华为云发布分布式数据库中间件三大利器，业界首发Rebalance技术

原标题：华为云发布分布式数据库中间件三大利器，业界首发Rebalance技术

　　华为云分布式数据库中间件(Distributed Database Middleware，简称DDM)，经过长达6个月的公测后正式发布。DDM是专注于解决数据库容量、性能瓶颈和分布式扩展问题的中间件服务，本次正式发布全新集群版DDM，重磅推出三大利器，为企业打造极致性能、超高可靠的中间件服务，下面小编就来为你详细解读一下这三大利器的来龙去脉，以及给企业带来的收益。

　　No.1利器：客户端负载均衡带来卓越性能

　　正如日本工匠精神，专注做好一件事，DDM为了让用户使用最佳性能的云服务，致力于降低每一个环节上的性能损耗。应用程序连接到DDM的链路上可能会有性能损失，一些企业通过自行研发客户端程序来实现负载均衡，但这样一来，服务部署和升级的复杂度都会大大提升，目前业界并没有通用成熟的解决方案。

　　针对这一问题，DDM内部实现了MySQL原生通信协议，将自己模拟成一个MySQL客户端，使应用程序连接到DDM和连接到普通的MySQL一样。此外，DDM采用MySQL JDBC驱动自带的负载均衡模型，不仅提供客户端负载均衡，还支持容灾切换，如果集群内部有节点发生故障，驱动会自动屏蔽掉该故障节点，故障恢复后会自动加入到负载均衡。

　　应用程序通过JDBC loadblance连接到DDM，链路畅通无阻，没有中间LB节点带来性能损耗，还提供事务级负载均衡，给用户带来卓越的性能体验。

　　No.2利器：AZ级高可用打造稳如泰山的服务

　　对于企业而言，无论业务是否上云，服务的稳定性和可靠性都是至关重要的。为了降低不可抗力因素对服务的正常运行造成的影响，需要尽量提高服务的高可用性和容灾能力。

　　我们知道云服务各个Region会有多个AZ(Availability Zone)，AZ是指在同一地域内，电力和网络互相独立的物理区域。DDM支持将集群节点分布到多个AZ，有效避免整个AZ机房故障造成的业务中断，从而提升服务的可用性。开拓创新远远不止步于此，DDM的后台通过RDS来实现数据的分片存储，RDS支持主备实例分布在多个AZ，只读副本也分布在多个AZ。这样DDM+RDS的整体架构方案都支持跨AZ的高可用，最大限度的保障了服务的可靠性。

　　No.3业内独家利器：秒级平滑扩容 数据自动均衡

　　当 RDS 的 IOPS、CPU、磁盘容量等指标到达瓶颈，并且 SQL 优化、数据分片都已无法解决问题时，可通过水平扩容增加RDS数量，以提升数据库的容量。扩容涉及数据迁移，期间可能会中断业务，这对企业来说是一个很大的挑战。

　　关于数据库水平扩容，业界常见的解决办法有如下几个：

　　1. 停机迁移：需要中断业务，数据量越大停机时间会越长，对业务影响大。

　　2. 应用双写：应用的数据同时写两份，性能开销大，数据的一致性难以保证。

　　3. 整库迁移：预留分片数，将分片库整体迁移到新的RDS上，这种方案的缺点分片库个数没法扩展，数据也没有做到真正均衡。

　　DDM的平滑扩容数据再均衡技术，是真正意义上的数据重分布。仅需在DDM控制台点击加入新的RDS节点，后台就会如丝般顺滑地自动完成扩容，整个扩容过程业务完全不感知。每个新加入的RDS上都会自动增加新的分片，并把原有表中的部分数据迁移到新节点上，保证最终所有的数据都是均衡分布。

　　深入企业应用的“苦”与“痛”

　　在DDM公测期间，国内某电子税务局系统使用DDM做系统数据库的分布式改造上云。该税务局系统的特点是业务逻辑复杂，单表数据规模上亿，有着百万并发的业务访问量，面对这样的挑战，DDM是如何应对的呢?且听小编为你慢慢道来。

　　我们首先来看看这个税务局系统面临的困境：

　　① 数据查询平均耗时3-5秒，响应速度慢严重影响体验

　　该系统当前的业务逻辑大量放在数据库层，一个办税业务的事务边界过大(40条SQL语句)，涉及以“申报”、“发票”大表为主的多张表关联事务操作，导致业务查询响应速度慢，给系统的使用者带来非常差的体验。

　　② 亿级数据快速的增长，挑战业务性能瓶颈

　　系统在业务高峰期承载百万级用户并发量，3000-5000TPS。通过现网分析得到数据：系统的某一核心库有近1000张表，其中“申报”、“发票”业务表数据量大、增长快，是主要瓶颈表，某张发票表在一个地区就有 10亿级条记录，每年千万到亿条记录级别增量，另外一张申报信息表，有着亿级记录的数据量。

　　如此庞大的数据量和惊人的增长速度，很快引发业务瓶颈，系统的稳定性和易用性面临双重挑战。

　　DDM出击：3招制胜，全方位解决性能瓶颈

　　① 垂直分库缓解数据库压力，降低单业务sql数

　　DDM先拆分主库数据，将大表垂直拆分到多个数据库中，把普通业务逻辑的40条SQL缩减到20条SQL，从而缓解数据库的压力。

　　② 数据分片支撑海量数据增长，线性提升业务处理速度

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