具备较高的写入能力，保证订单业务快速写入
提供3倍于当前峰值对应的数据库资源，以保证能够承载增加3倍的业务量
具备全局读写分离能力，业务0改造实现读写分离，通过从库提供读性能和弹性

运营侧：根据运营策略和推广渠道制定促销目标（比如10倍销售量）
业务侧：按照促销目标评估资源需求量（云主机和数据库规格、数量）
挑战：10倍销售量可能不准确;根据销售量转换成资源量可能不准确
超过10倍销售量：无状态的业务服务可以快速扩容，传统MySQL
升配和增加只读实例需要几个小时甚至1天

热门游戏百万玩家同时在线读写高达200万QPS
超高并发导致数据库性能下降严重甚至hang 死
运营活动推广不断，随时需要扩容，而传统MySQL扩容非常慢
传统MySQL 基于binlog回档，动则几小时

典型电商需要为用户保留最近3年甚至所有订单数据，存储5~100T不等
MySQL最大支持12T，且单位存储对应的内存较高，导致成本高
MySQL 扩容到大存储大概率会搬迁数据，导致扩容长达几天

数据强一致：数据不一致将直接导致金钱损失，一旦事务写成功必须保证数据一致性
数据安全：机器宕机甚至单个可用区不可用仍然保证不丢失事务
挑战：不仅存储三节点，计算节点(cpu、内存)也必须三副本，成本高;由于需要跨网络节点确认，业务RT将会增加

夜间几乎没有查询或写入
性能压测阶段需要的规格高且不能充分利用
测试阶段sql没有优化经常跑慢cpu影响测试进度
测试环境经常多个团队混用，相互影响较大

运营侧：推广渠道大促，预定双11有5倍流量。
业务侧：按照促销目标评估某商品库的容量模型后进行业务压测，以确保数据库性能达标。平常QPS（写5K，读30万），按照5倍测算，活动期间峰值QPS（写2.5万，读150万），通过压力测试，最终采用1主4RO，cpu峰值（主实例60%，RO实例80%）
挑战：活动期间实际流量达到了近8倍（写3.6万，读230万左右）

弹性扩容：老版本游戏采用MySQL，扩容非常慢，导致无法及时扩容严重影响玩家体验。
低成本：MySQL采用双节点，备机无法对外提供服务但却占用50%的成本。
快速回档：老游戏由于程序bug或其它原因需要回档，500G回档花费1个多小时，导致停服时间长（除数据库回档，应用程序、测试验证也花费一定时间）。

业务模型：海量用户关系存储，并且高效点查查询，用户2亿+。
业务侧：按照用户关注、粉丝、朋友量级评估模型后进行业务压测，以确保数据库性能达标。平常QPS（写2K，读30W），按照5倍测算，活动期间峰值QPS （写10k，读150W），通过压力测试，最终采用1主4RO，cpu峰值（主实例50%，RO实例70%）。
平时流量：1主4从主库3K QPS、单个从库30W QPS CPU峰值70%(实例规格：48C192GB数据规模:700GB)。
相关业务其他集群：1主3从32C128GB单实例QPS 30W，40TB存储。

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