【IT168 评论】本文根据蔡松露老师在2018年5月10日【第九届中国数据库技术大会(DTCC)】现场演讲内容整理而成。

▲蔡松露 阿里云云数据库资深技术专家、架构师

　　阿里云云数据库架构师，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。

　　摘要：从架构、产品设计、未来工作等方面全方位阐述下一代云原生数据库POLARDB。

　　正文：

　　今天主要给大家介绍一下POLARDB。POLARDB是什么?是一个云原生数据库，前一段时间，我们在巴黎的ICDE 2018大会上，对云原生这个标准做了一些阐述，今天将从架构和产品设计方面，给大家讲一下POLARDB的具体实现。

▲POLARDB架构图

　　上面这个是POLARDB的架构图，蓝色的线是数据流，红色的线是控制流，控制流是主要负责POLARDB里各个进程生命周期的管理，数据流顾名思义就是一个请求进来，数据在整个系统里的一个流转过程。

　　我们在设计POLARDB时，遵循四个原则：

　　1、 存储计算分离

　　2、 全用户态，0拷贝

　　3、 ParellelRaft，支持乱序提交

　　4、 大量使用新硬件

　　大家可以看到，我们上层是计算层，下层是存储层，存储和计算分离，中间通过RDMA高速网络相连接，

　　在计算层，有一个主节点，这个主节点负责读写请求，其余是备节点，备节点也是只读节点，只负责接收读请求。存储计算分离的好处，第一;存储计算分离了之后，相当于将原来一体化的架构做了水平的切分，切成了两层。这两层，以前，你必须要用相同的硬件，现在，你可以根据这两层不同的特点定制不同的硬件和策略。

　　例如，在计算层更关注的是什么? CPU+内存。在存储层更关注什么?可能并不是很CPU和内存，而是IO的响应时间和成本。所以，这两层差别很大。而这种差别会带来新的技术红利，我们可以把这个红利释放给用户。

　　另外，存储计算分离之后，计算层不持有数据，所以能很方便的做各种迁移。在存储层，POLARDB的存储是一个分布式的文件系统，这个分布式文件系统可以有自己的复制策略。但在以前，大一统的架构下，这件事是没有办法做的。因为，你在存储做策略，可能会干扰计算，你为计算制定策略，就可能干扰到存储。而现在，存储分离之后，存储可以做池化，池化的一个好处就是它没有碎片，也不会有不均衡的情况存在。如果有一些不均衡或热点，存储层也能自主地做一些迁移工作。你想象一下，在传统的方案中，以现在的RDS为例，有的机器上面可能有个大实例，有的机器上可能是小实例，很可能会出现一种情况，就是大实例把磁盘都快用光了，小实例所在的机器磁盘用的还不到1%，过去，你没办法去解决这种问题。但存储池化之后，这些问题完全都烟消云散了。

　　而且，存储计算分离之后，可以很方便地去做Serverless。这在存储计算没有分离之前，Serverless是没法做的。计算层怎么做一个临时的容器，那不可能的，因为数据都在一起。

　　全用户态架构，我们有用户态的分布式文件系统(libpfs)，我们有自己的polarswitch，这是一个类似本地的网关。我们有用户态的IO栈，用的是开源的SPDK，还有一个用户态的网络RDMA。

　　全用户态带来收益非常大，POLARDB性能的提升，高于某些友商，一个很重要的原因，就是来自于这种全用户态架构和对新硬件的利用。

　　我们之前做过一个测试，在Linux上一次进程切换，成本大概是在20-30微秒左右，但是在一个RDMA网络里面，一次RDMA请求可能7-10微秒，所以一次进程切换，其实都够访问三次RDMA了。所以，这个差别是非常大的。POLARDB在存储层写三副本通过RDMA，三副本写完之后，可能就20-30微秒，这20-30微秒和一次进程切换的成本其实是相当的。所以通过消除这种进程切换，还有内存拷贝带来的收益是非常巨大的。

　　上图是POALRDB文件系统-PFS的一个详细介绍。这里，我就不详细地说了，大家如果关注，我们有两篇论文，有一篇是讲这个分布式文件系统，会在今年的VLDB 2018上会对外公开，这个文件系统的特点是什么，它是POSIX的一个API，对DB层的侵入很小。

　　回到存储层，POLARDB用的是三副本，采用ParellelRaft来同步三份数据，ParellelRaft是Raft的变种，比Raft更高效。Raft不允许乱序提交和日志空洞，这些限制让Raft性能比较低、吞吐比较小，ParellelRaft允许乱序提交，而乱序的好处就是它带来吞吐量几乎会翻番。

　　大家可能会问，底层存储这么做，上层事务的语义怎么去保证?我们事务的语义主要是靠DB层自己来保证的。比如说，DB层有一个事务有很多IO，这些IO可能在底层完全是乱序执行的，但是当你事务提交时，DB层要保证这些IO都是已经成功了。

　　对于空洞，我们有一整套完整的catch-up机制，这是一个非常复杂的过程，在VLDB 2018的论文中，我们有详细论述，这篇论文刚被接收。

　　我们也用到了大量的新硬件，刚才提到了RDMA还有3D X Point，我们现在也正在研究那个Open-Channel SSD，虽然是工业化很多年了，现在应该主流的存储机上都是SSD，但是对SSD应用，目前还是有蛮多问题的。因为SSD软件和硬件并不是是非常匹配，导致我们对SSD的使用是浪费的，这种浪费一个是来自性能，还有一个是来自寿命。

　　通常Open-Channel SSD的方式，就是IO性能还有寿命最终反映到我们的成本上，都会比以前有一个较大的提升。

　　这是我们自家POLARDB和RDS的对比压测结果，通过这张图可以看出，POLARDB的平均读性能是RDS的6倍左右，平均写性能是RDS的3倍左右，当然我们这个性能还在持续提升。我们最新的一个版本应该比这个还要再涨个30—40%。

　　接下来，讲一下产品设计的特点。我们主要从五个纬度去设计我们的产品。

　　第一个是性能，性能上可以很方便的扩展到上百万的QPS，而且RT很低，我们是小于等于2毫秒。存储很方便的扩展到100TB，也可以很方便的去缩回来。

　　第二个是弹性，在版本升级、规格升降配的时候，尽量做到零宕机。在存储层还有计算层很方便的做这种Scale up Scale out。

　　第三个是兼容性，目前我们是100%兼容MySQL 5.6的

　　第四个是可用性，目前我们承诺可用性是99.95%，

　　第五个是可靠性，目前承诺的是5个9。

　　在POLARDB中，可用性方面，读和写被分离到不同的节点上，只有一个写节点，写节点可以处理读写请求，其他的节点都是只读节点，只读节点可以很方便的去做Scale out，写节点也可以很方便的做Scale up，写QPS最多可达13W，读QPS可以很方便地扩展到几百万。

　　对于扩展性，所有节点都可以做纵向扩展，只读节点可以做横向扩展，实例的存储可以做纵向扩展，存储集群可以做横向扩展，当读写节点和只读节点之间做failover时可以做到0宕机。

　　数据迁移，POLARDB数据是怎么迁移，假设你是一个RDS的用户，你可以先备份到OSS，然后在POLARDB实例里面加载OSS上的备份数据，新生成一个POLARDB的实例。

　　你也可以通过DTS(data transfer service数据传输服务)做数据的实时迁移。未来我们还能提供一个方式，将POLARDB做成一个slave，直接挂到RDS的节点，实时复制数据。

　　如果你是用的第三方的商用的数据库，这种情况我建议你走DTS。因为DTS支持的数据库类型还是非常全的。

　　对于数据可靠性，我们可以做到1个region内可用区内多个可用区之间的failover，你可以在其他可用区启动一个standby实例并且使用redolog来进行复制，也可以在多个region之间failover，我们通常使用binlog进行复制，对于备份，我们可以秒级打出一个snapshot然后上传到OSS上。

　　下面是POLARDB的一些未来工作，在引擎层，目前大家看到的可能只有一个单点写入节点，未来我们将会支持多写，其次，我们还会引入一些新的组件。比如：Cache Fusion，通过Cache Fusion最大提升计算层的性能。未来，我们会支持更多的数据库类型，比如，MySQL 5.7，PostgreSQL、DocumentDB等。这些工作现在已经开始在做了。

　　在存储层，我们会使用3D XPoint技术来提升IO性能，我们也会通过open-channel技术在提升SSD性能，将来我们也会将更多引擎层的逻辑进行下推，尽量减少更多的IO，让计算层更加简单。