游戏开服、抢购高峰等场景下，一款好的数据库会如何应对？

云计算的飞速发展，促使各行各业加快数字化转型的步伐。数据库作为信息系统核心服务，在云化的浪潮中，逐渐发展出云数据库的技术路线，不断地迭代创新。

数据库产品形态演进

纵观数据库行业发展历程，从早期的单机MySQL到近年来分布式数据库、NoSQL系列，数据库始终秉承着一个理念——把简单留给用户，把复杂留给数据库。

单机

早期，为了弥补单机MySQL的扩展性，用户要在业务层做分库分表、读写分离。但随着数据规模持续增长，用户业务、运维负担过重。

分布式、NoSQL

随后，分布式数据库开始流行。这一代数据库数据容量大，还能够水平扩展，同时也提高了可用性。而NoSQL系列的出现，也让业务设计更加灵活。例如，Redis的key-value数据结构，搭配内部的sorted set，非常适合搭建游戏排行榜；MongoDB作为最流行的文档数据库之一，能够帮用户便捷存储json文本。

云原生、存算分离

伴随用户的业务需求复杂化，诸如“当访问量小，但数据量巨大，加上核心数据不能丢。此时只是想增加些存储空间”，传统分布式架构便“不再完美”。

如今，我们已进入崭新的云原生时代。走在行业前沿的数据库产品都在进行新一轮演进，拥有更强大、更灵活的全新架构——存算分离。

以企业级Redis——GaussDB(for Redis)为例，图中展示存算分离的本质：资源解耦，按需使用。“计算不足扩节点、存储不够扩容量”，这种分层、弹性的扩容机制，也为用户节省很多不必要的开销。此外，在完全兼容Redis之余，GaussDB(for Redis)也兼顾了轻量级场景——用户可随时下单8GB规格实例，使用低成本、稳定可靠的企业级Redis。

GaussDB云原生带来的价值

基于用户常见的4大类业务痛点场景，华为云GaussDB数据库基于存算分离架构，给出了它的解法。

数据写满了急需扩容

随着企业规模扩张，更大的算力需求、更多的存储容量需求是必然的。例如在游戏开服、11.11大促抢购高峰期间，数据量爆发性增长，此时需要对数据库进行扩容，而且在不少的业务场景下，扩容的速度甚至要求达到“用户0感知“的级别。

而开源Redis由于资源以节点为单位，扩容只能计算、存储一起扩，资源浪费是一方面，还不得不做数据跨节点拷贝，耗时长。其实不少用户在扩容时，还可能面临着时间无法评估的尴尬。

存算分离数据库不仅拥有秒级扩容的优势，还能满足用户“算力不足扩节点、容量不足扩容量”的要求，完全不必担心资源“买多”问题。

节点宕机导致数据长时间不可用，业务受损

单机数据库一旦宕机，全量数据不可用，只能等待数据库重启，导致业务受损严重。传统分布式数据库一旦部分数据分片故障，会导致一段时间内部分数据无法访问，依然对业务产生不小影响。

存算分离数据库能够解决极端场景下的数据可用性问题。由于存储池有“共享”的性质，当部分计算层节点故障时，其他健康节点可以立刻接管“本不属于自己”的数据，让业务只感受到秒级抖动，即可继续访问全量数据，不必等待故障节点的“复活”。

高峰期间，数据库写入拥塞

业务高峰是每一个企业关注的关键场景之一。开源Redis集群虽然比简单的主+备更能应付并发访问，但面对大量写入，依然会力不从心。一是因为它的节点是单线程做命令处理的工作，容易发生请求阻塞。二是由于备节点只读，因此它的集群中仅半数节点可写，抗写能力不足。

GaussDB(for Redis)抗写能力极强，能从容应对企业最关心的业务高峰。首先，它采用了多线程做命令处理的设计，单点不易发生请求阻塞。其次，在存算分离的架构优势下，实例中并不存在主备关系，全部节点都可写，吞吐能力强。

数据库成本难降

分布式存储池将存储以细粒度提供给用户，相比一块块独立硬盘低效率使用，GaussDB存储池成本会极大降低。另外，相比开源Redis纯内存设计，GaussDB(for Redis)全量数据下沉到存储池中，从根本上解决了纯内存硬件价格昂贵问题。

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