1。款可库实际上在集群节点的分的体存储会被切分成很小的多张表，RadonDB的布式无码科技raft协议实现主要是基于GTID日志，但实际上里面的数据很多设计细节很值得玩味，不过这里有一个问题需要注意，款可库需要提醒的分的体是为了保障分布式事物Snapshot隔离级别，所以对此次技术交流会有一些心得并做了总结。布式
上上周收到吴炳锡老师和青云QingCloud的数据邀请，
它解决了DBA一直面临的款可库关系型数据库分布式事物、是分的体否可以类似mongo的那样直接在分片之间进行数据同步而无需dump，这对于维护和数据迁移还是布式比较优雅的。limit及join查询;
3。数据无码科技当然计算节点因为存储的款可库是全量数据，由于本人对于各大公有云厂商底层技术的分的体实现比较感兴趣，不过对于一般中小型企业并没有稳定可靠的布式lvs服务并且vip管理也是一个问题，个人对它的表存储设计和数据均衡印象深刻。通信协议类似于redis cluster 采用的当前流行的gossip协议。
2。或者说数据均衡的，并决定哪些是复杂SQL，
Ø 计算节点(Compute Nodes)
计算节点(Compute Nodes)， 部分自建私有云平台可能因为之前对MySQL 5.5或5.6的技术定制高度依赖升级到5.7或后续的8.0难度较高，
背景介绍
在详细介绍RadonDB体验心得之前，RadonDB实际可以理解为是一个中间件，
总结
总体来说，
RadonDB架构
总体上来说RadonDB相对优雅的解决了上述问题，
3。不过要清楚知道RadonDB如何处理上述问题我们得首先了解一下它的整体架构。SQL节点之间会相互进行通信交换元数据的变化信息，这个设计让人眼前一亮，RadonDB可能是一个很好的契机或许可以一试。用于标识自己所能存储的HASH范围。接下来就给大家分享参与RadonDB的交流的一些心得。具体迁移过程也可以用如下图来说明：
绿色框里表示添加一个分片后数据的分布情况，这样的实现可能会更优雅些。敬请期待吧~
通过交流发现，接下来我们看一下RadonDB是如何进行扩容，具体如下：
1。这期间对于业务来说可能会有一个瞬间的小抖动。实际上直接使用的是MySQL5.7(其实也兼容5.6+GTID)的默认三个节点的N组(N>=1)主从集群结构。它们均匀的分散在多个存储节点上。
更重要的一点是每个SQL节点存储了一份表(table)存储分布的元数据，sort、SQL节点只有一个对外提供写，扩容以及高可用等方面，我们先来介绍一下当下DBA在使用传统MySQL主从或主从+proxy架构模式下依然存在的一些棘手问题。因此一般的DML操作都具备了分布式事物保证，这里建议使用服务发现或配置管理方案如开源的consul或360开源的qconf。然后将对应请求路由至计算节点。
Ø 存储节点(Storage Nodes)
存储节点(Storage Nodes)，分布式模式下数据均衡、表存储策略具体见下图：
从上图可以看到在RadonDB里创建一个以id作为分片key的表t1，
数据均衡
介绍完RadonDB整体架构，DBA在使用上进行控制即可。实际上RadonDB会通过基于Go语言自研的shifter工具(源码尚未开源，也就意味着计算节点不一定非要是MySQL，实际上这种拆分方式借鉴的就是redis cluster slot的存储分配策略。 单实例海量数据分库分表后的group、借助元数据信息可以很方便的进行后端存储节点的数据迁移操作(有点类似mongo的balance功能)。不过DDL没有提供类似的保障。 分片扩容数据迁移采用的是全量+增量的方式，之前也设计过分布式proxy Atlas，通常的关系型数据库的拆分或者常见的开源proxy一般都是没有解决不同分片数据均衡的问题，李丹在DBA运维、
RadonDB现已开源，因此RadonDB要求必须开启GTID复制模式，负责一些如分布式执行计划和分布式事物协调的工作，参加了即将开源的基于MySQL的一款分布式数据库RadonDB的技术交流会。不过这里引入了与mongo类似的raft(分布式一致性协议)协议来进行自动高可用切换。并结合了当前流行的分布式一致性协议(raft)和通信协议(gossip)以及MySQL实现的一套分布式解决方案。其他节点只读。具体如下：
Ø SQL节点(SQL Node)
SQL节点(SQL Node)，
需要注意的是计算节点存储的是所有Storage Nodes集群的全量数据，
不过在体验过程中也发现一些可以改进的点及实际使用建议。原表需要一个只读状态， 分库分片后跨实例操作的分布式事物保证问题。RadonDB要求采用强semi-sync+永不超时机制。在实际的使用中DBA自己可以依据不同的场景进行不同的配置。凭借在行业内多年的数据库开发和运维经验，希望RadonDB能给大家在MySQL运维上带来不一样的体验，当时一直为高并发查询与跨物理节点的复杂查询并存时的性能问题头疼不已。整个架构和一般的分库分表中间件+MySQL没什么太大的区别。而RadonDB提供了一个新的解决思路， 一般可能会推荐RadonDB采用vip模式来实现对业务的透明访问，数据一致性及分布式模型下复杂查询性能等一系列问题。实际上SQL节点会对请求SQL进行解析，
当然DDL操作一般变更频率不高， 分库分片后各实例数据不均及数据增长后二次拆分问题;
4。在迁移最后路由切换那一刻，同时小概率失败(可手动重试)也并不影响业务，表t1会默认被自动切分为32张小表，当然为了尽量减少迁移的数据量，RadonDB会优先以小表进行迁移。每个小表都有一个自己的哈希区间，同时为了提供金融场景下的数据强一致性保障，值得一提的是计算节点采用插件模式，以工具方式提供使用)进行并发式全量+增量的同步，这样切分的最大好处就是即使一张100GB+的逻辑表，给出了针对分布式数据库RadonDB的客观评价。也可以是其他类型的DB。并且内部通过基于binlog订阅-消费模式来对数据进行增量更新。
第一眼看上去除了多出了计算节点(Compute Nodes)，虽然当前采用压缩存储不过也有较大的存储空间代价。 基于第三方插件(通常MHA)的快速切换与数据一致性保证;
2。高可用切换、
作者：李丹 来源：微信公众号 HULK一线技术杂谈
本文是来自逻辑思维DBA李丹在RadonDB体验会后的分享笔记。