重新定义数据库的时刻，阿里云数据库专家带你了解POLARDB

 

以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成，PPT下载链接。

 

演讲嘉宾简介：蔡松露（子嘉），阿里云云数据库总架构师，主要负责阿里云POLARDB、NoSQL技术以及阿里云数据库整体架构等工作。在搜索引擎、NoSQL数据库、分布式系统、操作系统内核等领域有深厚积累与丰富的经验。

 

本文主要内容有：

• 一、什么是云原生数据库
• 二、云原生数据库POLARDB架构实现
• 三、云原生数据库POLARDB产品设计

 

POLARDB是一个云原生数据库，关于云原生，演讲者团队在ICDE上做了相关阐述。本文通过视频整理，从架构和产品设计方面介绍POLARDB的架构和实现。

首先介绍实现云原生的门槛（PPT内容如下图所示），一个云原生的数据库必须拥有出色的性能，有上百万的QPS，规模很容易扩展到上百TB，同时在版本升级时尽量满足零宕机，最重要的一点是百分百兼容开源生态。门槛的定义，我们可以通过下面例子理解，一辆车可能有很拉风的外观，又有很快的速度，但是这辆车不能被直接称为跑车，也有可能是山寨车。也就是说以上的四点只是达到了云原生数据库的门槛值，还并不代表是这一个云原生的数据库。

 

下面介绍实现云原生的标准，首先我们看下图中所展示的，这些年数据库的演变。从数据库的规模来看，我们现如今处在一个数据爆炸的时代，从线性增长到如今指数级别的增长，数据库领域的核心理论也在发生变化，分布式系统领域中的CAP理论是指导我们设计系统的原则和基石，但是这个理论在最近几年也在发生改变，同时，最近也出现了很多的理论算法，例如paxos，raft等，如何应用这些算法到数据库架构的设计中是一个问题。另外，客户也在发生变化，以前的数据库客户来自于银行，政府或者全世界前500强企业，但现在的形式已经发生了巨大的转变，现在数据库的主体变成了互联网+，IOT等公司。此外，基础设施也在发生变化，以前用的是IDC等，现在很多新兴的业务都往云上迁移，而且在这个过程中一切都是在线的，包括用户与数据。

 

下图很好地展示了如今的数据爆炸形势。下图出自互联网女皇米克尔的互联网形势报告，通过报告，下图将互联网大概分为三个时代，第一是PC互联网时代，数据主要由PC产生；第二是移动互联网时代，数据产生自衣食住行，社交，工作等多个方面；第三是物联网时代，数据由传感器和终端设备产生，数据量从以前的线性增长变成了指数级别的增长。数据爆炸使得处理数据的成本越来越大，怎么采集数据，怎么存储数据，怎么搬运分析数据，都变得愈加复杂。操作数据的复杂性直接带来的后果就是，数据很难再被利用。但是，在这个新时代，数据像是石油，价值非常之大。

 

下图解释了CAP理论是怎么变化的。CAP中C代表一致性，A代表可用性，P代表分区容忍性，CAP的核心在于指出了当网络分区发生时，一致性和可用性是无法被完美地保证，无法同时被满足。C和A不是０和１的关系，而是９９％和１％的关系，也就是说C和A不是互斥关系，它们是可以无限逼近的。在有些场景下，P问题和A问题可以建模成相同的问题，谷歌大神Jeff Dean有篇论文中对这个问题做了很好的阐述，他认为在某些场景下，P问题本质上就是A问题。P产生可能有两种情况，第一种，可能是网卡宕机了导致机器发生了网络分区，也可能是交换机挂掉导致一堆机器也挂了。网卡挂掉了，看上去像机器在系统中消失了，但本质上和宕机没有区别，因为宕机看上去也是机器突然消失了，所以在这种情况下，P问题就是A问题。第二种，机器的硬件不稳定，比如磁盘很卡导致响应请求很慢，这时候取决于怎么建模， P或A问题都可以解释。Paxos的核心在于每做一个决定时，多数派同意就行，可以容忍少数派不同意，所以Paxos对网络分区是有容忍性的，如果三个副本中的一个副本写的比较慢或者出现了问题，在Paxos下不会影响其他两个副本，仍然会正确返回结果。当发生大规模的宕机时，如果系统中使用Paxos利用拓扑容忍单个交换机挂掉的情况。如果多个交换机挂掉，甚至出现了3-4个网络分区，作为一个数据库，追求的是百分百的C，其次才是A。但是，时间上，多个交换机全部挂掉的几率非常小，相反，几台机器出问题的概率非常大，所以应该着重于解决常见问题，之后使得C和A无限逼近。

 

下面介绍客户发生的变化，如下图所示。客户对数据库的需求正不断演变，首先客户希望数据库更灵活，尤其对一些创业公司来说，机会是非常重要的，例如，当出现热点新闻，或者举办双十一的活动，公司很不希望数据库成为效率的瓶颈。此外，客户希望降低使用数据库的成本，也希望数据库更高效，能够花更少的钱买到更多的能力。同时，客户希望数据库更敏捷，假设一个公司在举办双十一活动时，系统挂1个小时或1分钟是完全不同的概念，也就是说客户希望在有故障发生时，数据库是灵活的，自治的，能快速从从故障中恢复过来。总结一下，现阶段，客户对数据库的要求是，弹性，低成本，高性能，业务永续性。

 

在新时代，数据是实时在线产生，收集，清洗，存储，分析的（即Everything is Online），再实时的应用到算法训练模型上。在中国，大概有70%的新兴公司都遇到了数据化的挑战，数据化的挑战也影响到了客户的业务。如下图中列出了遇到的一些挑战，主要有高成本，能力不足(没有专业的工程师，无法实现数据的备份，数据挖掘等功能)，数据孤岛化（数据散落在各个IDC或自建的机房中，没有被很好的利用），数据规模很大（难以存储，搬运，分析，利用）。

 

以上提到的挑战促使我们设计云原生的数据库，根据总结的挑战，得出了设计云原生数据库的标准，如下图所示。首先，云原生数据库必须是HTAP的，是一整套解决方案，不仅满足TP的需求也满足AP的需求，使得TP和AP不需要远程同步，再做数据的转换，数据之间没有延迟，同时，能用一份存储同时完成TP和AP，明显降低了用户的存储成本；另外，云原生数据库应是serverless的，可以将存储进行分级，将成本降到最低，并且在serverless下的升降配非常简单；最后，云原生数据库必须是智能化的，能提供一些SQL优化，索引等，能实时监控诊断，也能提供管理系统方便成本控制。

 

下面将详细介绍做HTAP的原因，如下图所示。首先，HTAP对于分析来说，不存在任何延迟，对于实时性要求较高的业务是非常重要的，比如说实时反欺诈，过海关时需要调查的信息。同时，在架构中不需要同步，共用一份存储后，成本也会降低，不需要额外复制副本。AP和TP在计算层是被分开的，物理上完全隔离，可以在不同的维度扩展AP和TP，当AP的需求多，TP需求少时，可以扩展AP的结点，反之，扩展TP的结点，同时，AP也对TP不会造成干扰。

 

下面介绍实现Serverless的原因，如下图所示。原因主要在于两个方面，一个是成本，客户只为使用或存储付费，而且客户可以根据自己的业务模型定制不同的存储级别，比如说冷存储或热存储。这使得用户的消费呈现阶梯性，不会出现很大的跃迁。用户在刚办网站，流量还很少时，这时候可以采用serverless架构，在存储层使用冷存储，虽然延迟可能会大一些，但这是最经济的做法。随着业务的扩大，也可以在计算层继续使用Serverless架构，在存储层将冷存储换成热存储，业务再次扩大时，可以在计算层加一些结点，这样很大的提高了灵活性。

 

下面介绍提供智能化的原因，如下图所示。很多创业公司一开始支出较少，各方面的人才配置并不会齐全，云原生数据库的智能化能够告诉这些创业公司，该如何应对遇到的一些问题。同时，系统需要告诉用户此时此刻全链路的状况，存在哪些问题，如何解决。有了这些功能之后，能帮助用户从小白成为数据库专家，分布式系统专家，财务安全专家。

 

 

下面介绍进行存储计算分离的原因，如下图所示，上面一层为计算层，下面一层为存储层，两层使用RDMA连接。在计算层有一个主结点负责读写请求，还有一些备结点，只负责接收读请求。存储计算分离的好处在于对一体化架构的数据库进行水平切分，相当于切成了两层，对于这两层以前必须使用相同的硬件，现在可以根据这两层不同的特点定制不同的硬件策略。例如，在计算层更关注CPU和内存，在存储层更关注I/O响应时间和I/O成本，所以分离之后，针对这两层做出的硬件差别是很大的，这种差别又会带来新的红利，这些红利又可以释放给用户，这就是有时候技术优秀，成本还低的原因。在计算层，计算不持有数据，很方便进行迁移，在存储层，从原来大一统的架构中拆分出来，可以针对存储（分布式文件系统）有自己的复制策略，高可用的策略。相较于以前大一统的架构设计，如果对存储做一些策略会干扰到计算，对计算做策略可能干扰到存储。存储分离出来后，很方便进行池化，池化的好处在于没有碎片，也不会有不均衡的情况出现。如果有不均衡，存储层可以自己进行迁移。存储计算分离也能方便实现serverless。

 

下图展示了全用户态的设计，有用户态的文件系统，有Libpfs(分布式文件系统)，有本地类似于网关的polarswitch，有用户态的IO栈，用户态的网络。POLARDB性能的提升很大一部分来自于全用户态和对新硬件的利用。消除进程切换，以及内存拷贝带来的收益非常大。

 

下图是对文件系统的详细解释，文件系统的特点是使用POSIX API，对DB层的侵入较小。同时，它是一个静态库，直接链接到数据库进程中。分布式系统的元数据是通过PAXOS进行同步的，带来的好处是，多台机器看到的是同一个目录，当用户去操作目录时，PAXOS可以在底部做一个串行，所以不会存在数据冲突的问题。在每个计算层的节点上，都会有对元数据的缓存，目的是做访问加速。

下图展示了ParallelRaft算法，乱序会让写入加速，带来接近翻倍的性能提升。

 

架构也用到了大量的新硬件，如下图所示，包括RDMA，3D XPOINT，演讲者团队正在研究的Open-Channel SSD。虽然SSD已经工业化很多年了，主流的存储都是SSD，但是目前对SSD的应用还存在很多问题。因为SSD的软件和硬件并不是非常匹配，导致我们对SSD的使用存在浪费，浪费一方面来自性能以及寿命。Open-Channel SSD方式对IO性能和寿命的影响最终反映到成本上，都比以前有了很大的提升。

 

下图展现了POLARDB和MySQL的对比结果，读性能相较于MySQL提高了５－６倍，写性能提高了３倍左右。同时，性能也在不断提升。

 

接下来介绍一些产品设计的特点，主要从五个维度设计产品，如下图所示，首先是性能，应该很方便地就能扩展到上百万QPS，而且RT很低；存储可以很方便的扩展到100TB，也很方便的缩回来；弹性上，版本升级时，尽量做到零宕机，在存储层，计算层可以方便进行scale-up以及scale-out；目前100%能兼容MySQL5.6；在可用性方面，承诺99.95%的可用性，99.999%的可靠性。在数据安全方面，演讲者团队会做定时的snapshot，并实时上传到OSS，提供物理备份和逻辑备份。在可用性上，主结点和readonly结点可以很方便的进行角色切换。

 

产品设计上是读写分离的，如下图所示，有一个结点是主结点接收读写请求，可以很方便地进行scale-up，其他结点都是只读结点，只读结点可以很方便的进行scale-out。读能力和只读结点的数量呈线性正比。

 

可扩展性方面，如下图所示，可以在计算层做scale-out和scale-up，从用户看来存储层是在做scale-up，但因为底层是分布式文件系统，当存储水位比较高时可以很方便的加入新的存储结点，所以本质上是scale-out。

 

在数据迁移方面，如下图所示，假设你是一个RDS的用户，通过备份到OSS，在POLARDB的实例里加载OSS上的备份的数据新生成POLARDB的实例，也可以通过DTS进行数据实时的迁移。在未来还可以提供一种方式，将POLARDB做成slave，直接挂到RDS的结点上，把数据实时的同步。如果用户使用的是第三方商用的数据库，因为DTS支持的数据库类型非常多，所以建议使用DTS。

 

在数据可靠性上，如下图所示，目前在官网上购买到的版本是在一个AZ里面的三副本。

 

未来工作中，在DB引擎层未来会提供多写的能力，而且数据库引擎层会引入新的组件例如CacheFusion，最大提升计算层的性能。未来会支持更多的数据库类型，在存储层会应用更多新的硬件，对某些IO进行加速，会用Open-Channel SSD对性能进一步提升，成本进一步降低。在扫描时，做计算下推，使回到计算层的数据尽量少。演讲者希望现有的分布式文件系统和数据库联系的更紧密，能感知InnoDB的语义。

 

 

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本文作者：nirvanalucky