PingCAP Talent Plan 课程介绍

发表于 | 分类于
| 字数统计: 1.2k | 阅读时长 ≈ 4

引言

随着移动互联网、物联网、云计算以及未来 5G 技术场景的应用拓展，相关应用的数据规模也在不断增长，面临的存储压力越发明显。在此背景下，传统的单机 MySQL 数据库已经无法轻松应付，即便以分库分表的方式应对，也依然存在扩展性较差、可伸缩能力不足、自动化运维能力不足等问题。伴随着 Google 内部的分布式数据库 Spanner 和 F1 的设计思想开放，PingCAP 公司在 2015 年受到相应的启发后开发了 TiDB 数据库，历经将近五年的迭代，目前它已经成为开源社区非常知名的 NewSQL 数据库代表了，并且已经在诸多知名企业中得到了部署和应用。

在正式引入 PingCAP Talent Plan 系列课程介绍前，有必要对 TiDB 有所了解。以下将要介绍的内容包括：

  1. TiDB 是什么？
  2. TiDB 的核心组件有哪些？
  3. 为什么会诞生 Talent Plan 课程？
  4. Talent Plan 课程内容是什么？

初识 TiDB

从官网上得知，TiDB 是一款真正意义上的分布式关系型数据库，并且高度兼容 MySQL 协议，这也为我们迁移广泛基于 MySQL 的应用奠定了基础。下面来看看它主要有哪些特性呢？

  1. 支持 OLTP + OLAP 的混合场景，是一款 HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing） 融合型数据库产品；
  2. 支持分布式事务（乐观事务+悲观事务模型均支持）；
  3. 高可用，具备故障自动恢复能力；
  4. 易于伸缩，TiDB 和 TiKV 均可水平扩展，支持海量数据存储；
  5. TiDB 4.0 全面拥抱云原生，提供了非常多的部署方式，同时为了方便本地部署测试，tiup 工具的诞生，也为像笔者这样的小白用户铺平了道路。

核心组件

TiDB in Action 中对于 TiDB 的整体架构有详细的描述。概括来说，TiDB 的整体架构清晰易懂，包括三个核心组件：

  • TiDB：此为 SQL 层，即无状态计算层。负责 SQL 解析、优化，并生成分布式执行计划。实际的数据请求会发送给底层的存储引擎 TiKV。具体可以阅读 谈计算 了解更多细节。
  • TiKV：此为存储引擎层，本身是一个支持分布式事务的 KV 数据库。TiFlash 是列式存储引擎，主要是针对分析型场景查询而设计。 具体可以阅读 说存储 和 TiFlash 架构原理 了解更多细节。
  • PD：全称为 Placement Driver，它负责整个 TiDB 集群的元信息管理、存储节点访问自动负载均衡调度、分布式事务 ID 分配等，可以看成整个集群的大脑。可以阅读 讲调度 了解更多细节。

更多学习资源

TiDB 的社区资源相当丰富，在 PingCAP 官网中可以看到很多学习资源，笔者简单整理了下，传送门如下：

  1. 快速入门；
  2. 最佳实践；
  3. 周边工具；
  4. DM 源码解读；
  5. TiDB Binglog 源码解读；
  6. TiDB 源码解读；
  7. TiKV 源码解读；
  8. PingCAP University；
  9. 深入 TiKV。

跃跃欲试

如果对于分布式系统，尤其是分布式存储系统感兴趣的话，那么跟着 PingCAP 推出的系列课程学习并参与到开源项目中，一定会有很多收获。不过面对如此庞大的系统，想要深入了解其原理并能够读懂源码还是有些门槛的。好在有很多官方的源码解读博客可以学习~

不过在实际学习中还是遇到一些困难，比如编程语言（Go 和 Rust）实践不足，分布式系统理论和实践结合存在鸿沟等。所以，PingCAP 官方推出了 Talent Plan 课程，分为 TiDB 方向和 TiKV 方向。由于笔者对于 Rust 语言的了解仅仅浮于表面，实践不多，刚好 Talent Plan 提供了这样的机会，可以从 0 到 1 设计并实现一个分布式存储系统。在完成这个系列课程学习后，也能让我们更好地理解 TiDB 和 TiKV，并且在尝试阅读它们的源码时，也不至于一头雾水啦~

在 GitHub talent-plan 仓库中可以看到关于这个系列课程的介绍。为了便于快速了解课程大纲，画了一个思维导图如下（笔者主要关注的是 Rust 部分）：

上车，走吧

接下来，笔者将按照 Talent Plan 安排的课程循序渐进地学习，并在学习中做一些笔记，以便随时复习，欢迎围观交流~

参考

0%