1.TiDB 系统架构
TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库，结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL，支持无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。
TiDB 具备如下特性：
- 高度兼容 MySQL
大多数情况下，无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。
- 水平弹性扩展
通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。
无限水平扩展是 TiDB 的一大特点，这里说的水平扩展包括两方面：计算能力和存储能力。TiDB Server 负责处理 SQL 请求，随着业务的增长，可以简单的添加 TiDB Server 节点，提高整体的处理能力，提供更高的吞吐。TiKV 负责存储数据，随着数据量的增长，可以部署更多的 TiKV Server 节点解决数据 Scale 的问题。PD 会在 TiKV 节点之间以 Region 为单位做调度，将部分数据迁移到新加的节点上。所以在业务的早期，可以只部署少量的服务实例（推荐至少部署 3 个 TiKV， 3 个 PD，2 个 TiDB），随着业务量的增长，按照需求添加 TiKV 或者 TiDB 实例。
- 高可用
高可用是 TiDB 的另一大特点，TiDB/TiKV/PD 这三个组件都能容忍部分实例失效，不影响整个集群的可用性。下面分别说明这三个组件的可用性、单个实例失效后的后果以及如何恢复。
TiDB 高可用:TiDB 是无状态的，推荐至少部署两个实例，前端通过负载均衡组件对外提供服务。当单个实例失效时，会影响正在这个实例上进行的 Session，从应用的角度看，会出现单次请求失败的情况，重新连接后即可继续获得服务。单个实例失效后，可以重启这个实例或者部署一个新的实例。
PD高可用:PD 是一个集群，通过 Raft 协议保持数据的一致性，单个实例失效时，如果这个实例不是 Raft 的 leader，那么服务完全不受影响；如果这个实例是 Raft 的 leader，会重新选出新的 Raft leader，自动恢复服务。PD 在选举的过程中无法对外提供服务，这个时间大约是3秒钟。推荐至少部署三个 PD 实例，单个实例失效后，重启这个实例或者添加新的实例。
TiKV高可用:TiKV 是一个集群，通过 Raft 协议保持数据的一致性（副本数量可配置，默认保存三副本），并通过 PD 做负载均衡调度。单个节点失效时，会影响这个节点上存储的所有 Region。对于 Region 中的 Leader 结点，会中断服务，等待重新选举；对于 Region 中的 Follower 节点，不会影响服务。当某个 TiKV 节点失效，并且在一段时间内（默认 30 分钟）无法恢复，PD 会将其上的数据迁移到其他的 TiKV 节点上。
- 分布式事务
TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。
- 真正金融级高可用
相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保证，且在不丢失大多数副本的前提下，可以实现故障的自动恢复 (auto-failover)，无需人工介入。
- 一站式 HTAP 解决方案
TiDB 作为典型的 OLTP 行存数据库，同时兼具强大的 OLAP 性能，配合 TiSpark，可提供一站式 HTAP 解决方案，一份存储同时处理 OLTP & OLAP，无需传统繁琐的 ETL 过程。
- 云原生 SQL 数据库
TiDB 是为云而设计的数据库，支持公有云、私有云和混合云，使部署、配置和维护变得十分简单。
2.TiKV Server 存储层
TiKV Server 负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。存储数据的基本单位是 Region，每个 Region 负责存储一个 Key Range（从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间）的数据，每个 TiKV 节点会负责多个 Region。TiKV 使用 Raft 协议做复制，保持数据的一致性和容灾。副本以 Region 为单位进行管理，不同节点上的多个 Region 构成一个 Raft Group，互为副本。数据在多个 TiKV 之间的负载均衡由 PD 调度，这里也是以 Region 为单位进行调度。
- 1.水平扩展
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：一种是按照 Key 做 Hash，根据 Hash 值选择对应的存储节点；另一种是分 Range，某一段连续的 Key 都保存在一个存储节点上。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，我们将每一段叫做一个 Region，并且我们会尽量保持每个 Region 中保存的数据不超过一定的大小(这个大小可以配置，目前默认是 64mb)。每一个 Region 都可以用 StartKey 到 EndKey 这样一个左闭右开区间来描述。
- 2.事务
TiKV 的事务采用的是 Percolator 模型，并且做了大量的优化。TiKV 的事务采用乐观锁(TiKV通过实现MVCC来处理并发问题)，事务的执行过程中，不会检测写写冲突，只有在提交过程中，才会做冲突检测，冲突的双方中比较早完成提交的会写入成功，另一方会尝试重新执行整个事务。当业务的写入冲突不严重的情况下，这种模型性能会很好，比如随机更新表中某一行的数据，并且表很大。但是如果业务的写入冲突严重，性能就会很差，举一个极端的例子，就是计数器，多个客户端同时修改少量行，导致冲突严重的，造成大量的无效重试。
3.TiDB Server 运算层
TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址，与 TiKV 交互获取数据，最终返回结果。TiDB Server 是无状态的，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（如LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址。
用户的 SQL 请求会直接或者通过 Load Balancer 发送到 tidb-server，tidb-server 会解析 MySQL Protocol Packet，获取请求内容，然后做语法解析、查询计划制定和优化、执行查询计划获取和处理数据。数据全部存储在 TiKV 集群中，所以在这个过程中 tidb-server 需要和 tikv-server 交互，获取数据。最后 tidb-server 需要将查询结果返回给用户。
4.PD Server 调度层
Placement Driver (简称 PD) 是整个集群的管理模块，其主要工作有三个：一是存储集群的元信息（某个 Key 存储在哪个 TiKV 节点）；二是对 TiKV 集群进行调度和负载均衡（如数据的迁移、Raft group leader 的迁移等）；三是分配全局唯一且递增的事务 ID。PD 是一个集群，需要部署奇数个节点，一般线上推荐至少部署 3 个节点。
PD 不断的通过 Store 或者 Leader 的心跳包收集信息，获得整个集群的详细数据，并且根据这些信息以及调度策略生成调度操作序列，每次收到 Region Leader 发来的心跳包时，PD 都会检查是否有对这个 Region 待进行的操作，通过心跳包的回复消息，将需要进行的操作返回给 Region Leader，并在后面的心跳包中监测执行结果。注意这里的操作只是给 Region Leader 的建议，并不保证一定能得到执行，具体是否会执行以及什么时候执行，由 Region Leader 自己根据当前自身状态来定。
5.TiSpark 数据分析层
TiSpark 作为 TiDB 中解决用户复杂 OLAP 需求的主要组件，将 Spark SQL 直接运行在 TiDB 存储层上，同时融合 TiKV 分布式集群的优势，并融入大数据社区生态。至此，TiDB 可以通过一套系统，同时支持 OLTP 与 OLAP，免除用户数据同步的烦恼。
6.扩容缩容(存储层)
TiDB 集群扩容缩容方案： https://www.pingcap.com/docs-cn/op-guide/horizontal-scale/
TiDB 集群扩容缩容方案(使用TiDB Ansible)： https://www.pingcap.com/docs-cn/op-guide/ansible-deployment-scale/
7.数据同步(Binlog同步)
TiDB-Binlog 是一个用于收集 TiDB 的 Binlog，并提供实时备份和同步功能的商业工具。TiDB-Binlog 支持以下功能场景：
数据同步：同步 TiDB 集群数据到其他数据库。
实时备份和恢复：备份 TiDB 集群数据，同时可以用于 TiDB 集群故障时恢复。
TiDB-Binlog 的整体架构：
TiDB-Binlog 集群主要分为 Pump 和 Drainer 两个组件：
Pump：用于实时记录 TiDB 产生的 Binlog，并将 Binlog 按照事务的提交时间进行排序，再提供给 Drainer 进行消费。
Drainer：从各个 Pump 中收集 Binlog 进行归并，再将 Binlog 转化成 SQL 或者指定格式的数据，最终同步到下游。
主要特性: 1.多个 Pump 形成一个集群，可以水平扩容；2.TiDB 通过内置的 Pump Client 将 Binlog 分发到各个 Pump；3.Pump 负责存储 Binlog，并将 Binlog 按顺序提供给 Drainer；4.Drainer 负责读取各个 Pump 的 Binlog，归并排序后发送到下游。
Drainer支持的db-type： “mysql”, “pb”, “kafka”, “flash”, “tidb”。
8.参考资料
TiDB官网: https://www.pingcap.com/docs-cn/