现在互联网应用已经普及，数据量不断增大。对淘宝、美团、百度等互联网业务来说，传统单实例数据库很难支撑其性能和存储的要求，所以分布式架构得到了很大发展。而开发人员、项目经理，一定要认识到数据库技术正在经历一场较大的变革，及早掌握好分布式架构设计，帮助公司从古老的单实例架构迁移到分布式架构，对自己在职场的竞争力来说，大有益处。
一、什么是分布式数据库？
Wiki 官方对分布式数据库的定义为：
A distributed database is a database in which data is stored across different physical locations. It may be stored in multiple computers located in the same physical location (e.g. a data centre); or maybe dispersed over a network of interconnected computers.
从定义来看，分布式数据库是一种把数据分散存储在不同物理位置的数据库。
对比之前的数据库，数据都是存放在一个实例对应的物理存储上，而在分布式数据库中，数据将存放在不同的数据库实例上。 从图中可以看到，在分布式数据库下，分布式数据库本身分为计算层、元数据层和存储层：
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计算层就是之前单机数据库中的 SQL 层，用来对数据访问进行权限检查、路由访问，以及对计算结果等操作。
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元数据层记录了分布式数据库集群下有多少个存储节点，对应 IP、端口等元数据信息是多少。当分布式数据库的计算层启动时，会先访问元数据层，获取所有集群信息，才能正确进行 SQL 的解析和路由等工作。另外，因为元数据信息存放在元数据层，那么分布式数据库的计算层可以有多个，用于实现性能的扩展。
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存储层用来存放数据，但存储层要和计算层在同一台服务器上，甚至不求在同一个进程中。
分布式数据库的优势是把数据打散到不同的服务器上，这种横向扩展的 Scale Out 能力，能解决单机数据库的性能与存储瓶颈。从理论上来看，分布式数据库的性能可以随着计算层和存储层的扩展，做到性能的线性提升。
从可用性的角度看，如果存储层发生宕机，那么只会影响 1/N 的数据，N 取决于数据被打散到多少台服务器上。所以，分布式数据库的可用性对比单机会有很大提升，单机数据库要实现99.999% 的可用性或许很难，但是分布式数据库就容易多了。
当然，分布式数据库也存在缺点：正因为数据被打散了，分布式数据库会引入很多新问题，比如自增实现、索引设计、分布式事务等。
二、MySQL分布式架构
在看MySQL分布式架构前，我们先来看一下单机的MySQL架构：
原先客户端是通过 MySQL 通信协议访问 MySQL 数据库，MySQL 数据库会通过高可用技术做多副本，当发生宕机进行切换。
对于MySQL分布式架构，它的整体架构大致如下：
从图中可以看到，这时数据将打散存储在下方各个 MySQL 实例中，每份数据叫"分片（Shard）"。 在分布式 MySQL 架构下，客户端不再是访问 MySQL 数据库本身，而是访问一个分布式中间件。
这个分布式中间件的通信协议依然采用 MySQL 通信协议（因为原先客户端是如何访问的MySQL 的，现在就如何访问分布式中间件）。分布式中间件会根据元数据信息，自动将用户请求路由到下面的 MySQL 分片中，从而将存储存取到指定的节点。
另外，分布式 MySQL 数据库架构的每一层都要由高可用，保证分布式数据库架构的高可用性。
对于上层的分布式中间件，是可以平行扩展的：即用户可以访问多个分布式中间件，如果其中一个中间件发生宕机，那么直接剔除即可。
因为分布式中间件是无状态的，数据保存在元数据服务中，它的高可用设计比较容易。
对于元数据来说，虽然它的数据量不大，但数据非常关键，一旦宕机则可能导致中间件无法工作，所以，元数据要通过副本技术保障高可用。
最后，每个分片存储本身都有副本，通过我们之前了解到的高可用技术，保证分片的可用性。也就是说，如果分片 1 的 MySQL 发生宕机，分片 1 的从服务器会接替原先的 MySQL 主服务器，继续提供服务。
但由于使用了分布式架构，那么即使分片 1 发生宕机，需要 60 秒的时间恢复，这段时间对于业务的访问来说，只影响了 1/N 的数据请求。
可以看到，分布式 MySQL 数据库架构实现了计算层与存储层的分离，每一层都可以进行 Scale Out 平行扩展，每一层又通过高可用技术，保证了计算层与存储层的连续性，大大提升了MySQL 数据库的性能和可靠性，为海量互联网业务服务打下坚实的基础。
下一篇，我们再来看一下，在分布式架构下，如何合理的将数据分片。
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