3
3
1
1
专栏/.../

我和tidb 的故事 - 我们终会在平行世界相遇

 xfworld  发表于  2022-05-05
原创

我和tidb 的故事

每个人都会有自己的方向,或多或少都会受工作、生活、梦想等等的影响,甚至被左右,深陷其中不知如何选择

序章

我还在上一家公司效力的时候,还是一个资深的“攻城师”,当时公司内部大部分的数据库都是 oracle 和 sqlserver,遇到的业务场景大部分都是一个单库就搞掂了,对于业务要求高点的,集群的方式实现高可用和热备就足够了。 当业务开始有爆炸性增长的时候,这样的方式就玩不转了,最明显的状态就是数据库的主库CPU 和 磁盘都是高得不能在高了,完全没办法满足业务的要求,那这个时候肯定会问咋办呢?

当时最出名的就是 阿里开源的项目 Cobar,但是 Cobar 后面停更了(阿里的开源项目很容易这样子....),不过还有继任者 Mycat,当然给出的方案就是分表分库,当时我对这个处理方式觉得存在一些疑惑,决定深入了解一下,于是加入到了开发组,对于这个处理的方式了解得越深,就发现坑会越大....

  1. 事务问题
  2. 查询聚合的问题
  3. 查询排序的问题
  4. 分片不足需要扩容
  5. 磁盘不够需要扩容
  6. .....

带着这么多头疼的问题,时间进入到了微服务的时代,同时带动了mysql 的流行,似乎一个服务实例挂接一个数据库实例的方式很合理,但是根本上未能解决扩容和资源上限的问题,带着这个问题继续前行,继续寻找

偶遇

时间飞逝,一下就到了2019年,突然发现有一个开源产品 tidb,带来很大的冲击,天生就是分布式的,能够很好的解决资源扩容和读写上限的问题,简直就是最佳答案 :) 刚好 tidb 社区当时要来武汉举办技术日的活动,必须报名参加;

image.png

tech day 2019

现场主持活动的就是三位大佬之一的 崔秋,聊了很多背景,受益良多

当时给我印象最深的是姚婷,分享了存储结构和算法,从B-,B+ 到 LSM Tree,以及相关硬件发展的一个时间历程,带来的变化和挑战(这里比较遗憾,遗失了不少图片)

另外还遇到了 daocloud 的小伙伴,然后一起在聊这个产品,都认为这个对硬件资源要求好高,想要学习这个的投入会十分烧钱钱;

但是一致认为这个是未来最好的一个方向,会继续关注

前行

tidb 在分布式架构层面和工程模型,以及版本管理、发布方式无疑都是最佳实践

正是因为如此,就很像一个超级庞大的汉堡包摆着你面前,甚至都不知道怎么下口,很想每个地方都去咬一下,但是又没办法深入,这种痛苦来源于自己的知识广度和深度都不够,无法找到合适的一个方向,当我无脑寻找方向的时候,2020年 tidb 开始建设开源社区,全方位为tidb 建设整体的生态:

  1. tidb 知识分类 -> 简单传递
  2. 场景解决方案 -> 行业解决方案
  3. 使用问题收集 -> 常见问题解答
  4. 优化问题收集 -> 主线/支线 功能迭代
  5. 体系认证建设 -> 深入传递

c7b9c5a1b1f2a3e0f0d46208d6a2f40.png

当年4月,毫不犹豫的注册进入社区后,发现社区有好多的深度资源,大佬们十分努力分享前期耕耘实践过的方案, 分享的方案对于各种场景存在的痛点,和一些未来的期望,给人有更多更深的思考,大体的方向:

  • 如果是你遇到这种痛点,没有更多的指引时,会怎么办?
  • 如果资源不太充足的情况下,怎么能更好利用现有的资源来解决?
  • 在解决问题的时候,会不会遗留什么坑?是否也会深度思考后续的一个方向?

实事上这些问题都会体现到技术点上:

  1. 分布式协议和算法
  2. OLTP 和 OLAP
  3. 高并发
  4. 高吞吐
  5. 负载和调度
  6. .....

当这些技术点慢慢汇聚在一起的时候,就慢慢演变了技术场景,然后需要对这些知识储备,以此来应对未来更多的变化 变化会体现在两个点上:

  1. 公司业务高速发展,需要更强的技术体系来支撑
  2. 自己的路应该怎么走,在方向上应该选择更有把握的

写到这里,肯定会有人会问会说,人生苦短这么卷是干嘛?嫌自己不辛苦不够累么? 若能找到努力的方向是件很庆幸的事情,何况是自己能立刻做的,还是能做好的,为嘛不做?做自己喜欢的事情,而且还能看见好的结果,还会觉得累么?

不找任何借口和理由,继续前行......

如果非要找一个理由,如图:

4af35c326e625cf5499a5faa957a9828.jpg

分享

在asktug 找到方向后,通过学习行业实践的方案,慢慢掌握 tidb 能解决问题的思路,其实最想掌握的是 tidb 能帮我解决什么问题,通过什么方式可以更好的使用......

从架构 到 功能,从原理 到实践,在这个过程中其实也踩了不少坑,当时官方文档还只有 3.x 的版本,对于整个部署过程的难度还是有点高的,特别是部署的工作量,我自己用一台退役的笔记本,直接用虚拟机的方式,然后ansible 方式搭建了 3.X 的tidb 集群,操作起来问题也挺多的,当时搭好后,能跑起来,还是很有成就感的。 没过多久 4.0 就发布了,还发布更加强大的部署工具 tiup,果断把3.X 卸掉(当时还没有 ansible 转到 tiup 上的操作模式),装上了4.0 体会了一下有Dashboard 的感觉,很不错。

这个折腾的期间,asktug 上有好多的小伙伴,都在提各种问题,问题点我做了简单分类:

  1. 官方文档上有介绍,但是不够详细 (补充说明)
  2. 对于tidb 架构不够了解,以单点数据库的视角来理解和操作,导致操作结果异常
  3. 缺少相关的操作指引,不知道每步操作需要注意事项,出现操作问题时,怎么去处理相关的问题
  4. 建库,建表对于字符集的处理方式,有大小写要求和明确区分
  5. 建表对于性能要求和普通结构之间的差别 (不过 5.0 的诞生彻底解决了这个问题[聚簇索引])
  6. 关于性能优化,特别是 SQL 优化,问题定位都存在比较大的问题(特别是容易出现 OOM的情况)
  7. 对于复杂 SQL 可能无法按照 oracle 哪种方式来支持,需要从业务的层面需要进行不同层度的拆分满足业务需求
  8. .....

以上其实还有很多很多,然后 CTC 的专家们也在进行解答。我发现我也能解答一部分问题,刚好可以巩固自己学的知识,也刚好总结一下经验能够分享给更多小伙伴,此项历练除了可以增加自己处理问题的能力,也可以收集更多的场景和一些常见的问题,帮助自己来沉淀这些经验,以此满足未来业务发展的要求,从而提炼出最佳实践

e3c66849cc68bbb3c50fbb46049745a.jpg

历练

PE 是 PingCAP Education 的简称, 当时还只有 3.X 版本的tidb,所有官方的学习资料还属于内部服务,必须报名参加学习; 当时很幸运了参加了一次 9.9元的培训活动:【PCTA的训练营】,当时自己苦于不知道怎么提升,毕竟asktug 上分享的各种经验和资料十分零散,无法更好的掌握这个架构对于问题合适并且合理的处理过程;然后训练营对于每天学习都有很明确的目标。其实当时自己每天的工作也很饱和,但是觉得这个架构十分吸引我,我想看看是基于什么场景下的需求和业务设想,会形成这样的一个架构模式

随着训练营每日计划的推进,慢慢得从各个点,汇聚成了面,从各个面的角度结合资源上的平衡,逐渐形成一条条的线,觉得自己在架构层面又有了一些新的角度和思考的方式,对于 tidb的各项原理和基础服务之间关系的理解也更加清晰

到了考试之日,说实话,第一次参考这种类型的考试,考试题目很多,时间也会比较紧,如果对于大纲或者知识点掌握的不够,很容易挂.... 不过,我很幸运,第一次考试的就顺利的通过了,我只是觉得自己的一番努力没白费,还是很庆幸的;缘于这次考试,也认识了不少小伙伴,其实都怀着同样的一个目标,想要更了解 tidb

PCTA 之后,接着就是 PCTP 的学习和考试,对于当时的我,其实都很想放弃 PCTP的考试,

  1. 对于自己实力的了解,觉得肯定过不了
  2. 精力有限,之前已经花了大把的时间来掌握PCTA(其实觉得自己还没有那么熟练)

但是学习的机会不能浪费了,即使不参加考试,也得在拼一把,于是继续开始PCTP的学习,这个难度和 PCTA 是天差地别,每天学习也是觉得十分勉强,没有掌握的那么好,到了考试之日,果然挂掉了.... 这个时候 4.0 发布了,又开放了新的课程,于是继续学习....

后续我在asktug 特别活跃,坚信帮助他们的同时也是在帮助自己,“表妹”就出现了,问我愿意是否帮助她一起建设社区,答案是肯定的,同时还有更多的小伙伴也慢慢加入了这个团队;

在所有小伙伴一起的努力下,关注社区的人也就越来越多,问题也是五花八门,广度和深度都兼备,有时候觉得好多问题仍然很棘手,但是小伙伴多,不怕~~

e5e9eece382b812dd60c09841e1c01c.jpg

目光

自认为是一个自律的人,对知识的渴望和追求从来都不曾停歇,当我遇到“表妹”,加入到社区团队后,才发现有比我更“卷”的小伙伴;

当然,我理解的这个“卷”描述的形式还不一样,形式无非两种:

  • 主动推动
  • 被动接受

主动努力的去推进一些事情, 总会比被别人来带动,被动接受的效果要好的多,但是想让自己能保持这个状态就很难,不过,这里有一群这样的小伙伴,然后有共同的目标和方向,就会有足够的力量支撑起来,状态就能够保持,继续前行!

  • 我们都是追光者,追光而行不期而遇
  • 偶遇一颗蓝色的小星球,感谢万有引力,将我拉向你
  • 浩瀚宇宙中,我们虽然渺小,却绝不孤独
  • in the vast universe , althought we are small , we are not alone

3
3
1
1

版权声明:本文为 TiDB 社区用户原创文章,遵循 CC BY-NC-SA 4.0 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

评论
暂无评论