滴滴,某DB,和OceanBase的愛恨情仇。。。

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OceanBase的公衆號上發了一篇文章:。

這是一篇非常精彩的文章,技術值得大家深究,非技術的東西,更值得大家深究。

文章呢,大概描述了這樣一個故事,恩怨情仇可謂有趣。

滴滴用的MySQL,百億大表,業務訪問延遲高,而且業務有事務依賴,這種事情,拆分表就搞不定了。

加上有審計需求,所以,歸檔服務裡面保存了幾十上百TB數據,每次業務需要做DDL增加新的column的時候,DDL本身能持續數天甚至數週,可謂誇張。

而且,有些業務既要又要,既要TP又要AP,MySQL幹不了AP就只能通過複製的方式把數據同步去另外一個AP平臺。這就不好了,成本貴,有延遲,爲什麼不能夠既要又要HTAP呢?

最後,金融服務對數據有強一致性要求,所以只能強制讀寫主庫,然後業務量上升,就只能不斷拆分主庫了。

是不是很熟悉,是不是很熟悉。是的,這些個MySQL的痛點,加上既要又要的需求,可不是某DB宣傳的重點嗎?

於是,滴滴的業務痛點,和某DB提供的產品特性,就這樣結合起來了。

2021年初,滴滴受不了MySQL了,只能換產品。

經過緊鑼密鼓的選擇,滴滴選中了某個名聲響亮的某DB。於是故事進入下一個階段。

滴滴的同學們開始學習分佈式數據庫基礎,然後進行了四個階段的測試,先是各種測試,然後上了某非核心歸檔庫,接下來又接入了公司級監控,最後接入了線上歸檔庫和在線集羣。

從2021年初調研,到2023年初最終接入,前後差不多兩年時間,也算是真的修成正果了。

問題是,事情並沒有想象中的那麼美好啊。修成正果的這個正果,好像有點歪了。

某DB在日常集羣擴容,索引添加的整個過程中,業務延遲上漲40%。

而且,在業務流量和業務模型都不變的情況下,某DB會像帕金斯病人一樣,日常抖動起來。抖動範圍在40%-100%。

一旦抖動起來,延遲變長,就會導致大量SQL執行失敗。

故事到這裡,大家也應該知道,某個名聲響亮的某DB,到底有哪些可能了。滴滴知道,OceanBase的人知道,你知道,大家都知道。

後面的故事,就是轉角遇到愛的故事了。

既然大名鼎鼎的某DB都不行了,滴滴也只能在圈子裡看看還有沒有類似大名鼎鼎的其他DB了。

於是,就看上了OceanBase。

考慮到上次測試某DB的時候走了很多歪路,各種各樣的常規測試無法反映上線以後的帕金斯抖動問題,所以滴滴這次打算上來就來一劑猛藥。

結果測試以後,很牛逼,完全沒毛病,而且也沒有出現帕金斯綜合徵的抖動問題。按照滴滴的說法,完全滿足了業務需求。

總之,上次結婚很不成功,雖然某DB有HTAP,自動擴容等各種能力,但是架不住日常時不時的帕金斯綜合症抖動。而OceanBase就很平穩了。

文章後面就是OceanBase要繼續在滴滴推廣,幹翻MySQL,以及一些對OceanBase提出來的可以改進的不痛不癢的地方,這些就不重要了。

有趣的事情在於,爲什麼在OceanBase的公衆號上,發表了一篇使用OceanBase如何改善業務的文章,裡面爲什麼有一段專門去描述滴滴上線某著名DB以後的段落。

在這個段落裡,還和大家揭示了某DB的帕金斯病,抖啊抖,沒事也要抖,嚴重影響業務。

OceanBase這打某DB打的也是不遺餘力。我們都知道有句話叫做盛名之下其實難副。到底是真牛逼,還是風口的豬在飛,確實說不清楚。

但是同行就是冤家嗎?出來混,總是要打臉對方和被對方打臉的?

某DB是一個好名字,好像某DB知道自己被打臉,滴滴和OceanBase知道自己打臉的某DB是誰,我這個作者也能猜猜某DB是哪個DB,讀者們還能會心一笑的說,哦,原來是那個DB。

但是呢,從滴滴到OceanBase到我這個作者,具體某DB是哪個DB,都是不能說的。

所以,這臉,好像打了,又好像沒打,到底是打了還是沒打?

OceanBase確實夠猛。我也想看看,有沒有可能某DB出來打臉OceanBase啊。

按照滴滴說的,某DB應該有個新名字:某帕金森DB。

先去買個吧。

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