通過(guò)阿里來(lái)看大型應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)是選擇Oracle MySQL 還是 NoSQL

肯定是Oracle，因?yàn)閺暮?jiǎn)單查詢性能角度來(lái)比較：Oracle MySQL NoSQL，NoSQL 產(chǎn)品不支持 Join，MySQL 的查詢優(yōu)化器由于所基于的統(tǒng)計(jì)信息相對(duì)少很多，當(dāng)Query 復(fù)雜度很高的時(shí)候容易出現(xiàn)執(zhí)行計(jì)劃不是最優(yōu)選擇的問(wèn)題，而 Oracle 由于大量的統(tǒng)計(jì)信息支持，使得其查詢優(yōu)化器更為智能，對(duì)復(fù)雜查詢有更優(yōu)的表現(xiàn)。

成都創(chuàng)新互聯(lián)一直通過(guò)網(wǎng)站建設(shè)和網(wǎng)站營(yíng)銷幫助企業(yè)獲得更多客戶資源。 以"深度挖掘，量身打造，注重實(shí)效"的一站式服務(wù)，以網(wǎng)站設(shè)計(jì)、做網(wǎng)站、移動(dòng)互聯(lián)產(chǎn)品、成都全網(wǎng)營(yíng)銷服務(wù)為核心業(yè)務(wù)。十載網(wǎng)站制作的經(jīng)驗(yàn)，使用新網(wǎng)站建設(shè)技術(shù)，全新開(kāi)發(fā)出的標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)站，不但價(jià)格便宜而且實(shí)用、靈活，特別適合中小公司網(wǎng)站制作。網(wǎng)站管理系統(tǒng)簡(jiǎn)單易用，維護(hù)方便，您可以完全操作網(wǎng)站資料，是中小公司快速網(wǎng)站建設(shè)的選擇。

為什么只有阿里云和AWS擁有自研云數(shù)據(jù)庫(kù)的能力？

很多國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)乘風(fēng)破浪

我們正處在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)大爆炸的時(shí)代。

這幾年，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、超融合數(shù)據(jù)庫(kù)等專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展勢(shì)頭很猛，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的表現(xiàn)也相當(dāng)亮眼。

過(guò)去十年，是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的黃金十年。與此對(duì)應(yīng)的是業(yè)務(wù)系統(tǒng)訪問(wèn)并發(fā)呈指數(shù)級(jí)上升，海量數(shù)據(jù)計(jì)算和分析需求越來(lái)越普遍，傳統(tǒng)單機(jī)系統(tǒng)在業(yè)務(wù)支撐、成本、開(kāi)放性等方面均面臨巨大挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)庫(kù)垂直擴(kuò)展模式難以維護(hù)等困境。

眼看著數(shù)據(jù)庫(kù)性能瓶頸快要扼住發(fā)展的喉嚨，擺在這些長(zhǎng)久依賴Oracle、IBM等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的巨頭們面前的，只有兩條路：要么開(kāi)啟無(wú)限加量的PLUS模式，即更換更多更強(qiáng)的服務(wù)器、硬盤(pán)、內(nèi)存、CPU等，要么自研能滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求的數(shù)據(jù)庫(kù)。

開(kāi)拓者們的眼光一開(kāi)始就聚焦在更長(zhǎng)遠(yuǎn)的未來(lái)，他們發(fā)現(xiàn)即便是系統(tǒng)變成真正的“傻大粗”，也只是解了燃眉之急，不能從源頭解決問(wèn)題。

再看一眼像Oracle、IBM等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)高昂的拓容價(jià)格，像阿里這樣的富一代也吃不消哇！

那么，自研數(shù)據(jù)庫(kù)，走起！

2010年后，云計(jì)算和開(kāi)源社區(qū)興起，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始了彎道超車。

2019年被認(rèn)為是國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的元年。

這一年，眾多國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品闖入了我們的視線，熱度不斷攀升；這一年，OceanBase登頂TPCC，并于一年后再次刷新自己的記錄。

從刀耕火種到摘下Oracle在數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的皇冠，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)歷的是一段不被理解和不被看好的歲月。

在國(guó)外數(shù)據(jù)庫(kù)先驅(qū)長(zhǎng)期占據(jù)市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)的情況下，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)要想殺出重圍，一是要付出多倍努力，二是要拿出更強(qiáng)的產(chǎn)品才能在客戶面前更有底氣。

當(dāng)然，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展至今，已然是百花齊放。未來(lái)，國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展趨勢(shì)相對(duì)也比較明顯，即往云原生和分布式發(fā)展。

金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)運(yùn)而生

數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)成為各家必爭(zhēng)之地。

在金融應(yīng)用場(chǎng)景下，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)于近幾年開(kāi)始發(fā)生變化。

隨著應(yīng)用層和業(yè)務(wù)層的壓力加大，金融機(jī)構(gòu)對(duì)分布式技術(shù)架構(gòu)轉(zhuǎn)型的需求應(yīng)運(yùn)而生。

作為軟件系統(tǒng)的三大底層技術(shù)（操作系統(tǒng)、中間件、數(shù)據(jù)庫(kù)）之一，數(shù)據(jù)庫(kù)成為系統(tǒng)往分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型的樞紐。

不過(guò)，在早年國(guó)外傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)廠商盤(pán)根錯(cuò)節(jié)的“蠶食”下，這個(gè)核心變得又硬又難啃！

面對(duì)如今市場(chǎng)的需求變化，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)呈現(xiàn)出一個(gè)通病：又笨重又貴。

再是，隨著諸如2013年“棱鏡門(mén)”事件的爆發(fā)，各界越來(lái)越重視數(shù)據(jù)安全和技術(shù)自主可控。

此外，金融機(jī)構(gòu)對(duì)快速、靈活、可伸縮性、創(chuàng)新、敏捷等開(kāi)發(fā)能力需求大大提升，出于對(duì)長(zhǎng)期IT建設(shè)的成本考慮，自主可控更是成為他們出于自身長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展考量的剛需。

數(shù)字化時(shí)代，金融機(jī)構(gòu)的整體架構(gòu)正處于往分布式、云原生、微服務(wù)等方向發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)刻，數(shù)據(jù)庫(kù)的選型便顯得至關(guān)重要。

根據(jù)中國(guó)人民銀行發(fā)布的《金融 科技 （FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021年）》，我國(guó)將有計(jì)劃、分步驟地穩(wěn)妥推動(dòng)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品先行先試，形成可借鑒、能推廣的典型案例和解決方案，為分布式數(shù)據(jù)庫(kù)在金融領(lǐng)域的全面應(yīng)用探明路徑，確保分布式數(shù)據(jù)庫(kù)在金融領(lǐng)域穩(wěn)妥應(yīng)用。

目前已有不少業(yè)界實(shí)踐證明了分布式數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用于金融場(chǎng)景的可靠性。同時(shí)，金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)云化已經(jīng)在路上。

你覺(jué)得數(shù)據(jù)庫(kù)這個(gè)課怎么樣？

普通。就是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作而已。讀取,編輯,刪除這三種操作邏輯。只要記憶力好,把那幾種命令語(yǔ)句背下來(lái),基本的操作就沒(méi)問(wèn)題。這對(duì)今后的其他課程尤其是編程是有幫助的,因?yàn)橛行┸浖?huì)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)操作。尤其是一些網(wǎng)站,肯定會(huì)連接數(shù)據(jù)庫(kù)。不會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作,就沒(méi)辦法制作動(dòng)態(tài)網(wǎng)站。

阿里云分布式數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DRDS？誰(shuí)使用過(guò) 簡(jiǎn)單講講！

淘寶開(kāi)源的TDDL和cobar的結(jié)合，放到了阿里云上就是DRDS，是商品，服務(wù)，可以購(gòu)買(mǎi)使用的。可以在阿里云官網(wǎng)上注冊(cè)免費(fèi)試用。

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隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，計(jì)算機(jī)要管理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)別地飛速上漲，而我們卻完全無(wú)法對(duì)用戶數(shù)做出準(zhǔn)確預(yù)估。我們的系統(tǒng)所需要支持的用戶數(shù)，很可能在短短的一個(gè)月內(nèi)突然爆發(fā)式地增長(zhǎng)幾千倍，數(shù)據(jù)也很可能快速地從原來(lái)的幾百GB飛速上漲到了幾百個(gè)TB。如果在這爆發(fā)的關(guān)鍵時(shí)刻，系統(tǒng)不穩(wěn)定或無(wú)法訪問(wèn)，那么對(duì)于業(yè)務(wù)將會(huì)是毀滅性的打擊。

伴隨著這種對(duì)于系統(tǒng)性能、成本以及擴(kuò)展性的新需要，以HBase、MongoDB為代表的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase為代表的分布式NewSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)出來(lái)。

本文將會(huì)介紹阿里DRDS的技術(shù)理念、發(fā)展歷程、技術(shù)特性等內(nèi)容。

DRDS設(shè)計(jì)理念

從20世紀(jì)70年代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)立開(kāi)始，其實(shí)大家在數(shù)據(jù)庫(kù)上的追求就從未發(fā)生過(guò)變化：更快的存取數(shù)據(jù)，可以按需擴(kuò)縮以承載更大的訪問(wèn)量和更大的數(shù)據(jù)量，開(kāi)發(fā)容易，硬件成本低，我們可以把這叫做數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的圣杯。

為了支撐更大的訪問(wèn)量和數(shù)據(jù)量，我們必然需要分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，然而分布式系統(tǒng)又必然會(huì)面對(duì)強(qiáng)一致性所帶來(lái)的延遲提高的問(wèn)題，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)通信本身比單機(jī)內(nèi)通信代價(jià)高很多，這種通信的代價(jià)就會(huì)直接增加系統(tǒng)單次提交的延遲。延遲提高會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)鎖持有時(shí)間變長(zhǎng)，使得高沖突條件下分布式事務(wù)的性能不升反降（這個(gè)具體可以了解一下Amdahl定律），甚至性能距離單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)都還有明顯的差距。

從上面的說(shuō)明，我們可以發(fā)現(xiàn)，問(wèn)題的關(guān)鍵并不是分布式事務(wù)做不出來(lái)，而是做出來(lái)了卻因?yàn)樾阅芴疃鴽](méi)有什么卵用。數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的高手們努力了40年，但至今仍然沒(méi)有人能夠很好地解決這個(gè)問(wèn)題，Google Spanner的開(kāi)發(fā)負(fù)責(zé)人就經(jīng)常在他的Blog上談?wù)撗舆t的問(wèn)題，相信也是飽受這個(gè)問(wèn)題的困擾。

面對(duì)這個(gè)難題，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)選擇了放棄分布式的方案，因?yàn)樵?0世紀(jì)70~80年代，我們的數(shù)據(jù)庫(kù)主要被用來(lái)處理企業(yè)內(nèi)的各類數(shù)據(jù)，面對(duì)的用戶不過(guò)幾千人，而數(shù)據(jù)量最多也就是TB級(jí)別。用單臺(tái)機(jī)器來(lái)處理事務(wù)，用個(gè)磁盤(pán)陣列處理一下磁盤(pán)容量不夠的問(wèn)題，基本上就能解決一切問(wèn)題了。

然而，信息化和互聯(lián)網(wǎng)的浪潮改變了這一切，我們突然發(fā)現(xiàn)，我們服務(wù)的對(duì)象發(fā)生了根本性變化，從原來(lái)的幾千人，變成了現(xiàn)在的幾億人，數(shù)據(jù)量也從TB級(jí)別到了PB級(jí)別甚至更多。存在單點(diǎn)的單機(jī)系統(tǒng)無(wú)論如何努力，都會(huì)面對(duì)系統(tǒng)處理能力的天花板。原來(lái)的這條路，看起來(lái)是走不下去了，我們必須想辦法換一條路來(lái)走。

可是，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)所面對(duì)的強(qiáng)一致性難題卻像一座高山，人們努力了無(wú)數(shù)個(gè)日日夜夜，但能翻越這座山的日子看來(lái)仍然遙遙無(wú)期。

于是，有一群人認(rèn)為，強(qiáng)一致性這件事看來(lái)不怎么靠譜，那徹底繞開(kāi)這個(gè)問(wèn)題是不是個(gè)更好的選擇？他們發(fā)現(xiàn)確實(shí)有那么一些場(chǎng)景是不需要強(qiáng)一致事務(wù)的，甚至連SQL都可以不要，最典型的就是日志流水的記錄與分析這類場(chǎng)景。而去掉了事務(wù)和SQL，接口簡(jiǎn)單了，性能就更容易得到提升，擴(kuò)展性也更容易實(shí)現(xiàn)，這就是NoSQL系統(tǒng)的起源。

雖然NoSQL解決了性能和擴(kuò)展性問(wèn)題，但這種繞開(kāi)問(wèn)題的方法給用戶帶來(lái)了很多困擾，系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)成本也大大提升。這時(shí)候就有另外一群人，他們覺(jué)得用戶需要SQL，覺(jué)得用戶也需要事務(wù)，問(wèn)題的關(guān)鍵在于我們要努力地往圣杯的方向不斷前進(jìn)。在保持系統(tǒng)的擴(kuò)展性和性能的前提下，付出盡可能小的代價(jià)來(lái)滿足業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的需要。這就是NewSQL這個(gè)理念的由來(lái)。

DRDS也是一個(gè)NewSQL的系統(tǒng)，它與ScaleBase、VoltDB等系統(tǒng)類似，都希望能夠找到一條既能保持系統(tǒng)的高擴(kuò)展性和高性能，又能盡可能保持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的ACID事務(wù)和SQL特性的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

DRDS發(fā)展歷程

在一開(kāi)始，TDDL的主要功能就是做數(shù)據(jù)庫(kù)切分，一個(gè)或一組SQL請(qǐng)求提交到TDDL，TDDL進(jìn)行規(guī)則運(yùn)算后得知SQL應(yīng)該被分發(fā)到哪個(gè)機(jī)器，直接將SQL轉(zhuǎn)發(fā)到對(duì)應(yīng)機(jī)器即可（如圖1）。

圖1 TDDL數(shù)據(jù)庫(kù)切分

開(kāi)始的時(shí)候，這種簡(jiǎn)單的路由策略能夠滿足用戶的需要，我們開(kāi)始的那些應(yīng)用，就是通過(guò)這樣非常簡(jiǎn)單的方式完成了他所有的應(yīng)用請(qǐng)求。我們也認(rèn)為，這種方案簡(jiǎn)單可靠，已經(jīng)足夠好用了。

然而，當(dāng)我們服務(wù)的應(yīng)用從十幾個(gè)增長(zhǎng)到幾百個(gè)的時(shí)候，大量的中小應(yīng)用加入，大家紛紛表示，原來(lái)的方案限制太大，很多應(yīng)用其實(shí)只是希望做個(gè)讀寫(xiě)分離，希望能有更好的SQL兼容性。

于是，我們做了第一次重大升級(jí)，在這次升級(jí)里，我們提出了一個(gè)重要的概念就是三層架構(gòu)，Matrix對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)切分場(chǎng)景，對(duì)SQL有一定限制，Group對(duì)應(yīng)讀寫(xiě)分離和高可用場(chǎng)景，對(duì)SQL幾乎沒(méi)有限制。如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)庫(kù)升級(jí)為三層架構(gòu)

這種做法立刻得到了大家的認(rèn)可，TDDL所提供的讀寫(xiě)分離、分庫(kù)分表等核心功能，也成為了阿里集團(tuán)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的標(biāo)配組件，在阿里的幾乎所有應(yīng)用上都有應(yīng)用。最為難得的是，這些功能從上線后，到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)歷了多年雙11的嚴(yán)酷考驗(yàn)，從未出現(xiàn)過(guò)嚴(yán)重故障（p0、p1級(jí)別故障屬于嚴(yán)重故障）。數(shù)據(jù)庫(kù)體系作為整個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的重中之重，能做到這件事，真是非常不容易。

隨著核心功能的穩(wěn)定，自2010年開(kāi)始，我們集中全部精力開(kāi)始關(guān)注TDDL后端運(yùn)維系統(tǒng)的完善與改進(jìn)性工作。在DBA團(tuán)隊(duì)的給力配合下，圍繞著TDDL，我們成功做到了在線數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮、異步索引等關(guān)鍵特征，同時(shí)也比較成功地構(gòu)建了一整套分布式數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)管控體系，用戶基本上可以完全自助地完成整套數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境的搭建與初始化工作。

大概是2012年，我們?cè)诎⒗镌茍F(tuán)隊(duì)的支持下，開(kāi)始嘗試將TDDL這套體系輸出到阿里云上，也有了個(gè)新的名字：阿里分布式數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)（DRDS），希望能夠用我們的技術(shù)服務(wù)好更多的人。

不過(guò)當(dāng)我們滿懷自信地把自己的軟件拿到云上的時(shí)候，卻發(fā)現(xiàn)我們的軟件距離用戶的要求差距很大。在內(nèi)部因?yàn)橛蠨BA的同學(xué)們幫助進(jìn)行SQL review，所以SQL的復(fù)雜度都是可控的。然而到了云上，看了各種渠道提過(guò)來(lái)的兼容性需求，我們經(jīng)常是不自覺(jué)地發(fā)出這樣的感嘆：“啊？原來(lái)這種語(yǔ)法MySQL也是可以支持的？”

于是，我們又進(jìn)行了架構(gòu)升級(jí)，這次是以兼容性為核心目標(biāo)的系統(tǒng)升級(jí)工作，希望能夠在分布式場(chǎng)景下支持各類復(fù)雜的SQL，同時(shí)也將阿里這么多年來(lái)在分布式事務(wù)上的積累都帶到了DRDS里面。

這次架構(gòu)升級(jí)，我們的投入史無(wú)前例，用了三年多才將整個(gè)系統(tǒng)落地完成。我們先在內(nèi)部以我們自己的業(yè)務(wù)作為首批用戶上線，經(jīng)過(guò)了內(nèi)部幾百個(gè)應(yīng)用的嚴(yán)酷考驗(yàn)以后，我們才敢拿到云上，給到我們的最終用戶使用。

目前，我們正在將TDDL中更多的積累輸出到云上，同時(shí)也努力優(yōu)化我們的用戶界面。PS：其實(shí)用戶界面優(yōu)化對(duì)我們這種專注于高性能后端技術(shù)的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，才是最大的技術(shù)挑戰(zhàn)，連我也去學(xué)了AngularJS，參與了用戶UI編。

DRDS主要功能介紹

發(fā)展歷史看完了，下面就由我來(lái)介紹一下目前我們已經(jīng)輸出到云上的主要功能。

【分布式SQL執(zhí)行引擎】

分布式SQL引擎主要的目的，就是實(shí)現(xiàn)與單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的完全兼容。目前我們的SQL引擎能夠做到與MySQL的SQL引擎全兼容，包括各類join和各類復(fù)雜函數(shù)等。他主要包含SQL解析、優(yōu)化、執(zhí)行和合并四個(gè)流程，如圖3中綠色部分。

圖3 SQL引擎實(shí)現(xiàn)的主要流程

雖然SQL是兼容的，但是分布式SQL執(zhí)行算法與單機(jī)SQL的執(zhí)行算法卻完全不同，原因也很簡(jiǎn)單，網(wǎng)絡(luò)通信的延遲比單機(jī)內(nèi)通信的延遲大得多。舉個(gè)例子說(shuō)明一下，我們有份文件要從一張紙A上謄寫(xiě)到另外一張紙B上，單機(jī)系統(tǒng)就好比兩張紙都在同一個(gè)辦公室里，而分布式數(shù)據(jù)庫(kù)則就像是一張紙?jiān)诒本粡埣堅(jiān)诤贾荨?/p>

自然地，如果兩張紙?jiān)谕粋€(gè)辦公室，因?yàn)閭鬏斁嚯x近，逐行謄寫(xiě)的效率是可以接受的。而如果距離是北京到杭州，用逐行謄寫(xiě)的方式，就立刻顯得代價(jià)太高了，我們總不能看一行，就打個(gè)“飛的”去杭州寫(xiě)下來(lái)吧。在這種情況下，還是把紙A上的信息拍個(gè)照片，【一整批的】帶到杭州去處理，明顯更簡(jiǎn)單一些。這就是分布式數(shù)據(jù)庫(kù)特別強(qiáng)調(diào)吞吐調(diào)優(yōu)的原因，只要是涉及到跨機(jī)的所有查詢，都必須盡可能的積攢一批后一起發(fā)送，以減少系統(tǒng)延遲提高帶來(lái)的不良影響。

【按需數(shù)據(jù)庫(kù)集群平滑擴(kuò)縮】

DRDS允許應(yīng)用按需將新的單機(jī)存儲(chǔ)加入或移出集群，DRDS則能夠保證應(yīng)用在遷移流程中實(shí)現(xiàn)不停機(jī)擴(kuò)容縮容。

圖4 DRDS按需進(jìn)行平滑擴(kuò)縮

在內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫(kù)使用實(shí)踐中，這個(gè)功能的一個(gè)最重要應(yīng)用場(chǎng)景就是雙11了。在雙11之前，我們會(huì)將大批的機(jī)器加入到我們的數(shù)據(jù)庫(kù)集群中，抗過(guò)了雙11，這批機(jī)器就會(huì)下線。

當(dāng)DRDS來(lái)到云上，我們發(fā)現(xiàn)雙11其實(shí)不僅僅只影響阿里內(nèi)部的系統(tǒng)。在下游的各類電商輔助性系統(tǒng)其實(shí)也面對(duì)巨大壓力。在雙11前5天，網(wǎng)聚寶的熊總就找到我說(shuō)，擔(dān)心撐不過(guò)雙11的流量，怕系統(tǒng)掛。于是我們就給他介紹了這個(gè)自動(dòng)擴(kuò)容的功能怎么用，他買(mǎi)了一個(gè)月的數(shù)據(jù)庫(kù)，掛接在DRDS上。數(shù)據(jù)庫(kù)能力立刻翻倍，輕松抗過(guò)了雙11，也算是我印象比較深刻的一個(gè)案例了。

因?yàn)槲覀兺耆珶o(wú)法預(yù)測(cè)在什么時(shí)間點(diǎn)系統(tǒng)會(huì)有爆發(fā)性的增長(zhǎng)，而如果在這時(shí)候系統(tǒng)因?yàn)榧夹g(shù)原因不能使用，就會(huì)給整個(gè)業(yè)務(wù)帶來(lái)毀滅性的影響，風(fēng)口一旦錯(cuò)過(guò)，就追悔莫及了。我想這就是云計(jì)算特別強(qiáng)調(diào)可擴(kuò)展能力的原因吧。

【小表廣播】

小表廣播也是我們?cè)诜植际綌?shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域內(nèi)最常用的工具之一，他的核心目的其實(shí)都是一個(gè)——盡可能讓查詢只發(fā)生在單機(jī)。

讓我們用一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明，小表廣播的一般使用場(chǎng)景。

圖5 小表廣播場(chǎng)景

圖5中，如果我想知道買(mǎi)家id等于0的用戶在商城里面買(mǎi)了哪些商品，我們一般會(huì)先將這兩個(gè)表join起來(lái)，然后再用where平臺(tái)名=”商城” and buyerID = 0找到符合要求的數(shù)據(jù)。然而這種join的方式，會(huì)導(dǎo)致大量的針對(duì)左表的網(wǎng)絡(luò)I/O。如果要取出的數(shù)據(jù)量比較大，系統(tǒng)延遲會(huì)明顯上升。

這時(shí)候，為了提升性能，我們就必須要減少跨機(jī)join的網(wǎng)絡(luò)代價(jià)。我們比較推薦應(yīng)用做如下處理，將左表復(fù)制到右表的每一個(gè)庫(kù)上。這樣，join操作就由分布式j(luò)oin一下變回到本地join，系統(tǒng)的性能就有很大的提升了，如圖6所示。

圖6

【分布式事務(wù)套件】

在阿里巴巴的業(yè)務(wù)體系中存在非常多需要事務(wù)類的場(chǎng)景，下單減庫(kù)存，賬務(wù)，都是事務(wù)場(chǎng)景最集中的部分。

而我們處理事務(wù)的方法卻和傳統(tǒng)應(yīng)用處理事務(wù)的方案不大一樣，我們非常強(qiáng)調(diào)事務(wù)的最終一致性和異步化。利用這種方式，能夠極大地降低分布式系統(tǒng)中鎖持有的時(shí)間，從而極大地提升系統(tǒng)性能。

圖7 DRDS分布式事務(wù)解決套件

這種處理機(jī)制，是我們分布式事務(wù)能夠以極低成本大量運(yùn)行的最核心法門(mén)。在DRDS平臺(tái)內(nèi)，我們將這些方案產(chǎn)品化，為了DRDS的分布式事務(wù)解決套件。

利用他們，能夠讓你以比較低的成本，實(shí)現(xiàn)低延遲，高吞吐的分布式事務(wù)場(chǎng)景。

DRDS的未來(lái)

阿里分布式數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DRDS上線至今，大家對(duì)這款產(chǎn)品的熱情超出了我們的預(yù)期，短短半年內(nèi)已經(jīng)有幾千個(gè)申請(qǐng)。

盡管還在公測(cè)期，但是大家就已經(jīng)把關(guān)系到身家性命的寶貴在線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)放到了DRDS上，我能夠感受到這份沉甸甸的信賴，也不想辜負(fù)這份信賴。

經(jīng)過(guò)阿里內(nèi)部幾千個(gè)應(yīng)用的不斷歷練，DRDS已經(jīng)積累出一套強(qiáng)大的分布式SQL執(zhí)行引擎和和一整套分布式事務(wù)套件。

我也相信，這些積累能夠讓用戶在基本保持單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用習(xí)慣的前提下，享受到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)高性能可擴(kuò)展的好處。

在平時(shí)的DRDS支持過(guò)程中，我面對(duì)最多的問(wèn)題就是，DRDS能不能夠在不改變?nèi)魏卧袠I(yè)務(wù)邏輯和代碼的前提下，實(shí)現(xiàn)可自由伸縮和擴(kuò)展呢？十分可惜的是，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展至今，還沒(méi)有找到既能保留傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)一切特性，又能實(shí)現(xiàn)高性能可擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù)的方法。

然而，雖不能至，吾心向往之！我們會(huì)以“可擴(kuò)展，高性能”為產(chǎn)品核心，堅(jiān)定地走在追尋圣杯的路上，并堅(jiān)信最終我們一定能夠找尋到它神圣的所在。

作者簡(jiǎn)介：王晶昱，花名沈詢，阿里巴巴資深技術(shù)專家。目前主要負(fù)責(zé)阿里的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)DRDS（TDDL）和阿里的分布式消息服務(wù)ONS（RocketMQ/Notify）兩個(gè)系統(tǒng)。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要哪些基本知識(shí)？

1、思維模式轉(zhuǎn)變的催化劑是大量新技術(shù)的誕生，它們能夠處理大數(shù)據(jù)分析所帶來(lái)的3個(gè)V的挑戰(zhàn)。扎根于開(kāi)源社區(qū)，Hadoop已經(jīng)是目前大數(shù)據(jù)平臺(tái)中應(yīng)用率最高的技術(shù)，特別是針對(duì)諸如文本、社交媒體訂閱以及視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2、除分布式文件系統(tǒng)之外，伴隨Hadoop一同出現(xiàn)的還有進(jìn)行大數(shù)據(jù)集處理MapReduce架構(gòu)。根據(jù)權(quán)威報(bào)告顯示，許多企業(yè)都開(kāi)始使用或者評(píng)估Hadoop技術(shù)來(lái)作為其大數(shù)據(jù)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)。

3、我們生活的時(shí)代，相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)中還在出現(xiàn)一些新的技術(shù)，而且在未來(lái)幾年，它們會(huì)發(fā)揮作用。事實(shí)上，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)在一個(gè)廣義上派系基礎(chǔ)上，其本身就包含了幾種技術(shù)。

4、總體而言，他們關(guān)注關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)引擎的限制，如索引、流媒體和高訪問(wèn)量的網(wǎng)站服務(wù)。在這些領(lǐng)域，相較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)引擎，NoSQL的效率明顯更高。

5、在Gartner公司評(píng)選的2012年十大戰(zhàn)略技術(shù)中，內(nèi)存分析在個(gè)人消費(fèi)電子設(shè)備以及其他嵌入式設(shè)備中的應(yīng)用將會(huì)得到快速的發(fā)展。隨著越來(lái)越多的價(jià)格低廉的內(nèi)存用到數(shù)據(jù)中心中，如何利用這一優(yōu)勢(shì)對(duì)軟件進(jìn)行最大限度的優(yōu)化成為關(guān)鍵的問(wèn)題。

6、內(nèi)存分析以其實(shí)時(shí)、高性能的特性，成為大數(shù)據(jù)分析時(shí)代下的“新寵兒”。如何讓大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為最佳的洞察力，也許內(nèi)存分析就是答案。大數(shù)據(jù)背景下，用戶以及IT提供商應(yīng)該將其視為長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的技術(shù)趨勢(shì)。

阿里云的主要產(chǎn)品

阿里云的產(chǎn)品致力于提升運(yùn)維效率，降低IT成本，令使用者更專注于核心業(yè)務(wù)發(fā)展。

云服務(wù)器ECS

一種簡(jiǎn)單高效，處理能力可彈性伸縮的計(jì)算服務(wù)。助您快速構(gòu)建更穩(wěn)定、安全的應(yīng)用。提升運(yùn)維效率，降低IT成本，使您更專注于核心業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

云引擎ACE

一種彈性、分布式的應(yīng)用托管環(huán)境，支持Java、PHP、Python、Node.js等多種語(yǔ)言環(huán)境。幫助開(kāi)發(fā)者快速開(kāi)發(fā)和部署服務(wù)端應(yīng)用程序，并簡(jiǎn)化系統(tǒng)維護(hù)工作。搭載了豐富的分布式擴(kuò)展服務(wù)，為應(yīng)用程序提供強(qiáng)大助力。

彈性伸縮

根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求和策略，自動(dòng)調(diào)整其彈性計(jì)算資源的管理服務(wù)。其能夠在業(yè)務(wù)增長(zhǎng)時(shí)自動(dòng)增加ECS實(shí)例，并在業(yè)務(wù)下降時(shí)自動(dòng)減少ECS實(shí)例。　

一種即開(kāi)即用、穩(wěn)定可靠、可彈性伸縮的在線數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。基于飛天分布式系統(tǒng)和高性能存儲(chǔ)，RDS支持MySQL、SQL Server、PostgreSQL和PPAS（高度兼容Oracle)引擎，并且提供了容災(zāi)、備份、恢復(fù)、監(jiān)控、遷移等方面的全套解決方案。

開(kāi)放結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)OTS

構(gòu)建在阿里云飛天分布式系統(tǒng)之上的 NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，提供海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)訪問(wèn)。OTS 以實(shí)例和表的形式組織數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分片和負(fù)載均衡技術(shù)，實(shí)現(xiàn)規(guī)模上的無(wú)縫擴(kuò)展。應(yīng)用通過(guò)調(diào)用 OTS API / SDK 或者操作管理控制臺(tái)來(lái)使用 OTS 服務(wù)。

開(kāi)放緩存服務(wù)OCS

在線緩存服務(wù)，為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)提供高速響應(yīng)。

鍵值存儲(chǔ)KVStore for Redis

兼容開(kāi)源Redis協(xié)議的Key-Value類型在線存儲(chǔ)服務(wù)。KVStore支持字符串、鏈表、集合、有序集合、哈希表等多種數(shù)據(jù)類型，及事務(wù)（Transactions）、消息訂閱與發(fā)布（Pub/Sub）等高級(jí)功能。通過(guò)內(nèi)存+硬盤(pán)的存儲(chǔ)方式，KVStore在提供高速數(shù)據(jù)讀寫(xiě)能力的同時(shí)滿足數(shù)據(jù)持久化需求。

數(shù)據(jù)傳輸

支持以數(shù)據(jù)庫(kù)為核心的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)產(chǎn)品之間的數(shù)據(jù)傳輸。 它是一種集數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)訂閱及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步于一體的數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)。 數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡讓訑?shù)據(jù)流基礎(chǔ)設(shè)施為阿里雙11異地雙活基礎(chǔ)架構(gòu)， 為數(shù)千下游應(yīng)用提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流，已在線上穩(wěn)定運(yùn)行3年之久。

對(duì)象存儲(chǔ)OSS

阿里云對(duì)外提供的海量、安全和高可靠的云存儲(chǔ)服務(wù)。RESTFul API的平臺(tái)無(wú)關(guān)性，容量和處理能力的彈性擴(kuò)展，按實(shí)際容量付費(fèi)真正使您專注于核心業(yè)務(wù)。

歸檔存儲(chǔ)

作為阿里云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)產(chǎn)品體系的重要組成部分，致力于提供低成本、高可靠的數(shù)據(jù)歸檔服務(wù)，適合于海量數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期歸檔、備份。

消息服務(wù)

一種高效、可靠、安全、便捷、可彈性擴(kuò)展的分布式消息與通知服務(wù)。消息服務(wù)能夠幫助應(yīng)用開(kāi)發(fā)者在他們應(yīng)用的分布式組件上自由的傳遞數(shù)據(jù)，構(gòu)建松耦合系統(tǒng)。

CDN

內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)將源站內(nèi)容分發(fā)至全國(guó)所有的節(jié)點(diǎn)，縮短用戶查看對(duì)象的延遲，提高用戶訪問(wèn)網(wǎng)站的響應(yīng)速度與網(wǎng)站的可用性，解決網(wǎng)絡(luò)帶寬小、用戶訪問(wèn)量大、網(wǎng)點(diǎn)分布不均等問(wèn)題。 負(fù)載均衡

對(duì)多臺(tái)云服務(wù)器進(jìn)行流量分發(fā)的負(fù)載均衡服務(wù)。負(fù)載均衡可以通過(guò)流量分發(fā)擴(kuò)展應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)外的服務(wù)能力，通過(guò)消除單點(diǎn)故障提升應(yīng)用系統(tǒng)的可用性。

專有網(wǎng)絡(luò)VPC

幫助基于阿里云構(gòu)建出一個(gè)隔離的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。可以完全掌控自己的虛擬網(wǎng)絡(luò)，包括選擇自有 IP 地址范圍、劃分網(wǎng)段、配置路由表和網(wǎng)關(guān)等。也可以通過(guò)專線/VPN等連接方式將VPC與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心組成一個(gè)按需定制的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的平滑遷移上云。

開(kāi)放數(shù)據(jù)處理服務(wù)ODPS

由阿里云自主研發(fā)，提供針對(duì)TB/PB級(jí)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)性要求不高的分布式處理能力，應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、挖掘、商業(yè)智能等領(lǐng)域。阿里巴巴的離線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)都運(yùn)行在ODPS上。

采云間DPC

基于開(kāi)放數(shù)據(jù)處理服務(wù)（ODPS）的DW/BI的工具解決方案。DPC提供全鏈路的易于上手的數(shù)據(jù)處理工具，包括ODPS IDE、任務(wù)調(diào)度、數(shù)據(jù)分析、報(bào)表制作和元數(shù)據(jù)管理等，可以大大降低用戶在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能上的實(shí)施成本，加快實(shí)施進(jìn)度。天弘基金、高德地圖的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)基于DPC完成他們的大數(shù)據(jù)處理需求。

批量計(jì)算

一種適用于大規(guī)模并行批處理作業(yè)的分布式云服務(wù)。批量計(jì)算可支持海量作業(yè)并發(fā)規(guī)模，系統(tǒng)自動(dòng)完成資源管理，作業(yè)調(diào)度和數(shù)據(jù)加載，并按實(shí)際使用量計(jì)費(fèi)。批量計(jì)算廣泛應(yīng)用于電影動(dòng)畫(huà)渲染，生物數(shù)據(jù)分析，多媒體轉(zhuǎn)碼，金融保險(xiǎn)分析等領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)集成

阿里集團(tuán)對(duì)外提供的穩(wěn)定高效、彈性伸縮的數(shù)據(jù)同步平臺(tái)，為阿里云大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎(包括ODPS、分析型數(shù)據(jù)庫(kù)、OSPS)提供離線(批量)、實(shí)時(shí)(流式)的數(shù)據(jù)進(jìn)出通道。

DDoS防護(hù)服務(wù)

針對(duì)阿里云服務(wù)器在遭受大流量的DDoS攻擊后導(dǎo)致服務(wù)不可用的情況下，推出的付費(fèi)增值服務(wù)，用戶可以通過(guò)配置高防IP，將攻擊流量引流到高防IP，確保源站的穩(wěn)定可靠。免費(fèi)為阿里云上客戶提供最高5G的DDoS防護(hù)能力。

安騎士

阿里云推出的一款免費(fèi)云服務(wù)器安全管理軟件，主要提供木馬文件查殺、防密碼暴力破解、高危漏洞修復(fù)等安全防護(hù)功能。

阿里綠網(wǎng)

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)及阿里巴巴多年的海量數(shù)據(jù)支撐， 提供多樣化的內(nèi)容識(shí)別服務(wù)，能有效幫助用戶降低違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。

安全網(wǎng)絡(luò)

一款集安全、加速和個(gè)性化負(fù)載均衡為一體的網(wǎng)絡(luò)接入產(chǎn)品。用戶通過(guò)接入安全網(wǎng)絡(luò)，可以緩解業(yè)務(wù)被各種網(wǎng)絡(luò)攻擊造成的影響，提供就近訪問(wèn)的動(dòng)態(tài)加速功能。

DDoS高防IP

針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器（包括非阿里云主機(jī)）在遭受大流量的DDoS攻擊后導(dǎo)致服務(wù)不可用的情況下，推出的付費(fèi)增值服務(wù)，用戶可以通過(guò)配置高防IP，將攻擊流量引流到高防IP，確保源站的穩(wěn)定可靠。

網(wǎng)絡(luò)安全專家服務(wù)

在云盾DDoS高防IP服務(wù)的基礎(chǔ)上，推出的安全代維托管服務(wù)。該服務(wù)由阿里云云盾的DDoS專家團(tuán)隊(duì)，為企業(yè)客戶提供私家定制的DDoS防護(hù)策略優(yōu)化、重大活動(dòng)保障、人工值守等服務(wù)，讓企業(yè)客戶在日益嚴(yán)重的DDoS攻擊下高枕無(wú)憂。

服務(wù)器安全托管

為云服務(wù)器提供定制化的安全防護(hù)策略、木馬文件檢測(cè)和高危漏洞檢測(cè)與修復(fù)工作。當(dāng)發(fā)生安全事件時(shí)，阿里云安全團(tuán)隊(duì)提供安全事件分析、響應(yīng)，并進(jìn)行系統(tǒng)防護(hù)策略的優(yōu)化。

滲透測(cè)試服務(wù)

針對(duì)用戶的網(wǎng)站或業(yè)務(wù)系統(tǒng)，通過(guò)模擬黑客攻擊的方式，進(jìn)行專業(yè)性的入侵嘗試，評(píng)估出重大安全漏洞或隱患的增值服務(wù)。

態(tài)勢(shì)感知

專為企業(yè)安全運(yùn)維團(tuán)隊(duì)打造，結(jié)合云主機(jī)和全網(wǎng)的威脅情報(bào)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)，進(jìn)行安全大數(shù)據(jù)分析的威脅檢測(cè)平臺(tái)。可讓客戶全面、快速、準(zhǔn)確地感知過(guò)去、現(xiàn)在、未來(lái)的安全威脅。

云監(jiān)控

一個(gè)開(kāi)放性的監(jiān)控平臺(tái)，可實(shí)時(shí)監(jiān)控您的站點(diǎn)和服務(wù)器，并提供多種告警方式（短信，旺旺，郵件）以保證及時(shí)預(yù)警，為您的站點(diǎn)和服務(wù)器的正常運(yùn)行保駕護(hù)航。

訪問(wèn)控制

一個(gè)穩(wěn)定可靠的集中式訪問(wèn)控制服務(wù)。您可以通過(guò)訪問(wèn)控制將阿里云資源的訪問(wèn)及管理權(quán)限分配給您的企業(yè)成員或合作伙伴。 日志服務(wù)

針對(duì)日志收集、存儲(chǔ)、查詢和分析的服務(wù)。日志服務(wù)可收集云服務(wù)和應(yīng)用程序生成的日志數(shù)據(jù)并編制索引，提供實(shí)時(shí)查詢海量日志的能力。

開(kāi)放搜索

解決用戶結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)搜索需求的托管服務(wù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、搜索排序、數(shù)據(jù)處理自由定制。 開(kāi)放搜索為您的網(wǎng)站或應(yīng)用程序提供簡(jiǎn)單、低成本、穩(wěn)定、高效的搜索解決方案。

媒體轉(zhuǎn)碼

為多媒體數(shù)據(jù)提供的轉(zhuǎn)碼計(jì)算服務(wù)。它以經(jīng)濟(jì)、彈性和高可擴(kuò)展的音視頻轉(zhuǎn)換方法，將多媒體數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)碼成適合在PC、TV以及移動(dòng)終端上播放的格式。

性能測(cè)試

全球領(lǐng)先的SaaS性能測(cè)試平臺(tái)，具有強(qiáng)大的分布式壓測(cè)能力，可模擬海量用戶真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，讓?xiě)?yīng)用性能問(wèn)題無(wú)所遁形。性能測(cè)試包含兩個(gè)版本，Lite版適合于業(yè)務(wù)場(chǎng)景簡(jiǎn)單的系統(tǒng)，免費(fèi)使用；企業(yè)版適合于承受大規(guī)模壓力的系統(tǒng)，同時(shí)每月提供免費(fèi)額度，可以滿足大部分企業(yè)客戶。

移動(dòng)數(shù)據(jù)分析

一款移動(dòng)App數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析產(chǎn)品，提供通用的多維度用戶行為分析，支持日志自主分析，助力移動(dòng)開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、提升產(chǎn)品質(zhì)量和體驗(yàn)、增強(qiáng)用戶黏性。 阿里云旗下萬(wàn)網(wǎng)域名，連續(xù)19年蟬聯(lián)域名市場(chǎng)NO.1，近1000萬(wàn)個(gè)域名在萬(wàn)網(wǎng)注冊(cè)！除域名外，提供云服務(wù)器、云虛擬主機(jī)、企業(yè)郵箱、建站市場(chǎng)、云解析等服務(wù)。2015年7月，阿里云官網(wǎng)與萬(wàn)網(wǎng)網(wǎng)站合二為一，萬(wàn)網(wǎng)旗下的域名、云虛擬主機(jī)、企業(yè)郵箱和建站市場(chǎng)等業(yè)務(wù)深度整合到阿里云官網(wǎng)，用戶可以網(wǎng)站上完成網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)的第一步。

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