分布式数据库架构通过将数据存储在多台服务器上，实现高可用性、扩展性和容错能力。以下是关键知识点：

概述

分布式数据库系统（DDBS）的核心目标是：

  • ✅ 数据一致性
  • ⚡ 高并发处理
  • 🔄 弹性扩展
  • 🛡 故障自动转移
分布式数据库架构

核心概念

  1. CAP定理：任选其二的分布式系统三要素

    • 一致性（Consistency）
    • 可用性（Availability）
    • 分区容忍性（Partition tolerance）

  2. 最终一致性：系统在经历网络分区后，数据会逐步达成一致的状态

  3. 数据分片（Sharding）：按规则将数据划分到不同节点，例如按用户ID哈希分布

CAP理论

常见架构类型

类型 特点 示例
主从复制 数据从主节点同步到从节点 MySQL Replication
对等网络 节点间直接通信 BitTorrent协议
分层架构 逻辑分层管理数据 Amazon DynamoDB

应用场景

  • ✅ 电商平台的订单系统
  • ⚙️ 分布式文件存储（如IPFS）
  • 📈 实时数据分析平台
数据库分片

学习路径建议

  1. 先掌握数据库基础概念
  2. 学习分布式系统原理
  3. 实践数据库分片技术
  4. 深入理解一致性算法

需要进一步了解可访问分布式数据库选型指南获取详细对比分析 😊