oracle18c的博客

分布式架构的发展始于互联网时代对高并发与高可用需求的爆发，从早期的集中式单体系统逐步演变为以水平扩展为核心的分布式体系。通过引入数据分片、副本容错、共识算法（如Paxos/Raft）等技术，解决了单点故障与性能瓶颈。随后，微服务、容器化（如Kubernetes）和云原生技术进一步推动架构解耦与弹性伸缩，而Serverless与边缘计算则拓展了分布式边界。如今，结合AI与大数据，分布式架构正朝着智能化、自适应方向演进，成为支撑全球数字化浪潮的核心基石。

高可用是分布式架构设计最原始的目标，以小型机和存储为代表集中式架构成本高昂，因此人们想用价格相对低廉的 PC 服务器来替代集中式架构。但彼时的 PC 服务器可靠性和小型机差距甚远，为了规避硬件风险设计了分布式架构。分布式架构没有中心节点，各节点之间没有强依赖关系，同时每个组件又有冗余，架构上不存在单点的隐患。具体到 OceanBase 数据库，从上层的 OB Proxy，到物理节点架构的 Zone，以及数据存储副本，每个环节都有相应的冗余保护机制，少量的节点损坏并不会影响整个集群的正常工作。

内存配置管理是数据库日常管理中非常重要的工作，正确合理配置数据库内存是保障系统高效运行的前提条件。OceanBase 数据库是一个支持多租户架构的准内存级的分布式数据库，对大容量内存的管理和使用提出了很高的要求。实际使用上，OceanBase 倾向于将更多的系统内存划分给数据库，由数据库进行统一管理。具体的内存结构，可以分为操作系统预留内存、OBServer预留内存、租户内存等四个层次。

OceanBase 数据库发源于阿里系，其架构是基于互联网系统高可用、资源池化、快速交付、动态扩缩容理念设计的。物理层面上，通过 Zone 提供了数据中心服务器级的高可用保护；逻辑层面，通过资源配置将服务器资源拆分为更小的单元，可以为不同类型的应用分配不同类型和不同数量的 Unit ，这些资源既可以通过调大资源规格，也可以通过资源单元的数量来进行动态扩缩容，来满足不同业务的需求。

相比于Oracle、MySQL等传统的数据库，OceanBase数据库的存储引擎采用 LSM-Tree 的架构，这种存储引擎和之前所使用到的堆结构或B+树结构有很大的差别，今天我们就来聊聊 LSM-Tree 存储引擎所引入的合并和转储相关的功能特点。