DynamoDB十年技术经验与架构演进

核心设计原则

可预测性优先于绝对效率

系统设计优先保障行为一致性而非绝对性能优化。元数据缓存架构曾存在双峰分布问题：本地缓存命中率高达99.75%，但缓存失效时元数据表需瞬时承担100%流量。为此开发了MemDS内存数据存储：

• 采用高压缩格式存储路由元数据
• 跨服务器集群实现数据复制
• 所有请求异步发送至MemDS保持流量恒定
• 消除传统本地缓存的流量突发风险

基于流量模式的数据分区优化

初始版本按数据大小均匀分配计算资源，导致热点分区和吞吐量稀释问题。演进方案包括：

• 突发容量机制：分区级别吸收短期流量峰值，需节点存在空闲吞吐量
• 自适应容量：监控流量模式并重新分区，将高频访问项分布至不同节点
• 全局准入控制(GAC)：基于令牌桶算法，请求路由器维护本地令牌桶并定期补充

数据持久化保障

连续验证机制

采用写前日志(WAL)技术保障数据持久性：

• 每个分区保留3个副本分布于不同可用区
• 定期将WAL归档至对象存储（耐久性达11个9）
• 实施数据擦除流程验证：
  • 复制组内三副本数据一致性
  • 在线副本与离线参考副本的校验和匹配
• 有效防御硬件故障、静默数据损坏及软件缺陷

高可用性架构

多维度可用性保障

• 设计目标：全局表99.999%，区域表99.99%可用性
• 实施断电测试：随机关闭节点并验证数据逻辑完整性
• 双层监控体系：
  • 服务端可用性指标监控
  • 客户端面向告警(CFA)机制监控实际用户体验

读写可用性差异化处理

• 写可用性依赖写入法定数（3副本中2个健康副本+领导者）
• 引入日志副本机制：
  • 存储副本修复需分钟级（涉及B树复制）
  • 日志副本仅需秒级（仅复制最新WAL）
  • 基于Paxos共识协议确保数据一致性
• 领导者故障时自动选举新领导者保障读可用性

系统演进方法论

• 形式化证明复杂算法正确性
• 游戏日演练（混沌测试与负载测试）
• 升级/降级测试体系
• 部署安全机制保障代码变更可靠性

通过上述技术架构的持续演进，实现了在数十万客户规模下保持系统稳定性、可用性与效率的平衡。