盘点 主流云原生数据库技术方案

作者:admin 来源:未知 浏览: 【 】 发布时间:2021-09-17 评论数:

  目前从事 RadonDB 容器化研发,华中科技大学研究生毕业,有多年的数据库内核开发经验。

  云服务提供商集群规模越来越大,甚至遍布全球,集群达到云级规模(Cloud-Scale)。

  根据以上特点,要求云产品需要提供一定 “弹性”(Elastic),而且达到云级规模;节点故障如同 “噪声” 一样不可避免,这又要求云服务有一定的 “自愈”(Resilience)能力。

  起初,通过借助 IaaS,直接将传统的数据库 “搬迁” 到云上,于是出现了关系型数据库服务(RDS)。这样虽然能部分实现 “弹性” 与 “自愈”,但是这种方案存在资源利用率低,维护成本高,可用性低等问题。于是,设计适应云特点的云原生数据库就至关重要。

  以 MySQL 为例,如果要实现高可用或者读写分离集群,则需要搭建 binlog 复制集群。

  为了解决以上问题,需要针对云上服务的特点,改造或者开发新一代云数据库,这便是云原生数据库。

  通过解耦合与少状态,计算节点扩展就会很轻量,澳门管家婆图片!扩展速度近乎进程启动的速度。避免扩展计算资源的时候,不得不浪费存储资源的窘境。

  解耦合也使得存储节点也少了一定的约束,可以使用成熟的分布式存储技术实现灵巧化,降低运维成本提高可用性。

  总体来说,此类产品其特点都是在 key-value 存储基础上包装一层分布式 SQL 执行引擎,使用 2PC 提交或者其变种方案实现事务处理能力。计算节点是 SQL 执行引擎,可以彻底实现无状态,本质是一个分布式数据库。

  Aurora 是亚马逊推出的云原生数据库。与 Google 的技术路线不同,Aurora 是传统的 MySQL(PostgreSQL)等数据库进行计算与存储分离改造,进而实现云原生的需求,但其本质仍然是单体数据库的读写分离集群。

  Aurora 论文对 Spanner 的事务处理能力并不满意,认为它是为 Google 重读(read-heavy)负载定制的数据库系统[1] 。这种方案得到一些数据库厂商的认同,出现了微软 Socrates、阿里PolarDB、腾讯 CynosDB、极数云舟 ArkDB 以及华为 TarusDB 云原生数据库等。

  由于传统数据库持久化最小单位是一个物理页,哪怕修改一行,持久化仍然是一个页,加上需要写 redo 日志与 undo 记录,本身就存在一定的写放大问题。如果机械的将文件系统替换成使用分布式文件系统,并且为了实现高可用采用多副本,则写放大效应进一步放大,导致存储网络成为瓶颈而性能无法接受。

  Aurora 继承了 Spanner 的日志持久化的思想,甚至激进提出“日志即数据库”的口号,其核心思想是存储网络尽量传输日志流,对于读操作,存储网络传输数据页在所难免,但是计算节点可以通过 buffer pool 来优化。

  数据库主实例变成计算节点,数据库主实例不再进行刷脏页动作,仅仅向存储写日志,存储应用日志实现持久化,即日志应用下沉到存储。数据库主实例没有后台写动作,没有 cache 强制刷脏替换,没有检查点;

  数据库复制实例获取日志内容,通过日志应用更新自身的 buffer/cache 等内存对象;

  将存储分段(Segment),以 10G 作为分段单位大小, 每个分段共六个副本,部署于三个可用区(Available Zone),每个可用区两个副本,Aurora 将这六个分段称为一个保护组(Protection Group,PG),实现高可用。

  存储节点能接收日志记录应用来实现数据库物理页的持久化,并且使用 Gossip 协议同步各个副本间的日志。

  存储能提供多版本物理页,用以适配多个复制实例的延迟。并且后台有历史版本页面回收线程。

  Aurora 采用仲裁协议(Quorum)多数派投票方式来检测故障节点。这种高可用的前提是,10G 分段恢复时间为 10 秒,而 10 秒内出现第二个节点故障的可能性几乎为 0。

  它采用 3 个可用区,可以形成 4/6 仲裁协议(6 个节点,写需 4 个投票,读需 3 个投票)。最坏情况是某个可用区出现灾害(地震,水灾,等)时,同时随机出现一个节点故障,此时仍然有 3 个副本,可以使用 2/3 仲裁协议(3 个节点,写需 2 个投票,读需 2 个投票)继续保持高可用性(AZ+1 高可用)。

  CynosDB[9] 几乎复刻了 Aurora 的实现方式,但是有其自身的特点:

  存储多副本之间用 Raft 算法保证高可用,Raft 算法包含了 Quorum 仲裁算法,而且更加灵活;

  与 Aurora 一样,主从计算节点通过网络传输 redo 日志,同步双方的 buffer cache 以及其他内存对象。

  PolarDB[5] 也是存储与计算分离架构,但与 Aurora 最大的不同,就是没有将 redo 日志下放到存储进行处理,计算节点仍然要向存储写物理页,仅主实例与复制实例之间使用 redo 日志进行物理复制同步 buffer pool [4]、事务等其他内存对象,使用现有的分布式文件系统,不对其进行改造。

  PolarDB 目前集中于分布式文件系统优化(PolarFS),以及查询加速优化(FPGA 加速)。

  Socrates 有一个很大的创新,日志与页面存储分离。它认为持久性(durability)不需要使用快速存储设备中的副本,而可用性(availability)不需要有固定数量的复制节点。因此 XLog 和 XStore 负责 durability,计算节点和 page server 仅用于可用性(它们失效的时候不会丢数据,仅仅是不可用);

  redo 日志传递均借助 Xlog Service,而不是通过主从计算节点通过网络传输。主实例节点不需要额外进行日志缓存来适应从实例节点。

  TaurasDB[8] 架构如上图,它继承了 Aurora 的日志下沉存储的思想,也继承了 Socrates 的日志与页面存储分离的思想,并且在计算节点添加了存储抽象层(SAL)。LogStore 与 PageStore 采用与 Aurora 类似的 Quorum 仲裁算法实现高可用。

  多机房升级版,需要考虑全球可用性,全球分布式事务能力,以及 GDPR 合规要求的地理分区(Geo-Partitioning)特性。

  由于欧盟出台通用数据保护条例(GDPR)[6],使得数据不得随意跨境转移。违者最高罚款 2000 万欧元,或者全球营收 4%。原有分布式库处理技术,例如使用复制表进行 Jion 优化,就存在违规风险。此外,国内以及其他国家均有类似的数据保护法规,合规性将来也会是重要的需求。

  基于日志进行持久化与复制更轻量,避免写放大效应,各大厂商均号称比原版 MySQL 有 5~7 倍性能。

  将数据库持久文件分片,以小粒度方式副本方式降低 MTTR,以及共识算法来实现高可用。

  云原生数据库本质是用现有技术组合,实现云原生需求,而且也是数据库实现 serverless 的必由之路。