摩尔定律失效 分布式崛起 1.数据库框架 随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL面临： 1、容量有限，难以扩容 2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 3、可用性不足，宕机问题 1.数据库框架 1.数据库框架 计算机领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。 数据库框架技术：在业务侧增强数据 库的能力。 直接在业务代码使用。 Spanner Aurora GaussDB PolarDB OceanBase TiDB Cockroach DB …… 3.分布式数据库 1.水平扩展性 2.计算存储分离 3.分布式事务 4.多副本机制 5.SQL接入支持 6.云原生支持 容量 性能 一致性 可高用 易用性 伸缩性 代替单机数据库（注意，主要解决容量问题）。 3.分布式数据库 1、需要较多的机器资源； 2、 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生 态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够 混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和 数据库治理功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的 应用场景。 5.数据库解决方案 Level 3：Sharding-Proxy中间件（3.x+） Level 2：Sharding-JDBC框架（1

务器模式还是客户端模式。提供时，代理将充当Consul服 器。每个Consul集群必须至少有一个服务器，理想情况下每个数据中心不得超过5个。所有服务器都 与Raft一致性算法，以确保事务以一致，可线性化的方式发生。事务修改集群状态，该状态在所有服 器节点上维护，以确保节点故障时的可用性。服务器节点还与其他数据中心中的服务器节点一起参与 AN八卦池。服务器充当其他数据中心的网关，并根据需要转发流量。

资源成本 等等都需要同时满足（和传统CAP相悖） • 接入层需要能够根据规则的路由，以及兼容各类协议接 口以及数据模型，并能根据应用的规模来自动拓展。 • 实现HTAP(OLTP+OLAP)，将在线事务|分析混合计算模型 基础上，实现多模数据模型，使得集成成本经一步降低。 • 计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出