点故障 使⽤需求 • 数据缓冲，提⾼可⽤性 ，缓冲服务故障 • 数据⼴播，分发给多个服务 • 负载均衡，提⾼消费者的扩展性 • 消费反馈，确保消息不丢失 • MQ：分布式部署，排除⾃⾝单点故障 • MQ：具备横向扩展性，排除性能瓶颈 NSQ 是怎么⾯对这些问题的

list：list在通用文件系统中是很常见的操作，目前 curve 的元数据缓存使用的 lru cache，因此 list 只能依赖 etcd 的 range 获取方式。如果需要对 list 加速，需要新的缓存结构 c. 扩展性/可用性/可靠性 依赖于第三方kv存储，目前是etcd CurveFS 单机内存元数据设计 类似 fastcfs 和 moosefs 的元数据设计方式，采用通用的 dentry，inode 于这种方式的开发： a. 性能 加载：数据量较大的情况下，元数据节点启动较慢；但是元数据使用 master-slave 可以降低 failover 情况下的加载时间 b. 扩展性/可用性/可靠性 扩展性不够，受限于单机的内存和磁盘，只能纵向扩展 可用性足够，由于是 master-slave 的方式，master 以同步方式调用 slave，slave 在内存中也缓存了全部元数据信息 持久化元数据以及保证多副本数据一致性。基于这种方式开发： a. 性能 由于元数据分片，获取元数据需要跟多个节点进行rpc的交互，因此性能相比单机要弱一些 b. 扩展性/可用性/可靠性 使用 multi-raft, 扩展性、可用性和可靠性与元数据节点一致 对比结论 CurveFS 近期要能支持mysql所要接口，长期需要支持通用文件接口。 kv 虽然改造简单，短期内对基本功能的支持没有问题，但这个架构不利于

注意：“VMware vSphere: What’s New [V5]” 中约有三分之一的课程 内容将在本课程中重复出现。“VMware vSphere: Fast Track [V5]” 中的可扩展性主题也将在本课程中重复出现。 VMware vSphere：优化和扩展 VMware, Inc. 3401 Hillview Avenue Palo Alto CA 94304 了解软件和硬件虚拟化技术及其对性能的影响  使用 vSphere 性能监控工具 9 内存优化  了解内存回收技术和内存过量分配  监控关键的内存性能指标  对影响内存性能的常见问题进行故障排除 4 网络可扩展性  创建、配置和管理 vSphere 分布式交换机  将虚拟机从标准交换机迁移到分布式交换机  了解分布式交换机的功能特性，例如 PVLAN、VMware vSphere® 网络 I/O 了解网络适配器的性能特点  了解 vSphere 网络的性能特点  监控关键的网络性能指标  使用 vMA 管理虚拟网络配置  对影响网络性能的常见问题进行故障排除 11 主机和管理可扩展性  了解 vCenter 链接模式如何管理多个 vCenter Server 清单  介绍 VMware vSphere® Distributed Power Management™  使用主机配置文件管理

Aurora 数据库遇到许多写入请求时, Binlog 同步会成为撼颈, 在提交过程中, Aurora 数据库等待同步目标返回 ACK, 当同步数量增加时, 提交延迟也会增加。因此, PayPay 寻求扩展性更好的云 原生数据库方案。 迁移实践 在验证阶段, PayPay 将实际生产流量克隆到另一个 Aurora 数据库和TiDB 数据库中, 并引入 P6spy 开源框 架检查数据的完整性, 采用 TiDB 景全链路的数字化平台服务。 业务挑战 随着业务发展带来的数据量激增，存放在 Oracle Exadata 一体机数据周期越来越短 ,分库分表的设计满 足不了时效需求，统计分析依赖存储过程，系统的扩展性和可维护性不高。业务高峰时期单机遇到性能 撼巴，故障风险较高，数据同步 T+l 的分析时效不够。 中通快递希望数据库在满足强一致分布式事务的基础上，支持高并发读写，提代 并且可以与 Spark 技术生态紧密融合。 小红书月活跃用户数已经过亿, 并持续快速增长。 业务挑战 在数据报表场景, 原先采用 Hadoop 数仓对数据做预聚合, 然后放到 MySQL 里面做查询, 随着业务增长， 报表形式更加多样化, MySQL 的扩展性成为瓶颈。多节点 MySQL 的分库分表方案复杂度高, 运维非常困 难。在反欺诈分析场景, 传统数仓方案 T+1 的时效性不佳, 要求数据库提供较强的实时分析能力。 解决方案 村二 My