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Docker 30

WEB 10

Data 21

Java 53

Linux 14

Tool 9

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Go 6

CoreOS 4

Kubernetes 20

Other 13

Network 19

Python 1

Netty 16

Spring 19

Mesos 6

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Basic 2

Life 7

Ops 4

MQ 2

eureka 2

Apollo 2

OAuth2 1

MySql 1


TIDB 学习

2018年06月14日

前言（未完成）

整体设计

TiDB 架构的演进和开发哲学

  1. 所有计算机科学里面的问题都可以把它不停地抽象，抽象到另外一个层次上去解决。
  2. 我们在做技术选型的时候，如果在有很大自由度的前提下，怎么去控制发挥欲望和膨胀的野心？你的敌人并不是预算，而是复杂度。 这一点跟 《从0开始学架构》笔记 异曲同工。
  3. 你怎么控制每一层的复杂度是非常重要的，特别是对于一个架构师来说，所有的工作都是在去规避复杂度，提升开发效率和稳定性。
  4. 我仔细看过 Etcd 的源码，每个状态的切换都抽象成接口，我们测试是可以脱离整个网络、脱离整个 IO、脱离整个硬件的环境去构建的。我觉得这个思路非常赞
  5. 对架构师而言一个很重要的工作就是查看系统中有哪些 block 的点，挨个解决掉这些问题。所有的东西，只要有 Metrices，能被监控，这个东西就能被解决。

十问 TiDB ：关于架构设计的一些思考这个世界有很多人，感觉大于思想，疑问多于答案。

存储设计

PingCAP公司博客

三篇文章了解 TiDB 技术内幕——说存储

  1. 单机存储使用了rocksdb，本质上还是kv 存储

存储层：rocksdb，同时解决可靠性（副本、及副本一致性）、事务等 SQL 层

数据分片

带着问题学习分布式系统之数据分片

  1. 分片的考量

    • 如何划分
    • 数据规模变大时，是否可以通过新增节点来动态适应
    • 当某个节点故障的时候，能否将该节点上的任务均衡的分摊到其他节点
    • 对于可修改的数据（比如数据库数据），如果某节点数据量变大，能否以及如何将部分数据迁移到其他负载较小的节点，及达到动态均衡的效果？
    • 元数据的管理（即数据与物理节点的对应关系）规模？元数据更新的频率以及复杂度？

  2. 分片的几种方式

    • hash
    • consistent hash without virtual node
    • consistent hash with virtual node

    • range based。

      • 假设以id 作为分片特征值，那么一个节点可能负责0~100,300~400,800~900等，元数据服务记录range与节点的映射关系
      • 区间的大小不是固定的，以数据量的大小为片段标准。即0~100占了1M，100~150 也可能占了1M

    对于range based 来说，如果一个节点负责的数据只有一个区间，range based与没有虚拟节点概念的一致性hash很类似；如果一个节点负责多个区间，range based与有虚拟节点概念的一致性hash很类似。

  3. 分片特征值的选择
  4. 分片元数据及元数据服务