阿里云分布式数据库服务实践

阿里云分布式数据库服务探讨了其独特的分库分表技术原理，展示了在云端环境中的应用实践。

分布式系统里的事务真不好搞，是跨库的场景，坑还挺多的。这个资料把**Oracle 控制的分布式事务**和**基于 XA 协议的事务**讲得挺细，还结合了实际架构设计、超时控制、锁机制、重做日志等问题，基本上你能遇到的坑它都给你提前踩了一遍。 Oracle 自带的分布式事务用的是SCN 机制，一致性强但有丢数据。适合那种对一致性要求死死的场景，比如金融清算一类的业务。 基于XA 协议的分布式事务通用性更强一点，像JTA和JTS就用得比较多，是在 Java 后端开发里，用中间件（比如 WebLogic）配合数据库可以比较优雅地搞定事务分布。 文章还顺带聊了中间件集成 XA、Oracle RAC 环

基于 MySQL 的分布式数据库实践，说实话，内容还挺扎实的。不是泛泛而谈那种，而是真刀真枪从新浪的实际案例出发，把数据库分片、缓存、NoSQL、多 IDC 部署这些关键技术拆解得挺细，实操性也强。比如分片那部分，讲了怎么按功能分、怎么按用户 ID 来切，还提到用 SSD、IO 加速器提升单机性能，能看出是踩过坑的总结，经验感足。缓存策略也分阶段说得挺细，从最开始的MySQL + Memcached到后面按冷热分层，每一步的优化路径都挺清晰的，适合你边看边想想自己的场景适合哪种。NoSQL这一块，他们用Redis做读写同步，中间还解析Binlog同步数据，看得出来是下过功夫的。多 IDC 部署

阿里分布式数据库实践这本 PDF 真挺不错，里面的内容详细了阿里如何从 Oracle 迁移到 MySQL 的全过程。作者沈询可谓是大神级人物，作为阿里分布式数据库 DRDS/TDDL 组件的负责人，深度参与了这个迁移工作。你如果有过类似的分布式数据库经验，或者在用云计算搭建分布式系统，里面的实践经验肯定对你有。作者不仅分享了阿里的实践技巧，还提出了不少对分布式数据库和云计算的深度思考，挺值得一读的。 如果你正好在做类似的项目，可以去看看，能帮你少走一些弯路。，文中也有一些相关的扩展阅读资源，像是阿里云的分布式数据库服务、Cobar、Bigtable 等，都是有参考价值的资料。 ，读完这本实践手

阿里云的 Hadoop 分布式平台搭建还是挺香的，尤其适合刚接触大数据的你，想练手又不想折腾太多硬件？云上搞定。像搭个Hadoop集群、跑个Hive任务，阿里云上都挺方便的。 Hadoop 的集群部署在阿里云上比较简单，资源灵活、响应也快。你只要选对镜像、配好节点，基本就能开干。推荐先看下《阿里云 Hadoop 集群操作指南》，里面步骤写得挺细，跟着搞几次就熟了。 HiveJSON格式的数据还挺常见的，尤其是网页日志。搭配JsonSerDe用起来顺，JSON 字段解析清晰不出错。想深入了解？看看这篇《高效解析 Hive JSON 数据》，顺带一起把JsonSerDe 工具也收了。 如果你对大数

阿里巴巴的分布式数据库实现原理、方案及应用。目前虽然存在一些局限，但可以作为学习的重要对象，随着其不断完善，其原理的学习将会带来丰富的收获。

Bigtable是一种分布式数据库，用于管理庞大的数据集。它为大数据环境提供高可扩展性和容错能力。

基于MySQL的分布式数据库应用实践已经成为现代数据管理中的重要探索。随着数据量的增长和业务需求的复杂化，利用MySQL进行分布式数据管理提供了可靠的解决方案。

Redis 作为一个开源的高性能 Key-Value 数据库，真的挺值得一试的。它不仅支持内存存储，也能持久化数据，使用起来灵活。你可以在各种编程语言中使用 Redis 的 API，而且它的性能也蛮高的，适合需要快速存储和访问大量数据的应用。如果你需要一个分布式存储方案，Redis Cluster 功能就挺好，能够支持大规模的数据分布管理。 Redis 开发的过程中，VMware 和 Pivotal 的支持也让它越来越稳定。如果你正在做与数据存储相关的项目，Redis 绝对是个值得考虑的选项哦。是它支持多种语言的 API，跨平台开发的时候会方便。你可以利用它高并发的求或者快速存储临时数据，效率