31、云原生应用数据库选型与架构设计指南

云原生应用数据库选型与架构设计指南

1. 云原生应用数据持久化的挑战

在开发云原生架构的应用时，数据持久化是一个关键问题。应用通常需要管理会话状态和领域状态，而领域状态的可靠存储尤为重要。虽然原始存储（如块存储、文件存储和对象存储）看似是存储数据的理想选择，但它存在两个主要挑战：
- 并发问题 ：当多个线程同时读写数据时，可能会导致数据不一致、覆盖或损坏。即使是微服务的副本之间也会存在并发问题。
- 查询问题 ：如果应用需要进行搜索，原始存储只能读取所有数据并进行过滤，效率极低，尤其是在数据集增大时。

传统的企业数据库在云环境中也存在一些不适应的地方：
| 问题 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 模式问题 | 传统数据库强制数据遵循通用模式，应用需要适应数据库，对于非严格结构的数据映射困难。 |
| 存储最小化问题 | 企业数据库追求在最小的存储空间中写入尽可能多的数据，通常采用原地更新记录的方式，这需要大量使用锁，影响并发线程的性能和数据库的整体吞吐量与可扩展性。 |
| 单进程问题 | 企业数据库通常作为单个活动进程运行，只能垂直扩展，不能水平扩展，是单点故障源。 |

2. 云数据库的优势与特点

为了解决上述问题，云原生应用应选择云数据库进行数据持久化。云数据库具有以下优势：
- 水平可扩展性 ：能够像云应用一样水平扩展，满足应用的弹性需求。
- 灵活性 ：应用可以告诉云数据库如何存储数据，许多云数