分布式IT架构的演进
一、分布式架构的定义 (3)
二、分布式架构的应用 (4)
三、资源推荐 (5)
四、分布式架构的演进 (5)
五、分布式服务应用面临的问题 (14)
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。
内聚性：是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。
透明性：是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。在分布式数据系统中，用户感觉不数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割，有无副本，数据存在于那个站点以及事物在哪个站点上执行。
简单来说：在一个分布式系统中，一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体，就好像是一个系统似的。
分布式系统作为一个整体对用户提供服务，而整个系统的内部的协作对用户来说是透明的，用户就像是指使用一个mysql 一样。
如：分布式mysql中间件mycat ,来处理大并发大数据量的构架。
1、分布式文件系统
例如：出名的有Hadoop 的HDFS, 还有google的GFS , 淘宝的TFS 等；
2、分布式缓存系统
例如：memcache , hbase, mongdb 等；
3、分布式数据库
例如：mysql, mariadb, postgreSql 等；
4、分布式webService
5、分布式计算
以分布式mysql数据库中间件mycat 为例：
MySQL 在现在电商以及互联网公司的应用非常多，一个是因为他的免费开源，另外一个原因是因为分布式系统的水平可扩展性，随着移动互联网用户的暴增，互联网公司，像淘宝，天猫，唯品会等电商都采用分布式系统应对用户的高并发量以及大数据量的存储。而在Mycat的商业案例中，有对中国移动的账单结算项目中，应用实时处理高峰期每天2亿的数据量，在对物联网的项目中，实现处理高达26亿的数据量，并提供实时查询的接口。
通过对MyCat的学习，加深分布式系统架构的理解，以及分布式相关的技术，分布式一致性ZooKeeper服务, 高可用HAProxy/keepalived等相关应用。
集群与分布式；
负载均衡；
分布式相关的高可用、容灾等名词解释；
Mycat中间件学习
1、大型分布式网站架构设计与实践：https://www.doczj.com/doc/af1527135.html,/11529266.html
2、大型网站技术架构：核心原理与案例分析：https://www.doczj.com/doc/af1527135.html,/11322972.html
3、大型网站系统与Java中间件实践：https://www.doczj.com/doc/af1527135.html,/11449803.html
4、分布式Java应用：基础与实践：https://www.doczj.com/doc/af1527135.html,/10144196.html
1、初始阶段架构
特征：应用程序，数据库，文件等所有资源都放在一台服务器上。
2、应用服务和数据服务以及文件服务分离
说明：好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver。
特征：应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。
3、使用缓存改善性能
说明：系统访问特点遵循二八定律，即80%的业务访问集中在20%的数据上。
缓存分为本地缓存和远程分布式缓存，本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。
特征：数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中，减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。
4、使用“应用服务器”集群
说明：在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了。
突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢。
特征：多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。
系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。
5、数据库读写分离
说明：享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢。
特征：多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。
服务器的负载压力不在成为整个系统的瓶颈。
6、反向代理和CDN加速
特征：采用CDN和反向代理加快系统的访问速度。
描述：为了应付复杂的网络环境和不同地区用户的访问，通过CDN和反向代理加快用户访问的速度，同时减轻后端服务器的负载压力。CDN与反向代理的基本原理都是缓存。
7、“分布式文件”系统和“分布式数据库”
说明：随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作
特征：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。
描述：任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求，数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求，需要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。
分布式数据库是系统数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。
8、使用NoSQL和搜索引擎
特征：系统引入NoSQL数据库及搜索引擎。
描述：随着业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，系统需要采用一些非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。
应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。
9、业务拆分
特征：系统上按照业务进行拆分改造，应用服务器按照业务区分进行分别部署。
描述：为了应对日益复杂的业务场景，通常使用分而治之的手段将整个系统业务分成不同的产品线，应用之间通过超链接建立关系，也可以通过消息队列进行数据分发，当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。
纵向拆分：将一个大应用拆分为多个小应用，如果新业务较为独立，那么就直接将其设计部署为一个独立的Web应用系统纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离即可。
横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只需要调用这些分布式服务横向拆分需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系。
10、分布式服务
特征：公共的应用模块被提取出来，部署在分布式服务器上供应用服务器调用。
描述：随着业务越拆越小，应用系统整体复杂程度呈指数级上升，由于所有应用要和所有数据库系统连接，最终导致数据库连接资源不足，拒绝服务。
1、当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。
2、当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。
3、接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？
4、服务多了，沟通成本也开始上升，调某个服务失败该找谁？服务的参数都有什么约定？
5、一个服务有多个业务消费者，如何确保服务质量？
6、随着服务的不停升级，总有些意想不到的事发生，比如cache写错了导致内存溢出，故障不可避免，每次核心服务一挂，影响一大片，人心慌慌，如何控制故障的影响面？服务是否可以功能降级？或者资源劣化？
OceanBase分布式技术架构分析
目录 OceanBase作为金融级分布式数据库一直备受瞩目 (3) 1. 分布式存储&事务 (3) 2. 分布式查询 (13) 3. 经验&思考 (15)
OceanBase作为金融级分布式数据库一直备受瞩目 OceanBase OceanBase 1.0项目从2013年初开始做总体设计，2014年开始编码、测试，2015年底正式上线并无缝迁移部分集团MySQL业务，直到2016年中才正式上线蚂蚁核心业务，包括会员视图、花呗、账务，等等，最后“丝般柔顺”地通过了2016年双十一大考。 从技术架构的角度看，一个分布式数据库主要就是两个部分：一个部分是怎么做存储，怎么做事务；另外一个部分是怎么做查询。首先我们看第一个部分，主要是三个关键点：可扩展、高可用以及低成本，它们代表了OceanBase的核心技术优势。 1.分布式存储&事务 第一我们怎么理解数据，如何把数据划分开来从而分布到多台服务器？这个问题其实传统关系数据库已经帮我们解决好了。无论是Oracle还是MySQL，都支持一个叫做两级分区表的概念。大部分业务都可以按两个维度划分数据：一个维度是时间，数据是按照时间顺序生成的；另外一个维度，对于互联网业务来讲，往往就是用户。不同的用户生成不同的数据，不同用户之间的数据相关度比较低，而同一个用户的数据往往会被同时访问。
图1 OceanBase数据分布 如图1，通过时间和业务主键两个维度将表格划分为P1~P8总共8个分区。OceanBase 跟传统数据库不一样的地方在哪里呢？传统数据库所有的分区只能在一台服务器，而OceanBase每个分区可以分布到不同的服务器。从数据模型的角度看，OceanBase可以被认为是传统的数据库分区表在多机的实现。对于常见的分布式系统，要么采用哈希分区，要么采用范围分区。OceanBase的数据划分方案和这些系统有较大的差别，通过两级分区表，我们可以把不同的用户，以及在不同时间点生成的数据全部融合到统一的表格里面。无论这些分区在在多台服务器上是如何分布的，甚至可以对在线数据采用内存计算，对历史数据采用更高压缩率的压缩算法或者执行预计算，整个系统对使用者呈现的都是一张表格，后台实现对使用者完全透明。当然，这里面还会有很多的工作要做。 第二点是我们底层的分布式架构。
分布式汽车电气电子系统设计和实现 架构
分布式汽车电气/电子系统设计和实现架构在过去的十几年里，汽车的电气和电子系统已经变得非常的复杂。今天汽车电子/电气系统开发工程师广泛使用基于模型的功能设计与仿真来迎接这一复杂性挑战。新兴标准定义了与低层软件的标准化接口，最重要的是，它还为功能实现工程师引入了一个全新的抽象级。 这提高了软件组件的可重用性，但不幸的是，关于如何将基于模型的功能设计的结果转换成高度环境中的可靠和高效系统实现方面的指导却几乎没有。 另外，论述设计流程物理端的文章也非常少。本文概述了一种推荐的系统级设计方法学，包括、分布在多个ECU中的网络和任务调度、线束设计和规格生成。 为什么需要AUTOSAR? 即使在同一家公司，“架构设计”对不同的人也有不同的含义，这取决于她们站在哪个角度上。物理架构处理系统的有形一面，如布线和连接器，逻辑架构定义无形系统的结构和分配，如软件和通信协议。当前设计物理架构和逻辑架构的语言是独立的，这导致相同一个词的意思能够完全不同，设计团队和流程也是独立的，这也导致了一个非常复杂的设计流程(如图1所示)。
图1：物理和逻辑设计流程。 这种复杂性导致了次优设计结果，整个系统的正确功能是如此的难于实现，以致于几乎没有时间去寻求一种替代方法，它可导致更坚固的、可扩展性更好的和更具成本效益的解决方案。为了实现这样一种解决方案，设计师需要新的方法，它能够将物理和逻辑设计流程紧密相连，并依然允许不同的设计团队做她们的工作。 新兴的AUTOSAR标准为系统级汽车电子/电气设计方法学提供了一个技术上和经济上都可行的选择，尽管它主要针对软件层面，即逻辑系统的设计。不过，大量广泛的AUTOSAR元模型及其丰富的接口定义允许系统级电子/电气架构师以标准的格式表示她的设计思想。从经济上看，AUTOSAR标准打开了一个巨大的、统一的市场，它使得能够创立合适的设计工具。
高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格， 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过 读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案， 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对
于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群， 可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。
金融级分布式数据库架构设计
目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)
1.行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。
3.分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
主流分布式系统架构分析 主流分布式---系统架构分析
目录 一、前言 (3) 二、SOA架构解析 (3) 三、微服务( Microservices )架构解析 (7) 四、SOA和微服务架构的差别 (9) 五、服务网格( Service Mesh )架构解析 (9) 六、分布式架构的基本理论 ......................................................................................... 1 1 七、分布式架构下的高可用设计 (15) 八、总结 .......................................................................................................... 1 9
、八、 、 》 本文我们来聊一聊目前主流的分布式架构和分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架构中，SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构，而且目前服务网格的 概念也越来越火了。那我们本文就先从这些常见架构开始。 、SOA架构解析 SOA全称是：Service Oriented Architecture ，中文释义为"面向服务的架构"，它是一种设计理念，其中包含多个服务，服务之间通过相互依赖最终提供一系列完整的功能。各个服务通常以独立 的形式部署运行，服务之间通过网络进行调用。架构图如下：
Appl 跟SOA 相提并论的还有一个 ESB （企业服务总线），简单来说ESB 就是一根管道，用来连接各个服 务节点。 ESB 的存在是为了集成基于不同协议的不同服务， ESB 做了消息的转化、解释以及路由的工 作，以此来让不 同的服务互联互通；随着我们业务的越来越复杂， 会发现服务越来越多，SOA 架构下， 它们的调用关系会变成如下形式: App 2 App 6 App 3 App 4
根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。 但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师Michael Stonebraker就撰文《Errors in Database Systems, Eventual Consistency, and the CAP Theorem》，表示为了P而牺牲C是不可取的。事实上，数据库系统最大的优势就对一致性的保证，如果我们放弃了一致性，也许NoSQL比数据库更有优势。那么，有没有可能实现一套分布式数据库集群，即保证可用性和一致性，又可以提供很好的扩展能力呢？回答是：有的。 目前，有很多分布式数据库的产品，但是绝大部分是面向DSS类型的应用，因为相比较OLTP应用，DSS应用更容易做到分布式扩展。Michael Stonebraker提到了一种新型的数据库VoltDB，它的定义是Next-Generation SQL Database for Fast-Scaling OLTP Applications。虽然产品还没有问世，但是从技术资料上来看，它有几个特点： 1.采用Share nothing架构，将物理服务器划分为以CPU core为单位的Virtual node，采用Sharding技术，将数据自动分布到不同的Virtual node，最大限度的利用机器的计算资源； 2.采用内存数据访问技术，类似于内存数据库(In-memory database)，区别于传统的数据库(Disk-based database)，消除了传统数据库内存管理的开销，而且响应速度非常快； 3.每个Virtual node上的操作是自治的，利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销(比如Latch和Lock)； 4.数据同步写多个副本，不存在单点故障，而且消除了传统数据库需要记录redo log的开销。
山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：分布式数据库技术 论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）：曹峰（） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月17日
分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化，特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用，使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁。本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展，各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈。甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时，数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题，即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用，缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本，提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。 分布式数据库系统的出现，有效地利用企业现有资源和网络资源。分布式数据库系统是一个面向地理上分布而在管理上需要不同程度集中的处理系统，主要解决在计算机网络上如何进行数据的分布和处理。由于分布式数据库有许多突出的优点，因此，分布式数据库系统可以广泛地应用于大企业，多种行业及军事国防等领域，这对建立集约型社会，加快社会主义现代化建设，将具有重要的现实意义。。
本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁，曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验，当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站，目前她的主要研究方向是SaaS（软件即服务）应用程序和云计算（如大家所说的大数据）。 本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的分布式系统里的内容，在此翻译并分享给大家。 开源软件已经成为许多大型网站的基本组成部分，随着这些网站的逐步壮大，他们的网站架构和一些指导原则也开放在开发者们的面前，给予大家切实有用的指导和帮助。 这篇文章主要侧重于Web系统，并且也适用于其他分布式系统。 Web分布式系统设计的原则 构建并运营一个可伸缩的Web站点或应用程序到底是指什么？在最初，仅是通过互联网连接用户和访问远程资源。 和大多数事情一样，当构建一个Web服务时，需要提前抽出时间进行规划。了解大型网站创建背后的注意事项以及学会权衡，会给你带来更加明智的决策。下面是设计大型Web系统时，需要注意的一些核心原则： ?可用性 ?性能 ?可靠性 ?可扩展 ?易管理 ?成本 上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而，它们也可能彼此相左，例如实现这个目标的代价是牺牲成本。一个简单的例子：选择地址容量，仅通过添加更多的服务器（可伸缩性），这个可能以易管理（你不得不操作额外的服务器）和成本作为代价（服务器价格）。 无论你想设计哪种类型的Web应用程序，这些原则都是非常重要的，甚至这些原则之间也会互相羁绊，做好它们之间的权衡也非常重要。 基础
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
1.问题 1、何为分布式何为微服务？ 2、为什么需要分布式？ 3、分布式核心理论基础，节点、网络、时间、顺序，一致性？ 4、分布式是系统有哪些设计模式？ 5、分布式有哪些类型？ 6、如何实现分布式？ 2.关键词 节点，时间，一致性，CAP，ACID，BASE，P2P，机器伸缩，网络变更，负载均衡，限流，鉴权，服务发现，服务编排，降级，熔断，幂等，分库分表，分片分区，自动运维，容错处理，全栈监控，故障恢复，性能调优 3.全文概要 随着移动互联网的发展智能终端的普及，计算机系统早就从单机独立工作过渡到多机器协作工作。计算机以集群的方式存在，按照分布式理论的指导构建出庞大复杂的应用服务，也已经深入人心。本文力求从分布式基础理论，架构设计模式，工程应用，部署运维，业界方案这几大方面，介绍基于MSA(微服务架构)的分布式的知识体系大纲。从而对SOA 到MSA进化有个立体的认识，从概念上和工具应用上更近一步了解微服务分布式的本质，身临其境的感受如何搭建全套微服务架构的过程。
4.基础理论 4.1SOA到MSA的进化 SOA面向服务架构 由于业务发展到一定层度后，需要对服务进行解耦，进而把一个单一的大系统按逻辑拆分成不同的子系统，通过服务接口来通讯，面向服务的设计模式，最终需要总线集成服务，而且大部分时候还共享数据库，出现单点故障的时候会导致总线层面的故障，更进一步可能会把数据库拖垮，所以才有了更加独立的设计方案的出现。 MSA微服务架构
微服务是真正意义上的独立服务，从服务入口到数据持久层，逻辑上都是独立隔离的，无需服务总线来接入，但同时增加了整个分布式系统的搭建和管理难度，需要对服务进行编排和管理，所以伴随着微服务的兴起，微服务生态的整套技术栈也需要无缝接入，才能支撑起微服务的治理理念。 4.2节点与网络 节点 传统的节点也就是一台单体的物理机，所有的服务都揉进去包括服务和数据库；随着虚拟化的发展，单台物理机往往可以分成多台虚拟机，实现资源利用的最大化，节点的概念也变成单台虚拟机上面服务；近几年
腾讯分布式数据库TDSQL金融级能力的架构原理概述
目录
TDSQL是什么：腾讯如何打造一款金融级分布式数据库 我们先初步了解TDSQL产品，以及它的适用场景。第一章包括四个方面：使用场景、发展历程、核心特性，以及兼容性。 首先，TDSQL是腾讯推出的一款兼容MySQL的自主可控、高一致性分布式数据库产品。这里我们强调一点，高度兼容MySQL——TDSQL完全兼容MySQL协议，并且做到完全自主可控、数据强一致性。第二是TDSQL具备分布式的特性，具备一个弹性扩展、高可用的架构。在互联网行业，海量的用户流量场景很常见，如果数据库不具备可伸缩性、可扩展性，是很难应对如：电商的大型促销，春节抢红包等突增流量的场景，这些其实都是对数据库应对海量用户流量的考验。
目前TDSQL已经服务超过500+的金融政企，行业覆盖银行、保险、证券、政务、互联网金融等各个领域。 我们再看一下TDSQL的前世今生。TDSQL最早可以追溯到2002年，那个时候其实还不叫TDSQL，它是腾讯计费平台部的一个数据库服务，当时使用了开源的MySQL。2002年-2007年随着公司业务的发展，腾讯所面临的用户量的压力也越来越大。这个时候我们提出了7×24小时不宕机的高可用设计方案，来保证数据库能提供7×24小时不间断连续高可用服务。那个时候，腾讯的增值业务日渐成规模，业务对数据也越来越敏感，对数据可用性的要求越来越高，甚至平时还要防备一些像运营商的光纤被挖断等各种各样的异常场景。
在2007年-2012年，这可能是互联网时代从互联网到移动互联网的发展的快速5年。当然，公司的业务也是突飞猛进。我们开始把这个高可用的数据库产品化。到2012年，TDSQL的雏形就已经出来了，作为一款内部产品，开始在公司内部提供金融级的数据强一致性、可靠性服务。 从2012年起，TDSQL已经在腾讯内部做得已经比较成熟，已经是一个知名的产品了，但是它一直没有对外做商业化。2014年恰逢一个很好的机会——微众银行的成立。微众银行做数据库选型的时候关注到了TDSQL，经过反复测试验证，发现当时的TDSQL已经完全具备了微众银行对数据可用性和一致性的要求。借此机会，TDSQL成功在微众银行投产，成为微众银行唯一的数据库，覆盖了银行的核心业务。 所以说2014年，TDSQL完成了商业化，也实现了私有化部署。2014年以后，TDSQL推广到了很多银行、金融机构，这过程中是借鉴了2014年TDSQL在微众银行成功实施的宝贵的经验。 因为在2014年微众银行的部署中，我们也踩了很多坑，也认识到在私有化部署环境的各种各样的挑战，并一一攻克了这些挑战。当2014年在私有化部署完成之后，再到2015年TDSQL上公有云，我们继续通过公有云服务打磨自己的产品。
透明可扩展的企业级数据库
?目录什什么是透明可扩展 透明可扩展的理论基础 透明可扩展的关键设计 OceanBase实践
?企业级数据库：Oracle、SQLServer、DB2 ?云数据库：Amazon Aurora、Amazon Redshift ? 魔力四象限 ?行行业现状 A B I L I T Y T O E X E C U T E CHALLENGERS LEADERS NICHE PLAYERS VISIONARIES MongoDB MarkLogic Intersystems Amazon Web Services Microsoft Oracle SAP IBM EnterpriseDB DataStax MapR Actian Google Alibaba Cloud COMPLETENESS OF VISION As of June 2018 ?Gartner.Inc
企业级数据库?面临的问题 $$$单机不不可扩展成本?高
DB(写?入)DB(只读)?云数据库：开源数据库 + 存储计算分离 ?解决了存储可扩展问题，但事务和SQL不可扩展 ?开源数据库核心能力距离企业级数据库仍有较大差距 存储集群Hybrid clouds require excellent distributed OLTP DBMS, and the memory/storage architecture still requires a lot of work. In addition, data security and data management are both issues that need to be considered. —C Mohan@ICDE 2019, IBM Fellow
1 概述 随着海量数据问题的出现，海量管理能力，多类型，变化快，高可用性，低成本，高端可扩展性等需求给企业数据战略带来了巨大的挑战。企业数据仓库、数据中心的技术选型变得尤其重要！所以在选型之前，有必要对目前市场上各种大数据量的解决方案进行分析。 2 主流分布式并行处理数据库产品介绍 2.1 Greenplum 2.1.1 基础架构 Greenplum是基于Hadoop的一款分布式数据库产品，在处理海量数据方面相比传统数据库有着较大的优势。 Greenplum整体架构如下图： SQL MapReduce 数据库由Master Severs和Segment Severs通过Interconnect互联组成。 Master主机负责：建立与客户端的连接和管理；SQL的解析并形成执行计划；执行计划向Segment的分发收集Segment的执行结果；Master不存储业务数据，只存储数据字典。 Segment主机负责：业务数据的存储和存取；用户查询SQL的执行。 2.1.2 主要特性 Greenplum整体有如下技术特点： ◆ Shared-nothing架构 海量数据库采用最易于扩展的Shared-nothing架构，每个节点都有自己的操作系统、数据库、硬件资源，节点之间通过网络来通信。 ◆ 基于gNet Software Interconnect 数据库的内部通信通过基于超级计算的“软件Switch”内部连接层，基于通用的gNet (GigE， 10GigE) NICs/switches在节点间传递消息和数据，采用高扩展协议，支持扩展到1000个以上节点。
◆ 并行加载技术 利用并行数据流引擎，数据加载完全并行，加载数据可达到4。5T/小时（理想配置）。并且可以直接通过SQL语句对外部表进行操作 ◆ 支持行、列压缩存储技术 海量数据库支持ZLIB和QUICKLZ方式的压缩，压缩比可到10：1。压缩数据不一定会带来性能的下降，压缩表通过利用空闲的CPU资源，而减少I/O资源占用。 海量数据库除支持主流的行存储模式外，还支持列存储模式。如果常用的查询只取表中少量字段，则列模式效率更高，如查询需要取表中的大量字段，行模式效率更高。 海量数据库的多种压缩存储技术在提高数据存储能力的同时，也可根据不同应用需求提高查询的效率 2.1.3 主要局限 ● 列存储模式的使用有限制，不支持delete/update操作。 ● 用户不可灵活控制事务的提交，用户提交的处理将被自动视作整体事 务，整体提交，整体回滚。 ● 数据库需要额外的空间清理维护（vacuum），给数据库维护带来额外的 工作量。 ● 用户不能灵活分配或控制服务器资源。 ● 对磁盘IO有比较高的要求。 ● 备份机制还不完善，没有增量备份。 2.2 Vertica 2.2.1 基础架构 与以往常见的行式关系型数据库不同，Vertica 是一种基于列存储（Column-Oriented）的数据库体系结构，这种存储机构更适合在数据仓库存储和商业智能方面发挥特长。 常见的RDBMS 都是面向行（Row-Oriented Database）存储的，在对某一列汇总计算的时候几乎不可避免的要进行额外的I/O 寻址扫描，而面向列存储的数据库能够连续进行I/O 操作，减少了I/O 开销，从而达到数量级上的性能提升。 同时，Vertica 支持海量并行存储（MPP）架构，实现了完全无共享，因此扩展容易，可以利用廉价的硬件来获取高的性能，具有很高的性价比。
分布式IT架构的演进
一、分布式架构的定义 (3) 二、分布式架构的应用 (4) 三、资源推荐 (5) 四、分布式架构的演进 (5) 五、分布式服务应用面临的问题 (14)
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。 内聚性：是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。 透明性：是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。在分布式数据系统中，用户感觉不数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割，有无副本，数据存在于那个站点以及事物在哪个站点上执行。 简单来说：在一个分布式系统中，一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体，就好像是一个系统似的。 分布式系统作为一个整体对用户提供服务，而整个系统的内部的协作对用户来说是透明的，用户就像是指使用一个mysql 一样。 如：分布式mysql中间件mycat ,来处理大并发大数据量的构架。
1、分布式文件系统 例如：出名的有Hadoop 的HDFS, 还有google的GFS , 淘宝的TFS 等； 2、分布式缓存系统 例如：memcache , hbase, mongdb 等； 3、分布式数据库 例如：mysql, mariadb, postgreSql 等； 4、分布式webService 5、分布式计算 以分布式mysql数据库中间件mycat 为例： MySQL 在现在电商以及互联网公司的应用非常多，一个是因为他的免费开源，另外一个原因是因为分布式系统的水平可扩展性，随着移动互联网用户的暴增，互联网公司，像淘宝，天猫，唯品会等电商都采用分布式系统应对用户的高并发量以及大数据量的存储。而在Mycat的商业案例中，有对中国移动的账单结算项目中，应用实时处理高峰期每天2亿的数据量，在对物联网的项目中，实现处理高达26亿的数据量，并提供实时查询的接口。 通过对MyCat的学习，加深分布式系统架构的理解，以及分布式相关的技术，分布式一致性ZooKeeper服务, 高可用HAProxy/keepalived等相关应用。 集群与分布式；
主流分布式---系统架构分析
目录 一、前言 (3) 二、SOA架构解析 (3) 三、微服务（Microservices）架构解析 (7) 四、SOA 和微服务架构的差别 (9) 五、服务网格（Service Mesh）架构解析 (9) 六、分布式架构的基本理论 (11) 七、分布式架构下的高可用设计 (15) 八、总结 (19)
一、前言 本文我们来聊一聊目前主流的分布式架构和分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架构中，SOA和微服务架构是最常见两种分布式架构，而且目前服务网格的概念也越来越火了。那我们本文就先从这些常见架构开始。 二、SOA架构解析 SOA 全称是: Service Oriented Architecture，中文释义为“面向服务的架构”，它是一种设计理念，其中包含多个服务，服务之间通过相互依赖最终提供一系列完整的功能。各个服务通常以独立的形式部署运行，服务之间通过网络进行调用。架构图如下：
跟SOA 相提并论的还有一个ESB(企业服务总线)，简单来说ESB 就是一根管道，用来连接各个服务节点。ESB的存在是为了集成基于不同协议的不同服务，ESB 做了消息的转化、解释以及路由的工作，以此来让不同的服务互联互通; 随着我们业务的越来越复杂，会发现服务越来越多，SOA架构下，它们的调用关系会变成如下形式：
很显然，这样不是我们所想要的，那这时候如果我们引入ESB的概念，项目调用就又会很清晰，如下：
SOA所要解决的核心问题 ?系统间的集成: 我们站在系统的角度来看，首先要解决各个系统间的通信问题，目的是将原先系统间散乱、无规划的网状结构，梳理成规整、可治理的星形结构，这步的实现往往需要引入一些概念和规范，比如ESB、以及技术规范、服务管理规范; 这一步解决的核心问题是【有序】。 ?系统的服务化: 我们站在功能的角度，需要把业务逻辑抽象成可复用、可组装的服务，从而通过服务的编排实现业务的快速再生，目的是要把原先固有的业务功能抽象设计为通用的业务服务、实现业务逻辑的快速复用;这步要解决的核心问题是【复用】。 ?业务的服务化: 我们站在企业的角度，要把企业职能抽象成可复用、可组装的服务，就要把原先职能化的企业架构转变为服务化的企业架构，以便进一步提升企业的对外服务的能力。“前面两步都是从
分布式数据中心架构发展概述
目录 一、数据中心发展概述 (3) 二、为什么需要分布式数据中心 (3) 三、集中和分布式架构两种数据中心的区别 (6) 四、分布式架构建设的挑战 (11) 五、结束语 (14)
一、数据中心发展概述 什么是数据中心？百度百科给出定义是：数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在因特网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。数据中心大部分电子元件都是由低直流电源驱动运行的。 数据中心的产生致使人们的认识从定量、结构的世界进入到不确定和非结构的世界中，它将和交通、网络通讯一样逐渐成为现代社会基础设施的一部分，进而对很多产业都产生了积极影响。不过数据中心的发展不能仅凭经验，还要真正的结合实践，促使数据中心发挥真正的价值作用，促使社会的快速变革。 二、为什么需要分布式数据中心 说到发展，数据中心正随着各个行业的蓬勃发展而不断高速的建设着。云计算、大数据和物联网等新技术的大规模使用，让数据中心成为了医疗、政府、互联网和金融等行业建设的重点。特别是在银行、保险等领域，数据中心由于承载核心业务，不允许任何数据中断、要求能够快速响应业务变化和具备一定的灵活性，已经成为了名副其实的“生产中心”。反观数据中心，传统的集中式架构已经无法满足新时代业务的需求。而基于分布式架构的数据中心是一个和集中式架构相对应的技术体系，包括了分布式业务部署、分布式计算、存储、网络安全等多种分布式技术的集合。在传统数据中心无法保证业务响应能力、连续性和灵活性，发展达到一定瓶颈的时候，分布式架构就自然成为了一种必然的选择。
在早期的数据中心建设中，大多数IT建设者们并不太关注采用何种技术架构，觉得没有那么重要。数据中心的建设重点就是让承载的业务系统稳定运行，为服务器、存储和网络设备提供一个良好的运行环境，让业务系统没那么容易“宕机”即可。所以早期大部分数据中心都是烟囱式的架构设计，每个业务系统都会配置一套独立硬件设备，数据完全是割裂的，导致设备利用率非常低，资源完全无法共享。典型的“标配”方案为两台高端小型机（或X86服务器）做数据库服务器双机，然后再加两台或以上应用服务器，后端连接两台FC交换机（或IPSAN交换机）和一台存储设备。直到现在，仍然可以看到许多招标文件中有类似的配置方案。当然，并不能说明这种配置方案不好或者不对，只能说在没有很好规划和合理利用的情况下，这样的配置会导致数据中心空间、能耗、制冷大规模增加，而且设备数量的随意增加还会严重影响运维和管理的效率。 为了应对信息化的快速发展，提高设备利用率和灵活性，云计算技术被大规模推广和采用。云计算可以提供可用的、便捷的、按需的资源提供，逐渐成为了主流的数据中心架构，目前大多数行业的数据中心都已经具备了云计算的能力。除了大规模数据库等少数业务场景以外，新业务应用基本都是使用云模式进行构建，同时还有大量现有的业务应用正不断向云计算环境进行迁移。将应用系统运行在虚拟化环境中似乎已经成为了一种常态。在云计算环境中，服务器虚拟化是基本的云计算技术之一。虚拟化软件厂商正在逐步将基于物理资源的数据中心向虚拟化资源的数据中心进行转变，有效的控制了数据中心内服务器数量和规模的增长，提高了服务器的利用效率。同时，虚拟化系统所具备的特性极大的提高了数据中心系统的可靠性。特别在主动运维、灾备建设和故障切换等方面对数据中心的业务连续性是一种质的飞跃。在这一阶段，虚拟化技术的大规模应用让传统数据中心在不改变集中式的架构条件下，获得了最大化的资源整合和共享，但是架构仍然没有太大的变化，更多的是一种服务模式的转变。
分布式云计算系统 产品概述 ?数梦飞天云平台是数梦工场基于阿里云平台为行业客户量身定制的专有云平台，数梦飞天云平台完全基于自主知识产权，先后获85项国家技术专利，获得国家发改委的云计算专项资金支持。 ?数梦飞天云致力于打造云计算的服务能力平台，注重为政府、教育、医疗、金融、企业等行业客户提供大规模、低成本的云计算和大数据服务。数梦飞天的目标是通过构建支持多种不同业务类型的行业专有云平台，帮助行业用户简单快速建立自己业务系统，帮助用从关注运维向关注开发转变，将网络经济模式带入政府、行业客户，构建出以云计算为基础的全新生态链。 ?数梦工场为用户提供互联网化云服务交付，真正体现计算能力的规模效益，致力于大数据的价值挖掘，让数据增值，辅助政府决策，助力经济产业升级，服务公众。让最卓越的数据技术，去实现人类最美好的梦想！ 数梦飞天云业务全景图 简单高效的弹性计算服务（ECS） ?稳定，云磁盘数据可靠性不低于99.999%，自动宕机迁移、数据备份和回滚，系统性
能报警。 ?安全，支持防DDos攻击、安全组自动划分访问权限，多租户安全隔离，支持防密码暴力破解。 ?弹性，10分钟内可创建和释放上百台云服务器，分钟级升级CPU和内存。 ?性能，随即IOPS达到1.2万，300MB/s的磁盘性能，高性价比，节约成本。 ?运维，提供简单自动化的运维界面，支持通过工具实现自动化备份和自定义镜像，实现云服务器的快速扩展、复制。 海量存储服务（OSS） ?空间无限：海量的存储空间，随用户使用量的增加，空间弹性增长，无需担心数据容量的限制。并同时支持高并发、大容量的读写服务。 ?压缩存储：对存储在开放存储服务上的图片，支持缩略、裁剪、水印、压缩和格式转换等图片处理功能。 ?安全可靠：服务可用性高达99.9%，系统规模自动扩展，不影响对外服务，数据三重备份，可靠性达到99.99999999%。 安全稳定的数据库服务（RDS） ?数据库是应用的核心，数据库的安全、可伸缩是系统稳定的第一保证，数梦飞天提供一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展，具体特点如下： 专业备份机制：每台RDS拥有两个物理节点进行主从热备，主节点发生故障，秒级切换至备节点，服务可用性高达99.95%，保证数据安全。 安全迁移：自定义访问IP白名单，防DDoS攻击，SQL注入告警控制平面的多级保护及安全性。完全兼容MySQL，SQL Server协议一键式数据迁移。 性能优化：提供直观的慢SQL分析报告和完整的SQL运行报告，并提供如主键检查、索引检查等多种优化建议。 简单运维：专有的数据库管理平台，使用户通过浏览器即可安全、方便的进行数据库管理和维护；可随时进行数据备份，能够根据备份文件将数据库恢复至7日内任意时刻；近20种性能资源监控视图，可对部分资源项设置阈值报警，并提供WEB操作、SQL审计等多种日志。