随着阿里云、腾讯云、华为云等云计算头部企业在分布式云赛道的发展进程加快，以及企业上云速度加快，市场对云计算不断提出更高要求，中国分布式云计算发展进入实践落地阶段。近期，党的二十大报告更是提出了“加快建设数字中国”“加快发展方式绿色转型”等重大战略，为分布式云计算的发展指明了方向和路径。
以“万象智算”为主题的2022全球分布式云大会·上海站于10月26日正式拉开帷幕，本次大会集结了信通院、阿里云、腾讯云、F5、OceanBase、浪潮云等分布式云计算及细分领域的领袖企业，共同助推云计算向智能计算升级，促进数网协同、数云协同、云边协同、绿色智能的多层次算力设施体系建设。
在10月27日上午举办的音视频技术领袖论坛上，OceanBase 架构师 郑赫扬发表了题为《小就是大，OceanBase单机到分布式一体化与最佳实践》的精彩演讲。
第一个话题，未来的趋势是云原生，我理解技术变革一定是思想先行，稳定的IT到现在的敏捷态IT、DevOps。云原生技术变革，从过去大型的单机应用到第二代微服务，到未来的Serverless、微服务的粒度隔离、资源池化、服务敏捷部署，这是未来云原生的发展趋势。
云原生CloudNative，我理解是一套技术体系和方法论，Cloud是应用和数据都不在数据中心，而在云中;Native设计之初考虑云环境进行构造，以云的最佳姿态运行.资源池化,弹性和分布式是核心优势。非原生到云原生的转化概念，一是DevOps迭代与运维自动化，弹性伸缩、动态调度、资源利用；二是微服务，Service mesh、声明式API和OAM模型定义组建.三是容器化类似Docker+K8s.四是持续交付，快速交付、快速反馈。
企业上云的六大策略，重新托管、平台更新、SaaS化采购、重构、淘汰、保留，淘汰和保留是不讨论的，正常重新托管相当于做云管理人员要写一套新的组件组建。平台更新是修改底层设施，SaaS化采购直接购买云厂商服务。重构涉及到代码开发、系统开发、生命周期。最后集成云原生一套完整的体系。
传统的单机关系型数据库，MySQL、PostgreSQL，面对海量的数据和并发常见方式只有两种，“加”和“拆”，加就是升级CPU、磁盘、内存，单机规模提高；拆就是读写分离、分库分表。这些是基于上一个时代的策略，缺点也很明显，成本不友好，资源浪费；再者对开发和运维的负担过大，分库分表、数据量级治理、资源瓶颈扩容、业务拆分，每次资源扩容工作量极大。业务规模从MySQL到小规机器格到高规格分库分表。
到了下一代云上PaaS数据库，相当于直接把数据库搬到云上方便使用。2019年AWS发布的RDS，云上RDS的缺点是不能发挥云的优势，利用率低，且维护成本高，本质上是厂商帮用户维护了一个MySQL；不过，RDS是多可用区部署，可以解决多地域部署的问题。
下一阶段的云原生数据库，核心特性包括资源池化（资源的时分复用，大体量下的成本节约）、弹性（业务按需付费和无缝扩缩容）。代表产品有OceanBase、PolarDB、TiDB、Amazon Aurora以及snowflake。
早期Google产品Spanner，无限弹性水平扩展，包括分布式事务支持，跨数据中心级别容灾，几台机器一个软件就可以搞定一个云原生数据库。这一类技术流派代表性主流产品有OceanBase, CockroachDB,TiDB等。
AWS Aurora、PolarDB是云上的SaaS化数据库，存算分离。上层是计算层，负责业务的访问，下层是分布存储层，一个大的存储资源池+分布式文件系统，形成一个下面存数据上面计算的架构。存算分离，计算和存储层要交换数据所以对网络带宽要求很高，一般存算分离的都是公有云产品.不足之处是私有云入手成本很高，还是要维护存储层分布式文件系统.
AWS Aurora云上构建数据库,核心理念是减少网络传输量,实例与存储交互通过网络所以瓶颈在网络。核心优化通过云上部署IO flow通过Redo log做复制，减少IO链路；日志复制变少，IO变少，网络包变小让吞吐效率提升；主副实例共享一套数据，增加实例副本0存储成本即可提高扩展性；存储节点跨AZ高可用。
TiDB核心理念是高度解耦、高度弹性、组件模块化，是纯分布式架构，各个组件都是模块化的，raft协议，自动数据均衡，周边生态丰富，不足是分布式事务+高解耦网路交互多，网络通讯可能过多。
Snowflake的核心理念是multi-cluster + shared data，核心特点是多租户，弹性；计算层share nothing cluster；存储层S3块存储，可用性持久性好，延迟高，吞吐大，成本低；少量配置和用户运维，私有度高。
OceanBase是一款Share nothing产品，资源池化+数据库内多租户，相当于把云交给用户，私有云部署机器资源放在OceanBase形成资源池，相当于在内部形成了云的资源概念，多租户划分资源并且随时可"弹"。OceanBase核心特点包括资源池化、多租户、paxos协议、高性能、高可用、低成本，私有云、混合云、公有云都可以部署。
OceanBase的内核：Paxos协议+无共享架构+分区级高可用
多副本：部署为三个或五个Zone，每个Zone由多个数据库节点（OceanBaseServer）组成；
全对等节点：每个数据库节点均有自己的SQL引擎和存储引擎，各自管理不同的数据分区，完全对等；
无共享：数据分布在各个节点上，不基于任何共享存储结构（share-nothing）；
分区级可用性：可靠性与扩展性的基本单元，自动流量路由、负载均衡、故障转移；
高可用 + 强一致：多副本 + Paxos分布式选举协议的金融级实现， 保证数据（日志）持久化到多数派节点。
方式一 扩容Zone内节点数
只要在OceanBase集群内添加服务器，加入资源池里，修改租户的Unit数，数据就会自动均衡，可以提升集群数据存储容量、可提升集群计算和负载能力，集群读写吞吐量提升百分比≈新增节点CPU核数/现有集群CPU总核数。
方式二：扩容Zone个数
集群级别追加zone，数据自动进行复制，自动选出Leader，可提升集群容灾能力水平（容忍更多副本故障）、可提升集群计算/负载能力，集群读吞吐量提升百分比≈新增节点CPU核数/现有集群CPU总核数。
OceanBase采用线性设计，三副本、五副本，多加两个中心，五副本架构就可以保证每个区域的机房是不会宕机，蚂蚁支付宝内部是三地五中心的架构。
OceanBase和所有数据库都不太一样的地方，是数据库内实现多租户隔离的。带来的好处一是大集群，将长尾应用的多实例MySQL/Oracle统一进行管理，有效提高资源密度，消除存储碎片。二是多租户实现数据库内核级虚拟化，满足数据安全隔离的同时，提供基于业务画像的可伸缩计算资源，做到内核级虚拟化和CPU内存隔离，即将发布的OceanBase 4.0做到IOPS隔离,全资源池化与弹性化.
OCP的实际应用图，通过OCP管理平台管理A业务和B业务的库相对应的资源池，在平台上简单操作或者设定预先的阈值即可达到自动弹性扩缩容。
OceanBase根据业务特性对数据分区,可以通过PG(Partition Group进行最佳业务模型优化),把选择交给了业务与DBA；内涵全能型副本,只读副本等四种类型副本满足数据安全/性能伸缩/可用性/成本等各方面需求，业务根据需求自由选择。
LSM存储引擎，分为基线数据+增量数据两部分。对比MySQL能减少三分之二的存储成本；也可以选择其他压缩算法，根据业务场景的数据解压缩速率要求，OceanBase把所有的选择权交给用户，可以实现极致场景下的极致性能。
OceanBase4.x时代实现了从5%的分布式场景扩展到了100%的HTAP场景，特性即可分布式也可单机版小型化，最小规格是4C8G，和MySQL的TP性能一致，AP和存储成本比MySQL有极大优势。这样带来的好处是业务量小的时候可以用OceanBase的小型化单机部署；随着业务量扩张，只要增加机器，就可以平滑过渡成分布式，OLTP场景或HTAP场景都可以使用，一次性解决"加和拆"的所有痛点！
同事新一版的OceanBase的4.X RTO基于全新的选举与探活机制由30秒优化到8秒。
功能完善方面，OceanBase4.x做为分布式数据库具备原生主备库能力，类似MySQL的主从，可以解决多机房多云跨地部署的延时场景。
OceanBase带来的是HTAP全场景覆盖，所有的核心系统，无论是大中小型企业都可以开箱即用，成本骤减，同时管理运维用OCP就足够了。
性能提升方面，OceanBase4.0读写相比之前3.x提升了50%，如果单纯看写，提升了大概80%，对日志流也做了极大的优化。
易用性方面，增加了全链路追踪能力，可以帮助业务迅速定位问题根因，支持粒度到SESSION级别诊断。
支付宝是国内早期大规模使用MySQL的企业，当时“加和拆”是最常用的手段，刚开始加机器，数据量大了就得拆，拆了以后交易库和支付库还要做主备切换、数据验证，痛点很多。支付宝巅峰时候大概十万套MySQL集群，使用极不方面。
针对蚂蚁集团替换MySQL的痛点和需求，现有架构MySQL老牌OLTP,技术熟悉,稳定可靠，有二十多年历史，InnoDB存储引擎，生态也很稳定，场景也丰富。但这套架构痛点很多，或者说MySQL本身很脆弱，主备集群方面会切换丢失，老牌技术MHAGTID模式也有源码缺陷，MGR网络环境抖动，同城和异地容灾切换数据丢失；分库分表上,基于中间件入侵DBA，不基于中间件入侵业务，人力成本投入非常高。
最后经过整理，蚂蚁内部认为需要这样一个数据库，1.原生支持三地多中心架构2.原生支持高可用，45秒RTO，0 RPO 3.性能线性扩展 4.数据库内多租户隔离；一个大部门一个数据库集群就可以解决资源冗余问题；5.Partition分区，不造成业务入侵解决分库分表问题。6.提供轻量HTAP能力，降本增效；7.DDL对业务无感，可随时执行。OceanBase出生就具备了这些特性,解决痛点同时保证核心场景稳定运行。
OceanBase 诞生之后，在支付宝经过了十年打磨，2014年支付宝的核心交易系统在OceanBase上线，2018年底，约有十万多套MySQL迁移，最新的进展还有100个非核心MySQL库待迁移，内部使用的一直是2.X版本；3.X更具有行业通用性质。马上与大家见面的4.0版本目前蚂蚁集团已经开始使用。OceanBase现在目前最大规模达到数据节点1500+，单个库6PB， QPS 6100W，这是经过核心场景验证的OceanBase可支撑能力。
OceanBase现在承载了蚂蚁集团100%的核心业务，数千个应用程序，数百PB数据量，1000+DDL操作，300+天应用发布，支付宝和蚂蚁金服所有的数据都是在OceanBase上，每天都有海量的业务在跑，稳定性和场景的验证性是毋庸置疑的。
蚂蚁集团内部的LDC单元化部署架构，数据分三份，Gzone和Czoen和RZone。蚂蚁集团典型的支付宝是三地五中心架构，一个zone有20%的服务流量，如果在三点凌晨交易系统交易卡了几秒，是因为内部有混沌工程实验，其规模相当于突然爆破了一整个城市，导致整个城市机房不可用后OceanBase高可用快速恢复。对于三地五中心场景，每个月都有真实的场景去演练进行效果验证。
OceanBase尽管已经在内部研发十年，但商业化的时间只有两年，金融方面，中国人寿、建行、工行、浦发银行、海底捞、理想、携程、星巴克等都是OceanBase的用户。开源方面，OceanBase300万行C++代码都是开源的，连接的用户33000家，客户包括快手、贝壳、携程、浦发银行，很多客户在使用OceanBase的时候，基本上是企业版和社区化一起用。
OceanBase的定义就是企业级云原生数据库，支持私有云部署。OceanBase对于公有云，如果从RDS迁到OceanBase节省成本将超过30%。
演讲最后，郑赫扬老师总结说，云原生大势所趋,是下一代的技术方向.云原生数据库为企业未来的资源池化+弹性+容灾等等提供了数据底座。数据库的云原生,核心思想与技术选型决定了产品核心特性.无论是share-nothing，share-storage都是基于不同的对云原生理解衍生出的数据产品。但目前对数据产品和场景选型来说,暂时没有银弹,场景为王,匹配企业云原生技术架构与场景的数据库就是好数据库。
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