个人做内部项目比较多,数据量不小,一般存 ES 或者 CK 就可以了,并发量不高,大多是离线计算型。
如果是美团、阿里这种 toc 大体量的业务,并发量很大,数据量也非常大(比如每日几十亿新增),假设业务比较复杂,关联数据比较多,这种情况下数据是放在分布式数据库里吗?比如 oceanbase 、polardb 、tidb 之类的。
单机大概不支持存储这么大的数据量,而且大概是用机械盘而不是固态,那又如何保证性能呢?缓存总没法缓这么大的数据量吧
有没有做过类似业务的懂哥分享下
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sampeng 126 天前 via iPhone
每个部门同一套。然后合并,然后又分开。然后自研合并
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Inn0Vat10n 126 天前
数据是可以分片的,大多数情况还是全内存操作的
每日几十亿新增太夸张了,都赶上整个淘宝商品表的量级了 现在服务器集群全固态很正常 分部署缓存达到 TB 级也很正常 |
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RuLaiFo 126 天前
这种高性能高并发的系统肯定是上固态了,怎么可能用机械硬盘,我们组的归档库存储都是用的 ssd ,量级大概几十 TB 。另外隔壁组是纯内存操作,单机内存就接近 1tb ,十万行代码的逻辑在响应 10ms 以下,这样带来的就是启动速度、大堆管理的挑战。
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sagaxu 126 天前
2020 年之后采购的服务器,基本上是全固态了,单机最小几个 TB ,内存最低 64G(就算 16G 够用也买 64G)
大厂技术分享网上很多,你能看到各种方案都有,水平拆分,垂直拆分,手动分库分表的有,上中间件的也有,直接用分布式 DB 的也有,条条大路通罗马 |
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akira 126 天前
不管是啥数据库,一个数据库扛不住 就加一个咯。 一个集群扛不住就两个集群咯
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xiaotianhu 125 天前
有很多是靠文件系统的啊。mysql 大规模还是太贵了。
之前公司自己拿 rocksDB+Raft 自己撸的分布式存储。 |
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GeekGao 125 天前
infoq 上有很多以前架构分享的文章,大多比较经典。 架构这事情,case by case ——业务和体量不同,无法一概而论的。
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chutianyao 125 天前
都是多套存储混用的,面向不同的使用场景.
比如面向 C 端用户,追求 TPS 和 TP99,有些场景直接用 redis 缓存扛量(购物车秒杀等),然后再异步写数据库(mysql 分库分表、tidb 之类); 很多系统会再存一份 es 数据,面向 B 端复杂查询; 至于离线场景, 通常又会通过 ETL 抽数,数据同步到 hadoo spark flink 之类的大数据平台 |
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8355 125 天前
业务的需求是不一样的,不好说统一的方案,不同的业务方向使用不同的架构。
日增 PB 级以下 polardb 这种都可以比较轻松的管理, 实时统计和离线计算用大数据实时数仓和离线数仓这一套。 大体量 toC 业务的核心主体是在缓存的设计和数据结构上, 不要去纠结什么机械硬盘和固态硬盘了,讲的是 iops , 硬件系统有硬件系统的架构,不要用单机容量上限的思维去思考云厂商的方案,这是令外一件事。 |
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1252603486 125 天前
https://pphc.lvwenhan.com/
可以看看这个系列里面的文章,就是找单点,然后解决 |