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TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。
对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高的金融行业属性的场景
众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能力但不提供服务，此解决方案存在以下缺点：资源利用率低、维护成本高、RTO (Recovery Time Objective) 及 RPO (Recovery Point Objective) 无法真实达到企业所期望的值。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 协议的方式将数据调度到不同的机房、机架、机器，当部分机器出现故障时系统可自动进行切换，确保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。
对存储容量、可扩展性、并发要求较高的海量数据及高并发的 OLTP 场景
随着业务的高速发展，数据呈现爆炸性的增长，传统的单机数据库无法满足因数据爆炸性的增长对数据库的容量要求，可行方案是采用分库分表的中间件产品或者 NewSQL 数据库替代、采用高端的存储设备等，其中性价比最大的是 NewSQL 数据库，例如：TiDB。TiDB 采用计算、存储分离的架构，可对计算、存储分别进行扩容和缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。
Real-time HTAP 场景
随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据库进行数据分析，这种处理方案存在存储成本高、实时性差等多方面的问题。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash 结合行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。
数据汇聚、二次加工处理的场景
当前绝大部分企业的业务数据都分散在不同的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业的决策层需要了解整个公司的业务状况以便及时做出决策，故需要将分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成，但 Hadoop 体系太复杂，运维、存储成本太高无法满足用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就简单得多，业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。
与传统的单机数据库相比，TiDB 具有以下优势：
在内核设计上，TiDB 分布式数据库将整体架构拆分成了多个模块，各模块之间互相通信，组成完整的 TiDB 系统。对应的架构图如下：
TiDB Server：SQL 层，对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint，负责接受客户端的连接，执行 SQL 解析和优化，最终生成分布式执行计划。TiDB 层本身是无状态的，实践中可以启动多个 TiDB 实例，通过负载均衡组件（如 LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址，客户端的连接可以均匀地分摊在多个 TiDB 实例上以达到负载均衡的效果。TiDB Server 本身并不存储数据，只是解析 SQL，将实际的数据读取请求转发给底层的存储节点 TiKV（或 TiFlash）。
PD (Placement Driver) Server：整个 TiDB 集群的元信息管理模块，负责存储每个 TiKV 节点实时的数据分布情况和集群的整体拓扑结构，提供 TiDB Dashboard 管控界面，并为分布式事务分配事务 ID。PD 不仅存储元信息，同时还会根据 TiKV 节点实时上报的数据分布状态，下发数据调度命令给具体的 TiKV 节点，可以说是整个集群的“大脑”。此外，PD 本身也是由至少 3 个节点构成，拥有高可用的能力。建议部署奇数个 PD 节点。
存储节点
主要介绍 TiKV 的一些设计思想和关键概念。
作为保存数据的系统，首先要决定的是数据的存储模型，也就是数据以什么样的形式保存下来。TiKV 的选择是 Key-Value 模型，并且提供有序遍历方法。
TiKV 数据存储的两个关键点：
注意，本文所说的 TiKV 的 KV 存储模型和 SQL 中的 Table 无关。本文不讨论 SQL 中的任何概念，专注于讨论如何实现 TiKV 这样一个高性能、高可靠性、分布式的 Key-Value 存储。
任何持久化的存储引擎，数据终归要保存在磁盘上，TiKV 也不例外。但是 TiKV 没有选择直接向磁盘上写数据，而是把数据保存在 RocksDB 中，具体的数据落地由 RocksDB 负责。这个选择的原因是开发一个单机存储引擎工作量很大，特别是要做一个高性能的单机引擎，需要做各种细致的优化，而 RocksDB 是由 Facebook 开源的一个非常优秀的单机 KV 存储引擎，可以满足 TiKV 对单机引擎的各种要求。这里可以简单的认为 RocksDB 是一个单机的持久化 Key-Value Map。
接下来 TiKV 的实现面临一件更难的事情：如何保证单机失效的情况下，数据不丢失，不出错？
简单来说，需要想办法把数据复制到多台机器上，这样一台机器无法服务了，其他的机器上的副本还能提供服务；复杂来说，还需要这个数据复制方案是可靠和高效的，并且能处理副本失效的情况。TiKV 选择了 Raft 算法。Raft 是一个一致性协议，本文只会对 Raft 做一个简要的介绍，细节问题可以参考它的论文。Raft 提供几个重要的功能：
TiKV 利用 Raft 来做数据复制，每个数据变更都会落地为一条 Raft 日志，通过 Raft 的日志复制功能，将数据安全可靠地同步到复制组的每一个节点中。不过在实际写入中，根据 Raft 的协议，只需要同步复制到多数节点，即可安全地认为数据写入成功。
总结一下，通过单机的 RocksDB，TiKV 可以将数据快速地存储在磁盘上；通过 Raft，将数据复制到多台机器上，以防单机失效。数据的写入是通过 Raft 这一层的接口写入，而不是直接写 RocksDB。通过实现 Raft，TiKV 变成了一个分布式的 Key-Value 存储，少数几台机器宕机也能通过原生的 Raft 协议自动把副本补全，可以做到对业务无感知。
首先，为了便于理解，在此节，假设所有的数据都只有一个副本。前面提到，TiKV 可以看做是一个巨大的有序的 KV Map，那么为了实现存储的水平扩展，数据将被分散在多台机器上。对于一个 KV 系统，将数据分散在多台机器上有两种比较典型的方案：
TiKV 选择了第二种方式，将整个 Key-Value 空间分成很多段，每一段是一系列连续的 Key，将每一段叫做一个 Region，可以用 [StartKey，EndKey) 这样一个左闭右开区间来描述。每个 Region 中保存的数据量默认维持在 96 MiB 左右（可以通过配置修改）。
注意，这里的 Region 还是和 SQL 中的表没什么关系。 这里的讨论依然不涉及 SQL，只和 KV 有关。
将数据划分成 Region 后，TiKV 将会做两件重要的事情：
这两点非常重要：
大家理解了 Region 之后，应该可以理解下面这张图：
以 Region 为单位做数据的分散和复制，TiKV 就成为了一个分布式的具备一定容灾能力的 KeyValue 系统，不用再担心数据存不下，或者是磁盘故障丢失数据的问题。
很多数据库都会实现多版本并发控制 (MVCC)，TiKV 也不例外。设想这样的场景：两个客户端同时去修改一个 Key 的 Value，如果没有数据的多版本控制，就需要对数据上锁，在分布式场景下，可能会带来性能以及死锁问题。TiKV 的 MVCC 实现是通过在 Key 后面添加版本号来实现，简单来说，没有 MVCC 之前，可以把 TiKV 看做这样的：
Key1 -> Value Key2 -> Value …… KeyN -> Value
有了 MVCC 之后，TiKV 的 Key 排列是这样的：
Key1_Version3 -> Value Key1_Version2 -> Value Key1_Version1 -> Value …… Key2_Version4 -> Value Key2_Version3 -> Value Key2_Version2 -> Value Key2_Version1 -> Value …… KeyN_Version2 -> Value KeyN_Version1 -> Value ……
注意，对于同一个 Key 的多个版本，版本号较大的会被放在前面，版本号小的会被放在后面（见 Key-Value 一节，Key 是有序的排列），这样当用户通过一个 Key + Version 来获取 Value 的时候，可以通过 Key 和 Version 构造出 MVCC 的 Key，也就是 Key_Version。然后可以直接通过 RocksDB 的 SeekPrefix(Key_Version) API，定位到第一个大于等于这个 Key_Version 的位置。
TiKV 的事务采用的是 Google 在 BigTable 中使用的事务模型：Percolator，TiKV 根据这篇论文实现，并做了大量的优化。
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