Tdsql數據庫水平拆分
隨著互聯網應用的廣泛普及，海量數據的存儲和訪問成為系統設計的瓶頸問題。對于大型的互聯網應用，每天幾十億的PV無疑對數據庫造成了相當高的負載。給系統的穩定性和擴展性造成了極大的問題。通過數據的切分來提高系統整體性能，擴充系統整體容量，橫向擴展數據層已經成為架構研發人員首選的方式。
2004年，騰訊開始逐步上線互聯網增值服務，業務量開始第一次爆炸。計費成為所有業務都需要的一個公共服務，不再是某個服務的專屬。業務量的爆炸給DB層帶來了巨大的壓力，原來的單機模式已經無法支撐。伴隨計費公共平臺的整合建設，在DB層開始引入分庫分表機制：針對大的表，按照某個key預先拆成n個子表，分布在不同的機器節點上。邏輯層在訪問DB時，自己根據分表邏輯將請求分發到不同的節點。在擴容時，需要手工完成子表數據的搬遷和訪問路由的修改。DB層在業務狂潮之下，增加各種工具和補丁來解決容量水平擴展的問題。2012年TDSQL項目立項，目標為金融聯機交易數據庫。
TDSQL（Tencent Distributed MySQL，騰訊分布式MySQL）是針對金融聯機交易場景推出的高一致性、分布式數據庫解決方案。產品形態為一個數據庫集群，底層基于MySQL，對外的功能表現上與MySQL兼容。截至2017年，TDSQL已在公司內部關鍵數據領域獲得廣泛應用，其中之一作為Midas（米大師）核心數據庫，經受了互聯網交易場景的考驗。Midas作為騰訊官方唯一數字業務支付平臺，為公司移動App（iOS、Android、Win phone等）、PC客戶端、Web等不同場景提供一站式計費解決方案。
水平拆分
TDSQL規定shardkey為表拆分的依據，即進行SQL查詢時，shardkey作為查詢字段指明該SQL發往哪個Set（數據分片）。在分庫分表之前需要Schedule初始化集群，我們這里稱作一個Group。在初始化Group時要確定最初的分片大小，因而需要確定準備幾套Set。例如，我們需要對邏輯表拆分成四張子表，需要我們在初始化集群時準備四個Set，同時指定每個Set的路由信息，并將這些路由信息寫入ZK
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