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项目早期无论是从成本考虑，或者是业务模型考虑，往往难以估量长期的业务变化发展，尤其是数据库的扩容，项目的设计成员往往会单纯得以为，等到数据量膨胀以后，直接扩容数据库的规格，通过堆硬件的方式来解决数据库负载的问题。
在笔者的从业经验来看，这样的思想几乎是行业的“主流思想”，这也无可厚非，从业务角度，底层做得越透明，往往是越成功的。但从数据库的角度来看，单纯的堆硬件扩容依然存在非常大的性能隐患。
如果早期的时候，使用了8C 16G的RDS规格，以支撑1w QPS的数据库吞吐还算合情合理，等到业务发展到一定规模，业务请求成倍数增长，通过扩容规格，却发现难以支撑更高的请求量。这当中有多个原因：
1. 并发带来的锁的问题，影响了吞吐的提升。
1w QPS提高到2w QPS不是简单的2倍概念，如果有热点问题，虽然请求量提高1倍，但在数据库中，QPS却提高不到1倍，这就是因为锁会阻塞并发的请求。
2. 请求并不是平均的，而是有峰谷的。
峰值的请求往往伴随热点的争抢，针对热点的优化，我们在《云数据库架构》一书的2.3节中将详细阐述优化的方案。
这当中有多种思路。
01
使用分布式削峰
如《云数据库架构》第一章节介绍的，share nothing模式的分布式，就是一个典型的解决方案。因为sharding的方式，可以相对随机的切割分表，热点有概率会被切割到不同的分表上，这等价于把一把大锁，分拆到多把小锁里，锁的等待队列会变短。
这里举一个新零售行业的例子，来看看分布式削峰如何破局。我们知道，零售行业的业务请求量，除了搞活动的时间窗口以外，主要是和线下门店、线上网店的数量和规模有关。同时，除了订单系统外，容易忽略的是，订单背后的复杂采购、库存、划拨等一系列操作，都要落账，都是数据库的行为。
因此，当规模达到一定程度，不仅数据量剧增，更棘手的是，促销的常态化，流量请求变得更加集中，多点写入导致冲突更加频繁，等待时间冗长；同时，报表系统不堪重负，负载的SQL难以跑出，甚至要等待二十分钟。
围绕这个特点，我们通过改造成PolarDB-X的分布式集群，可以支持客户15-25TB的数据容量，同时支撑1.5W TPS, 20W QPS，解决峰值压力的问题。
第一步，我们要梳理业务，把相对独立的业务，做资源隔离。比如订单系统，和库存系统的数据，就分开存放，方便管理，也能保证系统之间尽可能解耦，避免相互资源竞争。
第二步，就是做水平拆分。通过PolarDB-X的水平拓展能力，把核心业务库表进行平拆，分散到不同的底层物理RDS。因为第一步已经从业务上隔离了，所以即使分散到不同的物理节点，但业务在物理节点上也等于上隔离的。
水平拆分的重要性，就是为了支撑前面谈到的容量和请求量，用更多的分布式节点，来支撑更多的业务请求。之前的热表，比如库存表，因为被打细以后，及时多个门店来提交信息，也能够从容应对并发。
水平拆分的另外一个重要性，是给系统留有弹性。比如当前的规模只需要128Core的集群，但如果规模需要提高，水平拆分的系统具备更好的拓展性，可以很快的提升规模。
第三步，解决了实时性要求高的并发请求后，就要着手解决报表的问题。
PolarDB-X 支持两种解决方案。
一种是传统的，读写分离方案。
本例中，当时客户也是选择使用PolarDB-X的只读集群，抗住常规只读请求，特别复杂的计算，通过DTS，同步到ADB for MySQL里，通过ADB 来解决。ADB的强大计算能力，原本十几分钟的报表，现在30秒内就能计算完成。
这个方式比较主流，TP 业务使用TP分布式系统解决，AP业务使用AP数据库解决，中间链路使用DTS搭起桥梁。
另一种方案，是使用PolarDB-X的HTAP 能力来支持。
TP流量依然使用TP引擎来支撑，同时一套MPP架构的只读集群，可以支持相关的业务请求。这就去除了DTS的中间链路，把数据分布方式、计算器全部做在了存储引擎层面解决。
通过以上三步，再稍微做一些精修，比如增加一组全局Redis来扛起请求量，部分冷数据可以直接归档到OSS里，就得到了我们最后的结构。
通过这个例子，我们可以看到削峰的思想非常重要，在解决TP峰值的同时，还可以顺手分流AP的流量，通过合适的引擎来解决。
02
用缓存技术，代替单一的关系型强一致请求题
并不是所有数据库请求都是强一致，需要同步返回的。
理解这点，在代码层面的意义就是，并不是所有数据库请求，都需要使用事务。
举一个具体的场景来说明业务请求量的膨胀，比如秒杀场景，秒杀的时候，业务请求是远超平时的量，单纯的堆硬件往往无法还是会被热点锁，把系统打死。
秒杀系统的流量虽然很高，但是实际有效流量是十分有限的。利用系统的层次结构，在每个阶段提前校验，拦截无效流量，可以减少大量无效的流量涌入数据库。
下面是比较通用的分层拦截流量的主要步骤，对每个步骤的具体实现的讲解详见《云数据库架构》书籍内容，在此限于篇幅不再展开。
1. 利用浏览器缓存和CDN抗压静态页面流量。
2. 利用读写分离Redis缓存拦截流量。
3. 利用主从版Redis缓存加速库存扣量。
4. 使用主从版Redis实现简单的消息队列异步下单入库。
5. 数据控制模块管理秒杀数据同步。
本文摘自《云数据库架构》一书，本书全面介绍了主流数据库的技术特点，并结合业务场景讲解了数据库技术选型和数据库架构的最佳实践，欢迎阅读本书了解更多云数据库架构的内容！
▊《云数据库架构》
朱明 等 著
- 引领云数据库技术，详解9大云数据库引擎，5大行业技术选型！
- 阿里云数据库产品事业部总裁、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞力荐
“阿里云数字新基建系列”包括5本书，涉及Kubernetes、混合云架构、云数据库、CDN原理与流媒体技术、云服务器运维（Windows），囊括了领先的云技术知识与阿里云技术团队独到的实践经验，是国内IT技术图书又一重磅作品。
数据库技术，被称为“计算机三驾马车”之一，几十年来，持续支持着全球亿万数字业务的运行，而云计算的出现，赋予了数据库新的能力。云数据库按引擎能力，可以分为关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库和分布式新型数据库。本书从技术原理入手，讲解各种数据库的特点，分析不同场景的架构选型和数据库优化，继而展开到云数据库的迁移、云数据库的运维工作，期望能帮助读者了解和掌握云数据库相关知识与技能。
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