YouTube 如何利用 MySQL 支撑 24.9 亿用户？_AI阅读总结 — 包阅AI

从前，三个PayPal前员工决定建立一个约会网站，然而他们的商业模式失败了。

因此他们转而创建了一个视频共享网站，并将其命名为YouTube。

他们将视频标题、描述和用户数据存储在MySQL中。随着用户增加，他们采用领导者-追随者（Leader-Follower）复制拓扑设置 MySQL 来扩展。

MySQL 中的领导者-追随者复制拓扑

MySQL中的复制是单线程的，因此，追随者无法跟上领导者的极端写入操作的新数据。

YouTube的增长速度是爆炸性的，其用户数达到惊人的十亿，成为世界上访问量第二大的网站。

因此，他们通过添加缓存进行了横向扩展，并预加载了MySQL二进制日志中的所有事件。这意味着复制变得受内存限制，速度更快。

尽管这暂时解决了他们的可扩展性问题，但新的问题又出现了，比如：

MySQL必须分区以处理存储需求，但在分片后，事务和连接就会变得困难，因此应该使用应用程序逻辑处理。

这意味着应用程序逻辑应该找到要查询的分片，这会增加停机的可能性。

领导者-跟随者复制拓扑导致从跟随者读取陈旧数据，因此，如果需要新鲜数据，应用逻辑必须将读取路由到领导者。

这需要额外的逻辑实现。

有些查询可能需要太长时间才能返回数据，同时，太多的MySQL连接可能存在问题，会使数据库崩溃。

他们希望在MySQL之上建立一个抽象层，实现简单性和可扩展性，因此，他们创建了Vitess。

以下是Vitess提供极端可扩展性的方式：

他们在每个MySQL实例前安装了一个边车（sidecar）服务器，并称之为VTTablet。

VTTablet作为边车服务器运行

作用：

设置了一个无状态代理服务器来路由查询，并称之为VTGate。

VTGate将查询路由到特定分片

作用：

使用多个VTGate服务器进行扩展

同时运行多个VTGate服务器来实现扩展。

设置了一个分布式键值数据库来存储有关模式、分片方案和角色的信息。

存储元信息的键值数据库

键值数据库还处理数据库之间的关系，如领导者和跟随者。

YouTube使用Zookeeper来实现键值数据库，并将这些数据缓存在VTGate上以获得更好的性能。

更新键值数据库

他们运行了一个HTTP服务器来保持键值数据库更新，并称之为VTctld。它获取所有服务器及其关系的完整列表，然后更新键值数据库。

Vitess的高级架构