一、架构设计：集中式与分布式的本质区别

1.1 MySQL的经典主从架构

MySQL采用单主多从的集中式架构，通过二进制日志（binlog）实现主从复制。这种架构下，所有写入操作集中在主库执行，从库仅处理读请求。典型部署模式为：

-- 主库配置示例
[mysqld]
server-id = 1
log-bin = mysql-bin
binlog-format = ROW
-- 从库配置示例
[mysqld]
server-id = 2
relay-log = mysql-relay-bin
read_only = 1

该架构的优点是简单可靠，但存在单点瓶颈：主库写入性能受单机硬件限制，从库延迟可能影响读一致性。

1.2 分布式数据库的横向扩展架构

分布式数据库（如TiDB、CockroachDB）采用分片（Sharding）+多副本（Replication）架构。数据按分片键（如用户ID）水平拆分，每个分片拥有多个副本分布在不同节点。典型架构如下：

+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
|   Client          | --> |   Coordinator     | --> |   Data Node 1     |
+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
                                                      |   Data Node 2     |
                                                      +-------------------+
                                                      |   Data Node 3     |
                                                      +-------------------+

这种架构通过数据分片实现写入并行化，通过多副本提高可用性。例如TiDB的PD组件负责全局调度，确保分片均匀分布。

二、性能扩展：线性扩展 vs 垂直扩展

2.1 MySQL的垂直扩展瓶颈

MySQL性能提升主要依赖硬件升级（Scale Up），但存在物理限制：

• 单机CPU核心数限制并发处理能力
• 磁盘I/O成为写入瓶颈（尤其高并发场景）
• 内存容量限制缓存效率

测试数据显示，当并发连接数超过2000时，MySQL 5.7的TPS开始显著下降。

2.2 分布式数据库的线性扩展能力

分布式数据库通过增加节点（Scale Out）实现性能提升。以CockroachDB为例，其分布式事务模型保证：

• 写入性能随节点数增加近似线性增长
• 读性能可通过增加副本数提升
• 存储容量无单节点限制

基准测试表明，3节点CockroachDB集群的TPS是单节点MySQL的2.8倍，9节点时达到6.3倍。

三、数据一致性：强一致与最终一致的权衡

3.1 MySQL的强一致性实现

MySQL通过以下机制保证强一致性：

• 主库写入成功后立即返回
• 从库采用半同步复制（semi-sync）防止数据丢失
• 事务隔离级别支持RC/RR/SERIALIZABLE

但半同步复制存在性能损耗，测试显示开启后写入延迟增加30%-50%。

3.2 分布式数据库的一致性模型

分布式数据库提供多种一致性级别：

• 强一致：如TiDB采用Percolator事务模型，通过两阶段提交（2PC）保证
• 最终一致：如Cassandra的提示移交（Hinted Handoff）机制
• 因果一致：如MongoDB的读关注（Read Concern）设置

以TiDB的分布式事务为例：

// TiDB事务示例
tx := db.Begin()
defer func() {
    if r := recover(); r != nil {
        tx.Rollback()
    }
}()
_, err := tx.Exec("UPDATE accounts SET balance = balance - ? WHERE id = ?", 100, 1)
if err != nil {
    tx.Rollback()
    return
}
_, err = tx.Exec("UPDATE accounts SET balance = balance + ? WHERE id = ?", 100, 2)
if err != nil {
    tx.Rollback()
    return
}
err = tx.Commit()

四、运维复杂度：简单可靠 vs 高度自治

4.1 MySQL的运维挑战

MySQL运维需要处理：

• 主从切换的手动操作
• 分库分表的路由管理
• 扩容时的数据迁移

典型分库分表方案如ShardingSphere需要配置：

# ShardingSphere分片规则示例
rules:
- !SHARDING
  tables:
    t_order:
      actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..15}
      databaseStrategy:
        standard:
          shardingColumn: user_id
          preciseAlgorithmClassName: com.example.UserDBShardingAlgorithm
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: order_id
          preciseAlgorithmClassName: com.example.OrderTableShardingAlgorithm

4.2 分布式数据库的自动化运维

分布式数据库提供：

• 自动分片平衡（如TiDB的Region调度）
• 节点故障自动恢复
• 弹性伸缩能力

以TiDB的扩容为例，仅需增加节点并执行：

tidb-operator scale out tidb-cluster --nodes=1

系统会自动完成数据迁移和负载均衡。

五、适用场景对比与选型建议

5.1 MySQL的典型适用场景

• 读写比例>10:1的读多写少场景
• 数据量<500GB的中等规模应用
• 需要完整SQL特性支持的复杂查询
• 预算有限且DBA资源充足的团队

5.2 分布式数据库的适用场景

• 写入并发量>5000的超高并发场景
• 数据量>1TB的大规模应用
• 需要全球部署的跨地域应用
• 追求零运维的云原生架构

5.3 混合架构方案

对于过渡期系统，可采用：

• MySQL分库分表+分布式数据库的读写分离
• 核心业务用MySQL保证强一致，边缘业务用分布式数据库
• 通过ProxySQL实现智能路由

六、未来趋势：新硬件与云原生的融合

6.1 MySQL的演进方向

• MySQL 8.0的InnoDB Cluster增强
• 云数据库RDS的自动化运维
• 持久化内存（PMEM）优化

6.2 分布式数据库的创新

• HTAP混合负载处理（如TiFlash）
• 存算分离架构（如AWS Aurora）
• 基于RDMA的网络优化

总结：分布式数据库与MySQL的选择本质是”复杂度与扩展性”的权衡。对于创业初期或数据量较小的应用，MySQL的简单可靠仍是首选；而对于快速扩张或超大规模业务，分布式数据库的弹性能力更具优势。建议根据业务3年发展规划制定技术选型，并预留混合架构的过渡方案。