选择合适的 DBFS 规格
TG：@yunlaoda360
根据业务需求选择合适的 DBFS 实例规格，以平衡性能和成本。对于性能要求较高的数据库场景，可选择性能优化型实例，其 IOPS 更高，时延更低，且数据存储在高性能的存储介质上，能更好地满足数据库对存储性能的需求；而对于对成本较为敏感且性能要求相对适中的场景，均衡通用型实例则是较为经济实惠的选择。
合理规划存储容量
预估业务数据的增长趋势，提前规划 DBFS 的存储容量，并利用其在线扩容功能，避免因存储空间不足而导致业务受影响。DBFS 支持在线扩容，可在业务运行过程中根据需要灵活增加存储容量，且扩容过程对业务的影响较小，不会出现不可控的 IO Hang 现象，从而更好地适应业务的发展和数据的增长。
采用多盘条带化读写技术
创建数据库文件存储时开启条带化功能，可将数据分散存储到多个磁盘上，从而提升读写带宽，突破单个 ESSD 云盘最大 64TB 的限制，进一步提高存储性能，满足数据库对高 IO 性能的需求，尤其适用于大数据量、高并发的数据库场景。
利用快照功能进行数据备份与恢复
定期创建 DBFS 快照，实现数据库的备份和恢复。快照功能基于云盘快照，是一种便捷高效的数据容灾手段，可用于应对意外数据丢失、损坏或需要恢复到之前状态等情况。同时，还可以基于快照克隆出与快照状态一致的数据库文件存储，实现数据库环境的快速复制，为数据库的开发、测试等提供便利，且快照不单独收费，仅收取 ECS 云盘快照费用。
实现存储计算分离
利用 DBFS 的存储计算分离架构，将数据库的存储和计算资源分开部署，可提高资源利用率，降低成本，并实现业务的线性扩展。在这种架构下，数据库的计算节点可以根据业务负载灵活扩展，而存储资源则由 DBFS 统一管理和扩展，避免了传统架构中存储和计算资源紧耦合所导致的扩展限制和资源浪费问题。
采用主备高可用与多活高可用架构
基于 DBFS 的共享存储功能，可实现数据库的主备高可用或多活高可用架构。与传统的主备同步模式相比，共享存储的高可用架构可节省一份数据存储成本，并且能够实现数据的强一致性，RPO 可达 0，RTO 在分钟级，大大提高了数据库的可用性和可靠性，可有效应对数据库节点故障等突发情况，保障业务的连续性。
优化数据访问与性能
通过 DBFS 内置的缓存机制和索引优化功能，可提升文件访问速度，降低文件读取和写入的延迟，进而优化数据库的性能。此外，DBFS 还采用了智能调度机制，能够根据文件访问的频次和数据热度，自动调整存储结构和索引方式，确保数据能够快速、精确地被访问，从而更好地满足数据库对高性能存储的需求，尤其适用于社交媒体平台、游戏等行业中对数据访问速度要求较高的场景。
与数据库系统深度集成
将 DBFS 与数据库系统进行深度集成，可充分发挥两者的优势。例如，将数据库中的大文件（如图像、PDF 文件、日志等）存储在 DBFS 中，而关系型数据库则专注于存储结构化数据，这样可以有效减轻数据库的负载，提高查询效率，同时降低存储成本，实现数据库存储结构的优化和资源的合理分配。
实现数据的冷热分层存储
结合 DBFS 和对象存储 OSS 的特性，对数据库中的数据进行冷热分层存储。将经常访问的热数据存储在 DBFS 中，以保证数据的快速访问和高性能读写；而对于不经常访问的历史数据或冷数据，则可将其归档到成本更低的 OSS 中，通过设置合理的生命周期策略，自动将冷数据从 DBFS 转移到 OSS，从而在降低成本的同时实现数据的长期保存和有序管理。
利用 DBFS 的共享读写特性
利用 DBFS 支持一份数据可共享式多点挂载并进行读写的特点，可实现数据库的多点读写功能，线性扩展并发读写能力，确保数据库业务的高可用性。在读密集型数据库业务场景中，通过挂载 DBFS 到多个计算节点，可实现一写多读，解决读 IO 瓶颈，提高数据库的整体性能。
定期监控与调优
通过阿里云提供的监控工具和 DBFS 自身的性能监控功能，定期对 DBFS 的性能指标进行监控，如读写吞吐量、IOPS、时延等，以便及时发现潜在的性能瓶颈和问题。根据监控结果，结合业务实际情况，对 DBFS 的参数配置、存储架构等进行相应的调优，如调整条带化参数、优化文件系统挂载方式、合理分配存储资源等，以保持数据库文件存储架构的高效运行。
