专栏 - 什么是分布式数据库？我不信，看完这篇你还不懂!

自从互联网进入了 web2.0 时代以来，数据库作为核心的底层基础设施软件也经历了蓬勃的发展期，从早期的单机关系型数据库到NoSQL 再到如今的 NewSQL，数据库领域不管是技术还是场景都发生了巨大的变化。在当下云原生时代，任何软件系统拥有分布式能力似乎成了标配。

特别是在目前基础软件国产化的浪潮下，国产数据库百花齐放，大有弯道超车的趋势。

在这个领域里面，分布式数据库无疑是当今最热门的赛道。

1 什么是分布式数据库

回答这个问题之前，我们暂且不去考虑各种官方定义，不妨换个思路入手把这个名词做下拆分，再看一下碰撞在一起会有什么火花。

Part 1：分布式

以大家非常熟悉的场景举例，比如完成一项软件开发工作。

小公司的做法就是招一个全栈工程师，所有任务全包，但往往这样的人虽然各方面都懂一点却没有特别精通的方向，很容易达到能力上限。

在一个大团队通常会分为多种角色（UI、前端、后端、DBA、运维等），这些人就构成了一个分布式系统，大家协调完成共同的任务，这中间的协调者就是项目经理或者部门 leader。

项目开发中的“分布式

这样的好处就是：

•职责分离：大家各司其职，各自做好擅长的事。

• 平滑扩容：哪个环节缺人就定点补充。

• 负载能力：可以应对更大更多的项目。

当然了有优点就有缺点：

• 网络通信：沟通成本增加，需要标准化工作模式。

• 调度：如何高效率协调所有人员。

• 一致性：如何保证上下游人员信息对齐。

说到分布式就不得不提与之相关的另一个概念，那就是集群，很多初学者并不能很好的理解集群和分布式的差别。

还是拿前面的例子来说，假如小公司的全栈工程师有点异常情况（请假、跑路、忙不过来等等）老板会考虑招多个这样的人，这就形成了一个集群，好处就是能干更多的活（负载分流）和互补（高可用），但本质上还是一个人做所有事。

事实上，分布式和集群是可以搭配使用的，比如上面的大团队例子，每个角色可以配置多个人，这就形成了分布式集群。

Part 2：数据库

数据库用通俗易懂的话来说就是管理数据的地方，就像生活中一个存放货物的仓库，我们要按一定的规则把物品整整齐齐的摆好（写数据），这样就方便我们去检索出货（查数据）。

在计算机世界里，通常会把数据按照二维表格组织起来，这个表格我们称之为关系模型，然后对这些数据使用结构化查询语言（SQL）做各种关系运算，就能得到我们想要的结果，这就是关系型数据库，也是目前使用最广泛的一种数据库。除此之外，相信大家也还听过其他类型的数据库，比如KV型、文档型、时序型、图数据库等等。

最常见的数据库就是每个人都用过的 Excel 文档，一个文件可以看成一个数据库，每个 sheet 就是数据表，表里的列就是字段，每一行就是存储的数据。

在我看来，“分布式”和“数据库”放在一起并不是做加法，而是做了乘法。

传统的那些分库分表以及各种 Sharding 方案可以看做是一种伪分布式（做加法），和真正的分布式数据库有着本质不同。

其中最大的区别，便体现在分布式事务上。单机数据库的事务是在一个节点上完成的，分布式数据库需要多个节点协调完成。

以经典的银行转账场景举例：

甲要给乙转100块钱，但是甲的账户信息存放在节点 A，乙的数据存放在节点 B。

单机数据库通过事务很容易就能完成。

分布式环境下的事务就需要考虑各种网络故障、数据一致性的问题，对客户端而言仍然要保证事务操作的简便性，完成整个转账操作和单机数据库体验一致，所有故障处理都要透明。

分布式数据库继承了传统单机数据库的核心特性，同时还拥有分布式系统的处理能力，理论上所有需求都能通过横向扩展解决，这是在大数据高并发场景下诞生的一种产物。虽然起步较晚，可以预见的是它将是数据库下一个发展方向。

2 为什么需要分布式数据库

首先要声明的是，分布式数据库的出现并不是要完全取代传统数据库，传统数据库在市场份额和流行度上仍然保持遥遥领先，毕竟这是过去30多年的发展沉淀，底子摆在那里。至少未来很长的一段时间内，这种领先优势会持续存在，只是差距会慢慢变小。

为什么需要分布式数据库呢?那一定为了解决传统数据库解决不了的问题，任何新技术的引进我认为就是一个目的：降本增效。

达到这个目的之前，我们都要先考虑清楚是否把这个技术用在了适合它的场景。

以我使用较多的分布式数据库 TiDB 为例：

很多刚接触到的用户都会拿它和 MySQL 做对比测试，最后得出的结论就是为什么 3 台机器的 TiDB 还没有单台机器的 MySQL 性能好？

这就是一个典型的使用场景错误案例。单机 MySQL 就能解决的问题，TiDB 是发挥不出它的优势的。

这就好比于大家上班通勤，坐出租车就能搞定的事情，你会选择坐高铁吗？你又能说出租车一定比高铁快吗？

这两样除了都是交通工具外，其实没有太多可比性，根本原因就是各自的使用场景不一样，上面 MySQL 和 TiDB 的案例也是这个道理。

下面就来看看传统数据库面临着哪些难以解决的问题。

问题一：海量数据存储

现在各种各种的终端设备每天产生着海量数据，这些数据最终都要通过数据库系统保留下来，如何才能高效地保存这么多数据是首先要面对的难题。

一般来说，传统数据库的做法就是纵向扩展（scale-up），存储不够就加磁盘，计算不够就加 CPU，内存不够就加内存，加到后面加不动了就上小型机大型机。但这种扩展方式总会达到一个极限，而且随着数据库越来越大，实际成本和收益比会越来越小。

加配置的纵向扩展

分布式数据库采用了横向扩展（scale-out）思路，也就是说遇到瓶颈通过加机器而不是加配置解决，这样就能实现无限水平扩展。再多的数据都能使用一定的分片策略分散到不同的机器，分而治之就是分布式的核心理念。

加机器的横向扩展

问题二：分库分表的痛点

在分布式数据库出来之前，针对大数据量的读写场景广泛采用分库分表方案，也由此诞生了很多分库分表、读写分离中间件。这些方案虽然能带来一定的效果，也会引发一些后遗症，比如：

• 需要提前规划好分片规则，一旦定好规则就难以移动，扩展困难

• 分得太细会浪费资源，分得太粗会导致二次拆分

• 数据迁移困难

• 运维难度高

说一个我见过的小案例：

下面这张图是 MySQL 迁移过程中发生的一个报错信息：

相信大部分人第一反应和我一样：从未见过这么长的表名，根据命名规则来看，基本能判定是为了保持分表规范才这样设计，要么是做数据拆分要么就是数据归档，这样的设计给后期数据库运维带来了很大的困难。

在分布式数据库中不用考虑单表的存储限制，几十亿上百亿行的表非常常见，它能充分利用每一个节点的计算存储资源，保证读写性能。

问题三：高可用容灾

高可用指标

说到高可用的时候我们都会提到 3个9、4个9 这样的指标，它反映了一个软件系统的可靠性。与此相关的还有两个重要指标：

• RTO-恢复服务所用的时间，越短越好

• RPO-恢复服务后丢失的数据量，越小越好

对于数据库系统来说，可靠性的最好情况就是服务永不停机，但这是不可能实现的，因为本身硬件层面就存在一定的故障率。

传统数据库的做法

传统数据库的做法是做主备架构，部署两套或多套相同的数据库系统，中间使用数据同步技术实现物理备份，当主库出现故障时切换到备库提供服务。

这种方案有以下几个缺点：

• 主备切换需要时间，RTO 难以保证

• 主备数据同步存在延时，RPO 也难以保证

• 硬件资源消耗大，运维困难

分布式数据库的做法

丢数据这种事在某些数据敏感行业是无法接受的。而绝大部分的分布式数据库自带多副本特性，并且能保证副本之间的强一致性，这就相当于天生拥有高可用能力。这种多副本同步能力不仅可以应用在多主机中，甚至能扩展到多机柜、多数据中心、以及跨区域的能力，极大地减少了硬件成本和运维成本。由于多副本的存在，它可以做到 RPO 为 0，自动故障转移可以让 RTO 在秒级。