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Oracle 分布式数据库与 Raft 复制机制

分布式数据库因其具备管理海量复杂数据的能力，同时能够提供良好的扩展性、灵活性以及与现代应用设计和架构的高度兼容性而备受瞩目。随着企业逐步转向云端解决方案和微服务架构，预计对分布式数据库的需求将会急速上升。企业始终致力于探索创新的数据库方案，以实现横向扩展、保障数据持久性，并在追求更灵活策略的同时确保系统高可用。

面对不断攀升的事务量，为了最大化系统性能，数据库扩展已成为必然选择。另外，在全球化商业趋势不断加深的背景下，跨地域扩展也显得尤为重要，以便能针对不同地区的客户提供量身定制的服务。

在实现数据库扩展的过程中，系统的韧性成为至关重要的因素，因为企业期望在单个可用区（AZ）、可用域（AD）甚至整个云服务提供商出现故障时，系统仍能持续正常运行。

日益增加的分布式数据库需求，加上对横向与地理扩展的紧迫需求，促使企业采纳了如 Oracle 分布式数据库等新一代解决方案，以达到卓越的性能和出色的韧性，满足现代用户的高标准要求。

Oracle Globally Distributed Database （GDD）：可将一个数据集的数据段分布在多个基于不同计算机（本地部署或云端部署）的数据库（即分片）中，能够帮助用户构建可线性扩展的全球分布式多模型数据库。它不需要专门购置软硬件，不仅可以提供高度一致性，支持所有 SQL 特性、结构化数据和非结构化数据以及 Oracle Database 生态系统，还能在遵守数据主权要求的同时满足应用的低延迟和高可用性需求。

Raft 复制：是 Oracle Database 23ai 的一项新功能，它为 Oracle Globally Distributed Database 提供原生内置复制，无需配置 Oracle GoldenGate 或 Oracle Data Guard。它采用由基于共识的 Raft 提交协议驱动的逻辑复制模型，确保高可用性和一致性，并通过亚秒级故障切换实现声明式复制配置，从而实现无缝连续性。Raft 复制可简化管理、提高可用性、确保 SLA 合规性，并充分提高分片分布式数据库环境中的硬件效率。

一、分布式数据库的发展背景

随着对大规模、复杂数据集的管理需求不断增长，分布式数据库因其以下优势逐渐成为企业的首选：

  • 可扩展性：支持水平扩展，处理更多事务与数据量。
  • 灵活性：兼容现代微服务架构与云原生设计。
  • 高可用性：即使部分节点故障，整体服务仍可持续运行。
  • 跨地域部署能力：可跨地域扩展，优化本地访问延迟。

在全球化和云计算趋势下，企业急需能在多个可用区或云服务商之间具备容灾能力的数据库方案。

二、Oracle Distributed Database 的优势

Oracle Distributed Database 作为新一代企业级分布式数据库平台，提供以下关键特性：

  • 数据在多个分片（Shard）间自动分布
  • 高可用与弹性架构设计
  • 基于 Raft 协议的强一致复制机制
  • 支持横向与地域扩展
  • 与 Oracle 生态系统无缝集成

三、Raft 复制机制概述

1. Raft 简介

Raft 是一种共识复制协议，它通过在多个节点之间选举 Leader 并同步日志，保证数据的一致性和高可用性。

2. Raft 复制的优势

  • 自动容灾：Leader 故障时可自动选举新 Leader
  • 子秒级故障切换：保障业务连续性
  • 数据强一致性：所有数据修改先写 Leader，再异步复制到 Follower
  • 灵活扩缩容：通过复制单元独立运行实现弹性扩展

四、核心概念详解

1. 复制单元（Replication Unit, RU）

  • 是具有相同复制拓扑的一组数据块（chunk）
  • 每个 RU 有一个 Leader 和多个 Follower，分布在不同分片上
  • RU 独立运行，便于并行化与故障隔离

2. Raft 组（Raft Group）

  • 每个 RU 构成一个 Raft Group
  • 包含一个 Leader 和多个 Follower（默认为 2 个）
  • 所有 DML 操作首先执行于 Leader，再复制至 Follower

3. 复制因子（Replication Factor, RF）

  • 表示每个 RU 中副本的数量（包括 Leader）
    • RF = 3：可容忍 1 个副本故障
    • RF = 5：可容忍 2 个副本故障
  • Oracle 默认所有 RU 采用相同 RF，且最多 2 个 Follower（RF=3）

五、Raft 日志（Raft Log）机制

  • 每个 RU 拥有独立的 Raft 日志
  • 记录 DML 变更与事务提交信息
  • 与 Redo 日志分离，提升故障切换速度
  • 日志同步顺序一致，确保复制一致性

下图展示了一个健康状态下的分布式数据库示意图：三个分片都处于正常状态，应用请求能够访问所有分片，且 leader 与 follower 之间的复制在各分片间正常进行。

已生成图片

六、事务处理与故障切换

1. 事务执行

  • 所有写操作首先提交至 Leader
  • 只有在超过半数 Follower 写入成功后，事务才算提交成功（保障强一致性）
  • DML 操作的复制采用异步方式，降低延迟

2. Leader 选举机制

  • 默认心跳间隔为 150ms
  • 若 Leader 无响应，Follower 会触发随机延迟的 Leader 选举过程，避免竞争冲突
  • 新 Leader 选出后通知客户端更新路由信息（通过 ONS）

3. 故障恢复流程

  • 故障检测 → Leader 切换 → 应用重连
  • 故障转移时间低于 3 秒（在低网络延迟下 <10ms）
  • 客户端可通过 JDBC 配置重试机制，自动恢复请求

下图展示了一个示意场景：第一个分片发生故障，原先在该分片上的某个复制单元的 Leader 被重新选举为位于 第二个分片 的新 Leader。

已生成图片

七、GDSCTL 命令行管理

Oracle 全球分布式数据库通过 GDSCTL CLI 工具提供：

  • 启用/关闭 Raft 复制
  • 设置复制因子（RF）
  • 管理复制单元
  • 监控 Leader/Follower 状态
  • 故障恢复与诊断

该命令行工具使管理员能灵活而高效地管理整个分布式系统。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除分布式raft数据数据库oracle

Oracle 分布式数据库与 Raft 复制机制

分布式数据库因其具备管理海量复杂数据的能力，同时能够提供良好的扩展性、灵活性以及与现代应用设计和架构的高度兼容性而备受瞩目。随着企业逐步转向云端解决方案和微服务架构，预计对分布式数据库的需求将会急速上升。企业始终致力于探索创新的数据库方案，以实现横向扩展、保障数据持久性，并在追求更灵活策略的同时确保系统高可用。

面对不断攀升的事务量，为了最大化系统性能，数据库扩展已成为必然选择。另外，在全球化商业趋势不断加深的背景下，跨地域扩展也显得尤为重要，以便能针对不同地区的客户提供量身定制的服务。

在实现数据库扩展的过程中，系统的韧性成为至关重要的因素，因为企业期望在单个可用区（AZ）、可用域（AD）甚至整个云服务提供商出现故障时，系统仍能持续正常运行。

日益增加的分布式数据库需求，加上对横向与地理扩展的紧迫需求，促使企业采纳了如 Oracle 分布式数据库等新一代解决方案，以达到卓越的性能和出色的韧性，满足现代用户的高标准要求。

Oracle Globally Distributed Database （GDD）：可将一个数据集的数据段分布在多个基于不同计算机（本地部署或云端部署）的数据库（即分片）中，能够帮助用户构建可线性扩展的全球分布式多模型数据库。它不需要专门购置软硬件，不仅可以提供高度一致性，支持所有 SQL 特性、结构化数据和非结构化数据以及 Oracle Database 生态系统，还能在遵守数据主权要求的同时满足应用的低延迟和高可用性需求。

Raft 复制：是 Oracle Database 23ai 的一项新功能，它为 Oracle Globally Distributed Database 提供原生内置复制，无需配置 Oracle GoldenGate 或 Oracle Data Guard。它采用由基于共识的 Raft 提交协议驱动的逻辑复制模型，确保高可用性和一致性，并通过亚秒级故障切换实现声明式复制配置，从而实现无缝连续性。Raft 复制可简化管理、提高可用性、确保 SLA 合规性，并充分提高分片分布式数据库环境中的硬件效率。

一、分布式数据库的发展背景

随着对大规模、复杂数据集的管理需求不断增长，分布式数据库因其以下优势逐渐成为企业的首选：

  • 可扩展性：支持水平扩展，处理更多事务与数据量。
  • 灵活性：兼容现代微服务架构与云原生设计。
  • 高可用性：即使部分节点故障，整体服务仍可持续运行。
  • 跨地域部署能力：可跨地域扩展，优化本地访问延迟。

在全球化和云计算趋势下，企业急需能在多个可用区或云服务商之间具备容灾能力的数据库方案。

二、Oracle Distributed Database 的优势

Oracle Distributed Database 作为新一代企业级分布式数据库平台，提供以下关键特性：

  • 数据在多个分片（Shard）间自动分布
  • 高可用与弹性架构设计
  • 基于 Raft 协议的强一致复制机制
  • 支持横向与地域扩展
  • 与 Oracle 生态系统无缝集成

三、Raft 复制机制概述

1. Raft 简介

Raft 是一种共识复制协议，它通过在多个节点之间选举 Leader 并同步日志，保证数据的一致性和高可用性。

2. Raft 复制的优势

  • 自动容灾：Leader 故障时可自动选举新 Leader
  • 子秒级故障切换：保障业务连续性
  • 数据强一致性：所有数据修改先写 Leader，再异步复制到 Follower
  • 灵活扩缩容：通过复制单元独立运行实现弹性扩展

四、核心概念详解

1. 复制单元（Replication Unit, RU）

  • 是具有相同复制拓扑的一组数据块（chunk）
  • 每个 RU 有一个 Leader 和多个 Follower，分布在不同分片上
  • RU 独立运行，便于并行化与故障隔离

2. Raft 组（Raft Group）

  • 每个 RU 构成一个 Raft Group
  • 包含一个 Leader 和多个 Follower（默认为 2 个）
  • 所有 DML 操作首先执行于 Leader，再复制至 Follower

3. 复制因子（Replication Factor, RF）

  • 表示每个 RU 中副本的数量（包括 Leader）
    • RF = 3：可容忍 1 个副本故障
    • RF = 5：可容忍 2 个副本故障
  • Oracle 默认所有 RU 采用相同 RF，且最多 2 个 Follower（RF=3）

五、Raft 日志（Raft Log）机制

  • 每个 RU 拥有独立的 Raft 日志
  • 记录 DML 变更与事务提交信息
  • 与 Redo 日志分离，提升故障切换速度
  • 日志同步顺序一致，确保复制一致性

下图展示了一个健康状态下的分布式数据库示意图：三个分片都处于正常状态，应用请求能够访问所有分片，且 leader 与 follower 之间的复制在各分片间正常进行。

已生成图片

六、事务处理与故障切换

1. 事务执行

  • 所有写操作首先提交至 Leader
  • 只有在超过半数 Follower 写入成功后，事务才算提交成功（保障强一致性）
  • DML 操作的复制采用异步方式，降低延迟

2. Leader 选举机制

  • 默认心跳间隔为 150ms
  • 若 Leader 无响应，Follower 会触发随机延迟的 Leader 选举过程，避免竞争冲突
  • 新 Leader 选出后通知客户端更新路由信息（通过 ONS）

3. 故障恢复流程

  • 故障检测 → Leader 切换 → 应用重连
  • 故障转移时间低于 3 秒（在低网络延迟下 <10ms）
  • 客户端可通过 JDBC 配置重试机制，自动恢复请求

下图展示了一个示意场景：第一个分片发生故障，原先在该分片上的某个复制单元的 Leader 被重新选举为位于 第二个分片 的新 Leader。

已生成图片

七、GDSCTL 命令行管理

Oracle 全球分布式数据库通过 GDSCTL CLI 工具提供：

  • 启用/关闭 Raft 复制
  • 设置复制因子（RF）
  • 管理复制单元
  • 监控 Leader/Follower 状态
  • 故障恢复与诊断

该命令行工具使管理员能灵活而高效地管理整个分布式系统。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除分布式raft数据数据库oracle

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