淘宝TDDL：分布式数据存储解决方案

随着信息技术的迅速发展，特别是城市化进程中视频监控系统的广泛应用，对数据存储的需求日益增加。这些需求不仅表现为数据量急剧增长，还体现在数据处理速度与效率方面。传统的存储方式（如基于IP-SAN的方案）已无法满足当前的需求。提供了一种针对大规模高清视频数据的高性能分布式存储系统。通过逻辑卷结构、两级索引结构和分组策略与互备机制，有效解决了传统存储方案中存在的随机读写、磁盘碎片等问题，提高了系统的可靠性和性能。

基于Hadoop、HDFS和HBase技术，构建高性能、可扩展的栅格数据存储系统，实现分布式环境下的海量数据高效管理和查询。

在分布式架构中，处理小型系统相对容易，但是面对像国美这样复杂的大型零售系统、订单系统以及SAP系统，如何有效解决全流程的架构问题呢？

Accumulo是一种可靠、可伸缩、高性能的分布式Key-Value存储系统，基于Google BigTable设计，使用Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift构建。它支持自动负载平衡、数据压缩和细粒度安全标签，适用于大规模数据存储和处理。

阿里巴巴开发的分布式数据库中间件Cobar，支持多种数据库如Oracle和MySQL，优化了性能、容量和可用性，并解决了跨机房数据同步的问题。

schemaless的SQL风格分布式查询系统提供了一种先进的数据管理解决方案，适用于大规模数据处理需求。

seata-server-0.7.1.zip 是一个用于解决分布式事务问题的关键工具。它通过提供一套可靠的事务管理方案，帮助开发者解决了分布式环境下的事务一致性和隔离性等挑战。

Codis是一款分布式Redis解决方案，解决单机Redis在数据量增大时的性能瓶颈问题。通过将数据分布在多个Redis实例上，并利用代理服务进行数据请求的转发与管理，Codis实现了水平扩展能力。前端应用可以通过连接Codis代理来访问分布式Redis系统，无需关心后端实现细节。Codis由CodisProxy、CodisManager、CodisRedis和ZooKeeper组成，每个组件承担不同的角色。Codis支持通过Namespace来隔离不同产品或业务线，确保配置不冲突。环境准备包括安装Go语言和编译Codis的步骤。详细操作请参考官方文档。

淘宝分布式数据层的关键要点####一、发展历程- 前期（2005年）： - 初始架构：采用了ORACLE+IBM小型机+EMC高端存储。 - 水平分库：开始进行数据的水平拆分，以减轻单一数据库压力和开发人员负担。 - common-dao：基于数据库标识或用户ID的路由方式实现水平分库。 - 服务化阶段（2007年）： - 挑战：数据库连接数和逻辑重复分布在不同应用中。 - 解决方案：实现业务中心化的服务化架构，提升业务核心的稳定性和一致性，减轻数据库连接数。 - 正式推出（2008年）： - 读写分离：应对大数据量和高访问量，采用数据库自身复制功能，并由应用程序选择读写库。 - 非对称数据复制：通过Master日志解析或SQL操作拦截进行数据复制。 ####二、关键技术与演进- TDDL 1.0 (淘宝分布式数据层)： - 技术特点：API简陋，需用户自行进行SQL语法分析。 - 部署方式：部署为Jar包在应用程序端，无独立服务端。初始数据复制基于消息中间件。 - 性能表现：满足业务需求，大多数情况下数据复制延迟低于200ms。 - 演进（2009年）： - 技术改进：解决SQL解析问题，弃用简陋API；支持SQL路由规则，实现规则与代码分离。 - MySQL引入：考虑到Oracle分表分库问题，开始使用MySQL作为非核心业务数据存储。 - TDDL增强： -支持复杂路由规则。 -引入唯一主键机制。 -提升整体易用性。 - 成功案例：成功将一个业务系统从Oracle迁移到MySQL，为淘宝节省成本超过500万元。 - 核心业务处理方案： -写库仍使用Oracle，保证数据一致性和安全性。 -读库则采用MySQL。