观测性等分布式系统指标影 响整个分布式系统的运行。历史上，这个系统在阿里也触发过大故障，经历过数次血与火的考验。 在阿里数次架构升级中，Nacos 都做了大量的功能迭代，用来支持阿里的异地多活，容灾演练，容 器化，Serverless 化。Nacos 经过阿里内部锤炼十年以上，各项指标已经及其先进，稳定，为服务 好全球开发者，Nacos 经过数十名工程师持续努力，以开源形式和大家见面，相信 间高效通信问题。  容量管理：管理每个租户，分组下的容量，防止存储被写爆，影响服务可用性。  流量管理：按照租户，分组等多个维度对请求频率，长链接个数，报文大小，请求流控进行控制。  缓存机制：容灾目录，本地缓存，Server 缓存机制，是 Nacos 高可用的关键。  启动模式：按照单机模式，配置模式，服务模式，DNS 模式模式，启动不同的模块。  ⼀致性协议：解决不同数据，不同⼀致性要求情况下，不同⼀致性要求，是 配置快照（Configuration Snapshot） Nacos 的客户端 SDK 会在本地生成配置的快照。当客户端无法连接到 Nacos Server 时，可以使 用配置快照显示系统的整体容灾能力。配置快照类似于 Git 中的本地 commit，也类似于缓存，会 在适当的时机更新，但是并没有缓存过期（expiration）的概念。 Nacos 配置模型 基础模型 上图是 Nacos

一、业务背景 二、多集群管控 三、发布运维体系 目 录 contents 目录3/20 一、业务背景 业务背景4/20 业务背景 业务架构 演进 • 容量  应用|数据库|机房 • 容灾  机房|地域5/20 业务背景 业务架构 单元化 • 高可用 • 一致性 • 可扩展 • 高性能6/20 业务背景 业务诉求 • 运维成本  突发流量应用 | 机房 生命周期 面向站点级别输出7/20 PaaS 能力 • 面向多租户多环境； • 基础资源管控； • 应用发布运维体系； • 业务实时监控，日志收集； • 机房级和地域级容灾能力; 业务背景业务背景 CAFÉ API Server Aggregation Layer 异地多活架构 同城双活架构 K8S API Server 基础发布运维 跨集群应用 资源管理 IaaS层（Aliyun/OpenStack/VMWare/Bare CNI Plugins (VLAN/VXLAN/VPC Router/ENI) CSI Plugins (NAS/OSS/Cloud Disk/Ceph) 网络接入 (SLB/ALB) 容 器 层 跨集群管理 单元化能力 容器镜像管理 批次发布 原生资源管理 Pod伸缩管理 集群伸缩管理 变更管控 配额管理 运维原子操作 精细化调度 接入层流程调拨 应用层流量调拨 跨集群状态

支持蚂蚁LDC架构，三地五中心容灾架构 • 全面上线SSL加速卡，提供软硬件一体加速方案 2015 • All in 无线，通信通道全面升级（MMTP，MTLS协议） 2016 • 安全防护能力提升，WAF，流量镜像 2018至 今 • 通信协议，架构，安全再次升级（物联终端接入，QUIC协议，国密，可信计算， 海外加速，云原生）金融级三地五中心容灾架构（LDC） 单机房 LDC LDC 同城双活 LDC 异地多活 LDC 弹性伸缩混部 LDC DB Region 1 DB1 Region 1 Region 1 DB2 Region 1 Region 1 DB1 DB2 Region 2 DB3 Region 1 Region 1 DB1 DB2 Region 2 Elastic Region DB3 Elastic DB金融级三地五中心架构的流量调度 uid转发目标zone 4 响应请求 5 写入cookie 6 再次请求app1 7 跨机房转发 50% 50% • 机房内zone随机路由 • Cookie zone转发 • 蓝绿发布 • 容灾 ØZone内容灾 Ø机房级别 Ø城市级别 • 弹性调度 • 压测 • 灰度蚂蚁金服SSL/TLS实践 合规 性能 安全软硬件一体解决方案 Intel QAT Cavium Nitrox软硬件一体解决方案

⽬录 概览 概览 什么是 什么是TiDB 产品优势 产品优势 ⾼度兼容 MySQL 动态扩展 分布式事务 HTAP 真正⾦融级⾼可⽤ 适⽤场景 适⽤场景 对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 对存储容量、可扩展性、并发要求较⾼的海量数据及⾼并发的 OLTP 场景 Real-time HTAP 场景 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 真正⾦融级⾼可⽤ UCloud 适合⾼可⽤、强⼀致要求较⾼、数据规模较⼤等各种应⽤ 场景。 对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼的⾦融⾏业属性的场景 众所周知，⾦融⾏业对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼。传统的解决⽅案是同城两个机房提供服务、异地⼀个机房提供数据容灾能⼒但不提供服务，此解决⽅案存 在以下缺点：资源利⽤率低、维护成本⾼、RTO 库分表的中间件产品或者 NewSQL 数据库替代、 采⽤⾼端的存储设备等，其中性价⽐最⼤的是 NewSQL 数据库，例如：TiDB。TiDB 采⽤计算、存储分离的架构，可对计算、存储分别进⾏扩容和缩容，计算最⼤⽀持 512 节点，每个节点最 ⼤⽀持 1000 并发，集群容量最⼤⽀持 PB 级别。 Real-time HTAP 场景 场景 随着 5G、物联⽹、⼈⼯智能的⾼速发展，企业所⽣产的数据会越来越多，其规模可能达到数百

组件· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 701 7.2.4 使用 TiUP 在原有 TiDB 集群上移除或缩容 TiCDC 组件· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 702 7.2.5 使用 TiUP 升级 TiCDC 集群 · · · · · · · 957 7.8.26 为什么恢复暂停的 changefeed 后，changefeed 同步延迟越来越高，数分钟后才恢复正常？ · · · 957 7.8.27 在两个异地 TiDB 集群之间同步数据，如何部署 TiCDC？· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 957 7.8.28 如何理解 DML · · · · · 998 8.3 扩缩容· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1000 8.3.1 使用 TiUP 扩容缩容 TiDB 集群· · · · · · · ·

· · · · 744 8 8.3 扩缩容· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 747 8.3.1 使用 TiUP 扩容缩容 TiDB 集群· · · · · · · · · · · · · · · 820 8.5 集群容灾 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 832 8.5.1 TiDB 容灾方案概述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 832 8.5.2 基于主备集群的容灾方案 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 842 8.5.3 基于多副本的单集群容灾方案 · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · 686 8 8.3 扩缩容· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 688 8.3.1 使用 TiUP 扩容缩容 TiDB 集群· · · · · · · · · · · · · · · 758 8.5 集群容灾 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 769 8.5.1 TiDB 容灾方案概述· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 769 8.5.2 基于主备集群的容灾方案 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 779 8.5.3 基于多副本的单集群容灾方案 · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

跨机房部署方案 配置集群 参数解释 TiDB 配置项解释 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 数据迁移 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB 配置项解释 使用 Ansible 变更组件配置 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 全量导入 增量导入 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer 负责存储一个 Key Range （从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间）的 数据，每个 TiKV 节点会负责多个 Region 。TiKV 使用 Raft 协议做复制，保持数据的一致性和容灾。副本以 Region 为单位进行管理，不同节点上的多个 Region 构成一个 Raft Group，互为副本。数据在多个 TiKV 之 间的负载均衡由 PD 调度，这里也是以 Region 为单位进行调度。

PolarDB-X 如 何 做 生 态兼 容 好的 MySQL 兼容性可以做到什么程度 胡中泉（舟济） 阿里云数据库解决方案架构师为什么要兼容 MySQL 01 The longer you look back, the farther you can look forward.也从阿里巴巴的“去IOE”运动说起 业务驱动下的分布式技术实践之路 5月17日，支付宝最后一台小型 机下线标志去IOE落下帷幕 DebeziumPolarDB-X 完全兼容 MySQL Binlog 可行性 • 多节点产生多个增量事件队列 • 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ? Maxwell Debezium A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 often rhymes.Short Answer：No and NO ONE Does进入 Kubernetes 生态 04 When in Rome, do as the Romans do.参数设置 容灾部署 CDC 备库重搭 备库重搭 SQL审计 只读实例

注册中心 - Consul • 注册中心容灾 服务端容灾 • 部分节点宕机 • 网络分区 客户端容灾 • 注册中心完全不可用13/总页数 注册中心 - Consul Servers Quorum Size Failure Tolerance 1 1 0 2 2 0 3 2 1 4 3 1 5 3 2 6 4 2 7 4 3 • 服务端容灾与节点数14/总页数 注册中心 - Consul Consul • 客户端容灾 客户端缓存 ！15/总页数 注册中心 - Consul • 架构设计 • 多地域？ • 多租户？16/总页数 通过治理策略保证服务高可用 /0317/总页数 治理策略 & 高可用 描述 N个9 可用性级别 年度停机时间 基本可用 2个9 99% 87.6小时 较高可用 3个9 99.9% 8.8小时 具备故障自动恢复 能力可用 4个9 99.99%