解读MySQL DB Mesh的创造性实践（下）
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：2.35M时长：05:09
传统的 IT 流程、基础架构和运维模式已经无法满足金融行业的业务发展需求，传统银行早已意识到转型的迫切性，但如何落地，其实对银行的智慧挑战很大。上一篇文章分享了飞贷的数据库生产容器化及 Istio 应用的实践。本文继续来看飞贷 MySQL 容器化 DB Mesh 的创造性实践。
从应用层来看，飞贷容器化发展得很好，但是数据库仍然存在很多问题。如果数据库中断，重新恢复数据库和业务生产需要花很长时间。如果数据库非常大，那么启动时间会非常久。这就是为什么银行或大型金融机构不敢用开源数据库 MySQL 或 MongoDB 等的原因，因为他们要保证安全和持续运作。
飞贷要做数据库容器化的原因，一是为了要实现标准化快速部署。如果应用快速部署完，但数据库部署慢，那么系统的整体效率还是慢。二是飞贷现有系统已经全部实现微服务化，在这种场景下数据库实例如果不能做微服务，它就会成为业务弹性伸缩以及管理的短板。三是为了更长远的目标，就是真正实现网格化（DB Mesh）。
MySQL 容器化 DB Mesh 架构如下图所示。可以看到，多个不同应用服务对应多个不同的中间件，每个中间件对应一个单独的数据库节点，形成一种类似于 Service Mesh 的 DB Mesh 架构，可以灵活调度迁移数据库节点。为了数据库容器化稳定，对业务数据实现分库分表存储，并限制单个分库节点的容量。在数据库遭遇故障时，可以多节点并行迅速恢复。可以说，飞贷在整体业务运作上拥有强大的数据分库分表、读写分离的技术能力，这些能力是由飞贷自研中间件完成的，中间件是实现 MySQL DB Mesh 的关键所在。
飞贷不是第一个做数据库容器化的公司，之前一些公司也尝试过，但都失败了。飞贷做数据库容器化可借鉴的一些思路是：
1. 限制 DB 的容量
只有单个 DB 容量进行限制，有了标准，才能够快速部署交付。但是对于银行和一些传统金融机构，一般采用 Oracle 数据库，数据全部堆在那儿，就很难做数据库的容器化，因为“牵一发而动全身”，如果改变数据库，那势必上层就要做很多的调整，这是数据库容器化的难点之一。
2. 结合中间件演化 DB Mesh
飞贷在数据库容器化实践中，通过自研中间件，一个中间件对应一个 DB，下面对应不同的服务。在数据处理上，中间件可以让数据存储变得简单可控，这是数据库容器化的核心，形成一个类似 Service Mesh 的 DB Mesh 架构，DB 与 Service 解耦，使得 DB 的弹性调度非常灵活。
3. 改变传统的思维模式
飞贷做数据库容器化，整套体系用于服务生产环境上的一切应用。但其实这套体系不利于分析和报表，因为做了很多分库，那么在做数据分析和报表的时候效率会非常低。陈定玮和团队想到了解决方案——用大数据做分析，把所有的报表、分析等文献，全部实时同步到大数据去，让大数据来处理。这样既保证了 B 端客户的处理数据的秒级体验，又能快速高效地做数据分析。
MySQL 容器化，透过 Istio 生成可视化图形界面，可以去做自动追踪，判断库的健康状况。但也存在一个问题，当数据库中断，再把它恢复的时候，Istio 追踪服务就不见了，需要手工注入。陈定玮提到，“这个问题我们进行了研究，没有找到很好的解决方案，可能还是要手工去处理一下，没有办法做到自动恢复。但是在应用与服务管理这部分，飞贷已经做到了完全自动化的 Istio 注入，实现了微服务访问、安全加固、控制、观察、服务追踪、限速、熔断、调度、负载等。”
飞贷做容器化平台以后，生产力得到了极大地提升：80% 的基础运维实现自动化；交付能力大幅提升，实现极致弹性容器化调度、灰度升级、预发布、蓝绿部署、持续交付。在安全 / 敏捷 / 高效率上，实现业务数据全量备份分钟级；在灾难故障方面，业务应用一键恢复分钟级；数据快照秒级；资源利用率提升 10 倍，数据库交付能力也提升了百倍。
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加菲猫大型金融机构不敢用开源MySQL或MongoDB等数据库关键是考虑安全性与稳定性；Service Mesh，DB Mesh中的service和db关键在于中间件，对于一些复杂的交易N个service和N个DB才能完成一次交易，如果只保证事务的最终一致性，很多金融业务需要重新定义，Istio从技术上可以解决微服务的链路追踪，熔断，蓝绿部署等，解决不了实际的业务领域问题1
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