10多年前“双创”正火的时候我创业过一次，结果不出意料地很快就失败了。
我印象最深刻就是那时候飘了，花了不少钱买了高端服务器，把最热门的技术都用上，数据库搞了读写分离、分库分表啥的，但是，想象中的高并发并没有到来，最后这些服务器又打骨折卖给了二道贩子。
后来大家一起吃饭，都直拍大腿：哎呀，当时为啥不上云啊，买个云服务器、云数据库多好！业务不行了直接关掉，能省不少钱啊！
转眼间10多年过去，创业已成过眼云烟，伴随着云计算、大数据、物联网、AI的快速发展和传统行业的数字化转型，各种系统产生的数据开始爆炸性增长，IT架构发生了翻天覆地的变化，对数据库提出了前所未有的严苛要求。
如果现在再设计一个高并发、高可用、高可靠、海量存储的系统，我们的数据库选择就不再是简单的“买几台服务器、装个MySQL”那么粗暴了。
如今数据库架构设计的关键不只是“能抗多大流量”，更重要的是“紧贴业务节奏，具备快速响应变化的能力”。尤其是在今天这个数据井喷、流量骤起骤落的时代，系统需要的不只是性能，更是弹性、可靠和智能。
尤其是在一些典型的高并发行业中，这种挑战更为严峻，比如炙手可热的游戏行业。
01游戏行业的挑战
游戏行业是典型的高并发、高可用、大数据量场景，数据库系统几乎贯穿了游戏生命周期的每一个关键节点，承担着多项核心任务：
1.用户状态与匹配系统
游戏大厅需要实时追踪每位玩家的状态（如在线、匹配中、游戏中、观战中），并维护“当前在线人数”、“房间容量”，“房间状态”等数据。这类信息更新频繁，对数据库的高并发读写能力和强一致性保障提出了极高要求。
2.排行榜、积分系统与虚拟资产管理
游戏大厅通常会展示全服排行榜、好友排名、区域战力榜等动态数据，同时还要管理玩家的金币、皮肤、道具等虚拟资产。这些数据既涉及频繁更新，又要支持高效查询，对数据库的读写性能和并发能力构成挑战。
3.支付与结算系统
玩家充值、兑换、战斗结算、活动奖励等行为需要形成完整的交易记录，对数据库的事务能力和高可用保障提出了严格要求，确保资金安全、数据不丢失。
4.弹性应对活动高峰流量
周年庆、节日活动、限时抽奖、红包雨、道具赠送等常会带来瞬时流量洪峰。数据库必须具备弹性伸缩能力，能够动态扩容，应对突发高并发场景。
5.海量数据分析与行为洞察
玩家登录、充值、在线时长、掉线异常、新手引导路径、外挂行为、客服投诉等行为数据需要长期沉淀，并支持后续的数据分析、模型训练与故障回溯。数据库不仅要支持大容量存储和高速查询，还需具备可靠的备份与恢复机制，保障数据安全。
......
对于这样的系统，如何去选择数据库呢？
如果还像10多年前那样，自己去基于MySQL进行开发和设置，实现高并发和高可用，不但技术难度非常高，还很有可能丧失市场的先机。
幸好，现在云数据库发展迅速，出现了华为云TaurusDB这样的云原生数据库，完全可以满足游戏行业对数据库的需求。
TaurusDB是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能云原生数据库，既拥有商业数据库的性能和可靠性，又具备开源数据库的灵活性，它具备这些特点：
性能强悍：吞吐量最高可提升至开源MySQL的7倍，QPS最高可达百万级
弹性扩展：横向扩展支持1写15只读节点
高可靠性：支持跨可用区部署，跨区域备份，RPO为0
高兼容性：自主创新，且100%兼容开源MySQL，业务上云无需改造
海量存储：华为自研DFV分布式存储，最大128TB存储，732天备份保存
这幅图可以更加形象地展示出TaurusDB对开源MySQL的重大提升：
你看，TaurusDB的高吞吐能力（百万级QPS）可以确保状态变化实时响应，最多15个读节点可以保证游戏弹性扩展，高达128TB的存储能力足以保存游戏全生命周期数据（包括历史记录、行为日志），732天的备份让游戏根本不用担心数据丢失问题。
再加上100%兼容开源MySQL，应用无需改造，就可以平滑上云，立刻享受云数据库带来的好处。
02 TaurusDB为什么能够这么强？
TaurusDB是如何实现弹性扩展和性能提升的呢？这主要归功于几个核心技术。
1.计算和存储的分离
10多年前，我们折腾MySQL主备架构的时候，大概是这样的：
这其中涉及到三个线程：一个运行在Master中，在数据有变化时负责写入Binary Log。另外两个运行在Replica中，主要是读取和回放Binlog。这样的架构有着明显的缺陷：
1.当Master的写入量比较大时，主备的复制时延就会增加，因为得回放完所有binlog才能完成数据同步
2.增加备份/只读节点时会很慢，因为需要将数据全量复制到从节点
3.当只读节点数量变多时，存储的成本也会线性增长，毕竟每个机器上都得复制一份
所以，这样的老架构，在新的高并发、高可用的时代已经过时。
华为云的TaurusDB采用计算和存储分离的结构，很好的解决了这个问题：
基于华为最新一代DFV分布式存储，这个架构实现了让所有的节点都共享一个存储。
很明显，增加计算节点时，无需调整存储资源，增加只读节点的速度非常快，并且成本也不会有很大变化。
当主节点写入压力很大时，由于不需要像原来那样再向只读节点复制，复制时延得以消除。
2.并行执行
并行执行采用数据并行的并行模式，将需要执行的数据表划分为独立的数据块，然后启动不同的worker工作线程在划分的数据块上并行执行，最后leader线程通过消息队列汇总worker线程产生的部分结果。并行执行支持并行扫描、聚合计算、order by排序、join计算等。
32核256GB测试100G数据量的TPCH查询语句，16线程并发下性能提升10倍+
3.NDP(Near Data Processing)
说得简单一些就是让计算离数据更近一些，TaurusDB针对数据密集型查询，将提取列，条件过滤，聚合运算等操作向下推送给TaurusDB的分布式存储层的多个节点并行执行。
通过计算下推，提升并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询处理执行效率。
03总结
10多年前，我们在裸金属服务器上折腾分库分表，今天，当你再面对一个高并发、高可用、高可靠、数据爆炸增长的系统时，不必再像当年一样从零起步去堆架构、拼性能。选择一款稳定可靠、与业务协同成长的数据库平台，才是真正的技术性务实。
就像华为云TaurusDB这样的云原生数据库，不仅带来了高性能、高可用、海量存储的能力，更提供了与业务共同演进的弹性架构，让技术成为推动创新的底座，而不是沉重的负担。
如果你也有这样的需求，不妨考虑下华为云TaurusDB，相信TaurusDB可以托起你的每一次业务爆发、承接每一轮用户增长、保障每一笔关键交易。
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