2.11 云原生 TDSQL-C + 云数据库 Redis

课程简介

本课程将深入讲解腾讯云的两款核心数据库产品：云原生数据库 TDSQL-C 和 云数据库 Redis。 我们将探讨 TDSQL-C 的存算分离架构如何实现百万级 QPS 和 PB 级存储，以及云数据库 Redis 在高并发场景下的缓存应用与读写分离实践。

学习目标

通过本课程的学习，您将能够：

• ✓ 掌握 TDSQL-C 架构：理解计算与存储分离（Compute-Storage Separation）、Log is Database 等核心设计理念。
• ✓ 区分产品版本：了解 TDSQL-C MySQL 版与 PostgreSQL 版的特性差异及适用场景。
• ✓ 实施高可用容灾：学会利用 DTS 构建跨地域灾备（Geo-DR）架构。
• ✓ 精通 Redis 实践：掌握云数据库 Redis 的标准版与集群版架构，以及读写分离的实现原理。
• ✓ 场景化应用：在游戏排行、电商秒杀等场景中正确选型和配置 Redis。

---

第一部分：云原生数据库 TDSQL-C

本部分导读
TDSQL-C（原名 CynosDB）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库，代表了数据库技术“Serverless 化”的未来方向。

一、产品概述

1.1 产品定义

TDSQL-C 是腾讯云自研的云原生分布式数据库，融合了传统数据库的稳定性与云计算的弹性。 - 核心架构：采用计算与存储分离架构。 - 两大版本： - TDSQL-C MySQL 版：100% 兼容 MySQL 5.7/8.0。 - TDSQL-C PostgreSQL 版：100% 兼容 PostgreSQL。 - 性能指标：单节点百万级 QPS，PB 级海量存储，秒级弹性扩缩容。

1.2 核心优势

1. 极致弹性：支持 Serverless 模式，自动根据负载扩缩容计算资源，按使用量计费（精确到秒）。
2. 海量存储：存储层与计算层解耦，支持 PB 级数据存储，容量自动扩展。
3. 超高性能：通过内核优化和全链路 RDMA 网络，实现超低延迟和高吞吐。
4. 数据可靠：存储层采用多副本强一致技术，计算节点故障秒级恢复。
5. 快照备份：支持秒级快照，备份速度极快，回档无压力。

二、架构原理

TDSQL-C 基于 "Log is Database" 的设计理念。

2.1 存算分离架构 (Compute-Storage Separation)

graph TD
    App[业务应用] --> Proxy[数据库代理 Proxy]

    subgraph ComputeLayer[计算层 (无状态)]
        RW[主节点 (Read-Write)]
        RO1[只读节点 1]
        RO2[只读节点 2]
    end

    subgraph StorageLayer[存储层 (共享存储池)]
        Store1[存储节点]
        Store2[存储节点]
        Store3[存储节点]
    end

    Proxy --> RW
    Proxy --> RO1
    Proxy --> RO2

    RW -- Redo Log / RDMA --> StorageLayer
    RO1 -- 读取页面 --> StorageLayer
    RO2 -- 读取页面 --> StorageLayer

• 计算层：
  • 包含一个主节点（RW）和最多 15 个只读节点（RO）。
  • 无状态：计算节点不存储数据，只缓存元数据。
  • 共享数据：所有计算节点共享底层的同一份数据，增加只读节点无需复制数据，秒级完成。
• 存储层：
  • 分布式共享存储，数据以 Page 为单位存储。
  • 日志即数据库：主节点仅需写入 Redo Log，存储层负责重放日志生成数据页面，极大减少网络 IO。

2.2 实例类型

• 通用型：资源（CPU/内存）与其他实例共享，适合测试或非核心业务，性价比高。
• 独享型：独占物理核和内存，性能稳定，适合核心生产业务。

三、高可用与灾备实践

3.1 故障恢复

• 计算节点故障：由于数据在存储层，计算节点重启或切换无需搬迁数据，通常在秒级完成。
• 存储节点故障：底层多副本机制自动修复，对上层透明。

3.2 跨地域灾备 (Geo-DR)

需求：防止单地域（Region）级别的灾难（如地震、光纤挖断）导致业务瘫痪。

方案：DTS (数据传输服务) + 异地灾备实例

1. 部署：
   • 地域 A：部署 TDSQL-C 主集群（业务中心）。
   • 地域 B：部署 TDSQL-C 灾备集群。
2. 同步：
   • 使用 DTS 配置实时数据同步任务，将地域 A 的增量数据同步到地域 B。
3. 切换：
   • 当地域 A 发生故障，手动断开 DTS 同步，将业务流量切换到地域 B 的灾备集群。

---

第二部分：云数据库 Redis (TencentDB for Redis)

本部分导读
Redis 是高性能 Key-Value 数据库的代名词。腾讯云 Redis 提供了超越开源版本的稳定性与企业级特性。

一、产品概述

TencentDB for Redis 兼容 Redis 4.0/5.0/6.0 协议，提供高性能缓存服务。 - 存储介质：内存存储（极速）、CKV 版本（磁盘存储，大容量）。 - 版本架构： - 标准版：主从架构（1 主 1 从或多从）。 - 集群版：分布式架构（多分片），支持 TB 级容量和千万级 QPS。

二、架构与读写分离

2.1 内存版 (Memory Edition)

• 架构：主从热备。
• 读写分离原理：
  • 通过 Proxy 层 实现。
  • Proxy 接收请求后，自动识别命令类型：
    • 写请求 -> 转发给 Master 节点。
    • 读请求 -> 按照权重负载均衡分发给 Slave 节点。
  • 优势：业务代码无需修改，透明读写分离。

2.2 CKV 版 (磁盘版)

• 特点：基于 RocksDB 存储引擎，数据存放在磁盘，大幅降低海量数据存储成本。
• 读写分离原理：
  • 请求通过 CLB (负载均衡) 分发。
  • 基于 Slot (槽位) 路由信息转发到对应节点。
  • 权重分配基于 TCP 连接的四元组（源IP、源端口、目的IP、目的端口）。

三、最佳实践场景

场景一：游戏排行榜

• 需求：实时更新玩家积分，查询 Top 100 排名。
• 方案：使用 Redis 的 Sorted Set (ZSET) 数据结构。
  • ZADD ranking 1000 playerA (添加积分)
  • ZREVRANGE ranking 0 99 (查询前100名)
• 优势：内存计算，毫秒级响应，无需全表扫描数据库。

场景二：电商秒杀

• 需求：双 11 大促，瞬间流量巨大，传统数据库无法抗住库存扣减压力。
• 方案：
  1. 缓存预热：活动开始前将库存加载到 Redis。
  2. 原子扣减：使用 DECR 命令或 Lua 脚本扣减库存，防止超卖。
  3. 异步写入：秒杀结束后再将订单数据异步写入 MySQL。

场景三：应用加速

• 需求：APP 首页包含大量静态配置、Banner 图片地址、用户信息。
• 方案：
  • 将热点数据（Hot Data）缓存至 Redis。
  • 开启 读写分离，利用从节点分担海量读请求。
  • 设置合理的 TTL (过期时间)，防止缓存雪崩。

---

课程总结

知识点回顾

1. TDSQL-C：
   • 存算分离：计算节点无状态，存储节点共享数据。
   • Log is Database：减少网络 IO，提升写入性能。
   • Serverless：按实际负载计费，极致降本。
2. Redis：
   • 标准版 vs 集群版：小规模用标准版，海量数据/高并发用集群版。
   • 读写分离：通过 Proxy 透明实现，提升读性能。
   • CKV 版：适合海量低频访问数据，成本更低。

架构师实践清单 (Checklist)

• [ ] 成本优化：对于波峰波谷明显的业务，是否考虑使用了 TDSQL-C Serverless 版？
• [ ] 高可用：Redis 生产环境是否开启了自动备份和多可用区部署？
• [ ] 性能：高并发读场景下，Redis 是否开启了读写分离？
• [ ] 容灾：核心 TDSQL-C 实例是否配置了 DTS 异地灾备？

本章课程到此结束。下一章，我们将讲解 2.12 云 Redis 最佳实践 + 其他 NoSQL。