3月8日，2017遊戲行業全球同服和安全攻防技術沙龍在上海舉行，阿里雲資深技術專家丁奇帶來題為「apsaradb介紹—mysql」的演講。本文分五部分為大家介紹，首先從rds基本架構開始聊起，進而說到了如何保障平台資料庫的資料安全和高可用，接著談及了多種資料庫引擎快速適配遊戲邏輯服務，包括rds新特性:轉殖例項、恢復到任意時間點、連線保持等，最後著重分享了rds可診斷性設計並對雲資料庫目標做了總結。
rds基本架構
rds上買乙個例項基本可以看到一主一備的雙節點場景，但雙節點理論上不能保證不丟資料，
即使是非同步複製也容易丟資料，如果作為內部業務分級，日誌類丟一點沒關係，但實際上我們不知道使用者業務是什麼型別的，預設認為都不能丟，可能使用者會感覺新例項沒有老例項跑得快，使用者可以自主在控制台手動設定模式。
雙節點還是有很多的不完備，假設網路抖動時主庫掛掉，日誌就會傳不過去，b超過一秒沒有返回就會退化，如果不退化b系統不可維護，可用性降低，如果剛好在退化期間a掛掉，還是會丟資料，因此我們採用三節點方案。
三節點方案不用退化，a寫入時，b或c至少有乙個人響應收到日誌，如果a掛掉，在b和c選擇日誌收的多的切過去當作主庫，從而提高可用性。
可靠性&
可用性
切換策略
我們的切換策略即是主庫掛了就切，需要保證三點：
首先要正確，不要不該切時切；其次要及時，該切時候一定要切；最後是最小化，可切可不切時候不要切，切了如果沒有用也不要切。
我們內部演化出了三步：開始我們進行select探測，如果成功有返回就沒事，沒有返回即掛了，後面我們發現不對，當主庫可以讀不可以寫的時候，比如磁碟滿了，select都成功，但業務都寫不下去了；接著我們考慮更新探測，自己找系統表update，如果更新成功，說明業務可寫，更新超時或失敗就切換，但當業務壓力變大時，作業系統並不是直接罷工，還是盡力的提供服務，當磁碟iops達到100%時，不是突然變成零，也是有在服務的，可能會出現update語句過了但業務沒過；現在我們的策略是自動報告，mysql自己知道自己的狀況，如果某乙個io響應超過多少秒就說明這個庫不行了，mysql會告訴切換系統切掉主庫，mysql自己會記錄讀寫時間，這是乙個全域性資訊，不會誤報也不會漏報。
你會發現切換系統不再負責決策切換，它只負責查詢，讓資料庫本身來決定誰是主庫誰是備庫。
連線保持
遊戲也比較關心閃斷問題，除了網路抖動外，日常情況下會有非常多需要主動切換連線的操作，比如機器下線、磁碟遷移和軟體公升級等，都需要主動切換，但此過程連線會斷開，對使用者造成影響，這樣的動作很多，而雲使用者有上萬個，我們不知道誰有做重連誰沒做重連。
現在我們的做法是主動切換優化，使用者誤感知，中間的proxy可以做很多事情，切換時先將b公升級，連線從a切到b，但使用者連線的是proxy，所以不會感知，專案需要在使用者離峰期切換。
恢復到任意時間點
恢復到任意時間點，指定乙個時間點，起乙個臨時例項，把資料恢復到指定那一秒之前的資料狀態，具體邏輯如下：
第一步，取上乙個全量備份，恢復到臨時例項；
第二步，取上乙個備份之後的binlog，應用；
第三步，接上主庫，追日誌到指定時刻。
雪崩場景
如果失敗要斷開重連，但有時可能不是失敗而是變慢了，比如預計一秒返回，但一秒沒返回你可能就會斷開，如果資料庫斷開會有很多重試邏輯，瞬間超時導致重試，業務會重試，然後客戶會重試，但資料庫裡的連線還在跑，接下來又會發起一波連線，可能原來50個連線在跑，突然發生大的操作將資料庫拖慢後，就會變成100個連線在跑，都超時就會都重連，越來越多進而掛掉，這時候業務kill都來不及，只能重啟。在rds中，我們提供select max_statement_time=1000的原始碼方案，表示語句最多執行1000ms，到了1000ms就會內部自殺，時間與業務端超時設成相同即可。效能&
成本日誌業務
業務發展起來後，日誌佔的成本比業務資料還要大，那麼，日誌的特性包括：資料量很大、寫入量大和查詢少。tokudb十倍壓縮和寫資料速度不衰減可滿足日誌的特性。
在tokudb上加petadata效果更好，petadata是rds自己開發的中介軟體，可以支援分庫分表和分布式事務，連線透明，客戶端只需要連線petadata即可，要擴容時只需把機器加進去，後台自己會做靜默遷移，應用沒有感知。功能&
形態
可診斷性
審計日誌
可診斷性可以衡量乙個雲服務的成熟度。審計只是其中一部分，我們做全鏈路監控，包括磁碟、記憶體、資料庫、網絡卡以及各種鏈路等，當即不是上游也不是下游，而是mysql內部出問題時就需要dba出場了，審計日誌是做可診斷性最重要的工具，記錄所有的使用者資料操作才有審計效果，看上去很像general_log，開啟後效能下降90%，而rds審計日誌效能只下降2%，記錄了源ip、使用者名稱、執行緒id、掃瞄行數、latency、執行時間(us)、返回行數、更新行數、錯誤號和消耗記憶體，並不是所有的不是慢sql語句都沒有問題，如果記得所有資料，乙個普通語句返回兩行，掃瞄5000行，說明索引沒有建好，即使語句短時間返回，也應該被處理。
診斷報告
我們推出診斷報告，在測試後我們會出某個時間段的資料庫狀態，有哪些潛在問題，潛在的死鎖原因需要解決，告訴你哪些事務時不必要的，哪些事務已經回滾了。小結
雲資料庫的目標是讓mysql像orcale一樣，允許dba去逃避簡單的工作，讓他們有精力變成資料架構師。
丁奇：阿里雲關聯式資料庫服務核心開發和運維團隊負責人，活躍的mysql社群貢獻者。開源分支alisql和《資料庫核心月報》負責人。在雲資料庫系統開發、運維、架構優化上有豐富的經驗。現致力於推動通過自動化專家系統的建設和推廣，以提公升雲資料庫使用者的業務穩定性。
選擇合適的資料庫
這部分在nosql精粹這本書的混合持久化到選擇合適的資料庫，即第13章到第15章描述的非常好。推薦大家閱讀下。使用鍵值對資料庫來儲存購物車和會話資料，使用文件資料庫來儲存已完成的訂單 使用庫存及產品 來儲存關係型資料庫，關係型資料庫在事務處理上面的優勢是其他資料庫不可比擬的 使用它圖資料庫來儲存客戶...
Oracle資料庫中如何選擇合適的索引型別
索引就好象一本字典的目錄。憑藉字典的目錄，我們可以非常迅速的找到我們所需要的條目。資料庫也是如此。憑藉oracle資料庫的索引，相關語句可以迅速的定位記錄的位置，而不必去定位整個表。雖然說，在表中是否建立索引，不會影響到oracle資料庫的使用，也不會影響資料庫語句的使用。這就好像即使字典沒有目錄的...
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