Amazon Aurora：面向高吞吐量云原生关系型数据库的设计考虑

目录

一、基本认知

二、分布式中的持久化

（一）复制和关联故障

（二）分片的存储

（三）可迅速恢复

三、log就是数据库

（一）写放大的负担

（二）把redo处理过程下沉到存储层 

（三）存储服务设计要点

四、log机制细节

（一）方案梗概：异步处理

（二）普通操作

写

提交

读

复制

恢复

五、将这些东西组合起来 

六、总结

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干货分享，感谢您的阅读！

在数字化转型浪潮中，数据作为新型的“石油”，正在驱动着各行各业的创新与发展。作为云计算的佼佼者，Amazon Aurora凭借其独特的设计理念和高效的架构，正在重新定义我们对传统数据库的认知。Aurora的成功不仅在于其高吞吐量和低延迟的性能，更在于它如何将计算与存储进行解耦，从而实现数据的高可用性和容错性。这种创新思维无疑为我们提供了新的视角，让我们反思在构建现代数据库系统时，如何更好地利用云服务的优势，优化系统架构，提升数据处理能力。

在接下来的内容中，我们将深入探讨Aurora的设计考量、持久化策略以及日志机制的细节，希望能帮助读者更全面地理解这一技术背后的理念与价值。同时，我也期待与大家分享一些在实际应用中可能遇到的挑战与解决方案，共同探索如何在快速发展的技术环境中，把握机会，实现业务的突破。通过这篇文章，我希望我们能够获得启发，并在自己的项目中实现更高效的数据管理与存储方案。

一、基本认知

理解《Amazon Aurora: 面向高吞吐量云原生关系型数据库的设计考虑》zooming对于亚马逊AWS的关系数据库服务Aurora的设计理念和架构。Aurora采