在架構(gòu)上，TDSQL 的核心思想有兩個(gè)：數(shù)據(jù)的復(fù)制（replica）和分片（sharding），其它都是由此衍生出來(lái)的。其中，

TDSQL 面向數(shù)據(jù)一致性考驗(yàn)

在金融行業(yè)，銀行、風(fēng)控、渠道等第三方通常通過(guò)讀寫(xiě)分離方式來(lái)查詢數(shù)據(jù)，而在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，由于 x86 相對(duì)較高的故障率，導(dǎo)致數(shù)據(jù)可能經(jīng)常性的出現(xiàn)錯(cuò)亂、丟失場(chǎng)景。為了解決這個(gè)問(wèn)題，就必須要求主從數(shù)據(jù)保持強(qiáng)一致和良好的讀寫(xiě)分離策略。而其中的關(guān)鍵在于如何實(shí)現(xiàn)強(qiáng)同步復(fù)制技術(shù)。

由于 MySQL 的半同步和 Galera 模式不僅對(duì)性能的損耗是非常大的，而且數(shù)據(jù)同步有大量毛刺，這給金融業(yè)務(wù)同城雙中心或兩地三中心架構(gòu)容災(zāi)架構(gòu)帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。為什么會(huì)這樣呢？

從 1996 年的 MySQL3.1.1.1 版本開(kāi)始，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)通常跑在內(nèi)網(wǎng)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境基本較好，因此 MySQL 采用的是每個(gè)連接一個(gè)線程的模型，這套模型最大的好處就是開(kāi)發(fā)特別簡(jiǎn)單，線程內(nèi)部都是同步調(diào)用，只要不訪問(wèn)外部接口，支撐每秒幾百上千的請(qǐng)求量也基本夠用，因?yàn)榇蟛糠智闆r下 IO 是瓶頸。

但隨著當(dāng)前硬件的發(fā)展，尤其是 ssd 等硬件出現(xiàn)，IO 基本上不再是瓶頸，如再采用這套模型，并采用阻塞的方式調(diào)用延遲較大的外部接口，則 CPU 都會(huì)阻塞在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)答上了，性能自然上不去。

為了解決這些問(wèn)題，TDSQL 引入了線程池，將數(shù)據(jù)庫(kù)線程池模型 (執(zhí)行 SQL 的邏輯) 針對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化，并支持組提交方案。例如，在 binlog 復(fù)制方案上將復(fù)制線程分解：

  1. 任務(wù)執(zhí)行到寫(xiě) binlog 為止，然后將會(huì)話保存到 session 中，接著執(zhí)行下一輪循環(huán)去處理其它請(qǐng)求了，這樣就避免讓線程阻塞等待應(yīng)答
  2. MySQL 自身負(fù)責(zé)主備同步的 dump 線程會(huì)將 binlog 立即發(fā)送出去，備機(jī)的 io 線程收到 binlog 并寫(xiě)入到 relaylog 之后，再通過(guò) udp 給主機(jī)一個(gè)應(yīng)答
  3. 在主機(jī)上，開(kāi)一組線程來(lái)處理應(yīng)答，收到應(yīng)答之后找到對(duì)應(yīng)的會(huì)話，執(zhí)行下半部分的 commit，send 應(yīng)答，綁定到 epoll 等操作。綁定到 epoll 之后這個(gè)連接又可以被其它線程檢測(cè)到并執(zhí)行。

改造后， TDSQL 基本可以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型。

但上述方案還有小缺陷：當(dāng)主機(jī)故障，binlog 沒(méi)有來(lái)得及發(fā)送到遠(yuǎn)端，雖然此時(shí)不會(huì)返回給業(yè)務(wù)成功，備機(jī)上不存在這筆數(shù)據(jù)，然而在主機(jī)故障自愈后，主機(jī)會(huì)多出來(lái)這筆事務(wù)的數(shù)據(jù)。解決方法是對(duì)新增的事務(wù)根據(jù) row 格式的 binlog 做閃回，這樣就有效解決了數(shù)據(jù)強(qiáng)一致的問(wèn)題。

基于規(guī)則和基于代價(jià)的查詢引擎

當(dāng)前大多數(shù)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)都設(shè)計(jì)的是基于規(guī)則的查詢引擎 (RBO)，這意味著，它有著一套嚴(yán)格的使用規(guī)則，只要你按照它去寫(xiě) SQL 語(yǔ)句，無(wú)論數(shù)據(jù)表中的內(nèi)容怎樣，也不會(huì)影響到你的“執(zhí)行計(jì)劃”，但這意味著該規(guī)則復(fù)雜的數(shù)據(jù)計(jì)算需求不“敏感”。雖然金融業(yè)務(wù)都有自己的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然而也會(huì)經(jīng)常需要在 OLTP 類(lèi)業(yè)務(wù)中執(zhí)行事務(wù)、Join 甚至批處理。

TDSQL 在 SQLENGINE 實(shí)現(xiàn)了基于代價(jià)的查詢引擎 (CBO)，SQL 經(jīng)過(guò) SQLENGINE 的詞法、語(yǔ)法解析、語(yǔ)義分析和 SQL 優(yōu)化之后，會(huì)生成分布式的查詢計(jì)劃，并根據(jù)數(shù)據(jù)路由策略（基于代價(jià)的查詢引擎）進(jìn)行下推計(jì)算，最后對(duì)匯總的數(shù)據(jù)返回給前端。

而作為分布式的計(jì)算引擎，在存儲(chǔ)與計(jì)算引擎相分離的情況下，非常重要的一環(huán)就是如何將計(jì)算盡量下推的下面的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。因此 TDSQL 的 SQLENGINE 在經(jīng)過(guò)大量業(yè)務(wù)打磨后，實(shí)現(xiàn)了基于 shard key 下推、索引條件下推、驅(qū)動(dòng)表結(jié)果下推、null 下推、子查詢下推、left join 轉(zhuǎn)化成 inner join 等多達(dá) 18 種下推優(yōu)化手段，盡量降低數(shù)據(jù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)傳輸帶來(lái)的壓力，以提供更好的分布式查詢的能力，支撐金融交易的關(guān)聯(lián)操作。

如果說(shuō)騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)歷史是一部從蟄伏到發(fā)展再到突破的歷史，那么可以說(shuō)接下來(lái) CynosDB 的推出，讓騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)迎來(lái)了新一輪云應(yīng)用場(chǎng)景下的突破與變遷。

二、真正云原生數(shù)據(jù)庫(kù) CynosDB 技術(shù)解析

2017 年，在騰訊云服務(wù)了百萬(wàn)客戶之后，騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)迎來(lái)了突破。由開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)適配業(yè)務(wù)和具體場(chǎng)景，騰訊云自主研發(fā)了一款真正的云原生數(shù)據(jù)庫(kù)CynosDB。作為騰訊云在數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的重要布局，CynosDB 單節(jié)點(diǎn)讀性能可以達(dá)到 130 萬(wàn) QPS，全面超越業(yè)內(nèi)目前最高的 100 萬(wàn) QPS 水平。它將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)云上的難題，其設(shè)計(jì)思路可以概括為以下幾點(diǎn)：

  1. 首先是計(jì)算存儲(chǔ)分離，比如把運(yùn)算 CPU 或者內(nèi)存放在一起統(tǒng)一分配，可以獲得彈性調(diào)度能力。
  2. 第二個(gè)是日志下沉及異步回放，同時(shí)我們移除了數(shù)據(jù)頁(yè)面的刷臟邏輯，這樣降低了計(jì)算存儲(chǔ)分離的架構(gòu)下的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)。
  3. 第三個(gè)就是分布式存儲(chǔ)，這也是我們騰訊云自研的分布存儲(chǔ)系統(tǒng)，共享的分布式存儲(chǔ)可以橫向擴(kuò)展。
  4. 第四個(gè)是后臺(tái)的持續(xù)日志備份，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)我們的備份是在數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)上去拷日志完成備份，而 CynosDB 的持續(xù)備份是在存儲(chǔ)上進(jìn)行，不干擾數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例，減輕由于備份的工作任務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的沖擊，并且用戶可以不必關(guān)心備份策略和備份存儲(chǔ)資源規(guī)劃。
計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化

這里需要重點(diǎn)說(shuō)下計(jì)算和存儲(chǔ)分離。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化演進(jìn)歷史，基本上是和IO 做斗爭(zhēng)的歷史，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)是有狀態(tài)、重 IO 的服務(wù)，傳統(tǒng) MySQL 架構(gòu)有多個(gè) IO 類(lèi)型，存儲(chǔ)相同的文件，所以主機(jī)和備機(jī)的磁盤(pán)會(huì)有很多相同的 IO 和冗余的文件。即便數(shù)據(jù)庫(kù)被搬上云，為了在云上做彈性的擴(kuò)容，開(kāi)發(fā)者依然面臨傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)所面臨的問(wèn)題。

基于以上痛點(diǎn)，CynosDB 引入計(jì)算存儲(chǔ)分離的架構(gòu)，存儲(chǔ)層使用共享的分布式塊存儲(chǔ)云服務(wù)，計(jì)算層則將不必要的 IO 全部卸載，實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)基于日志傳輸?shù)男录軜?gòu)。

CynosDB 架構(gòu)有如下幾個(gè)特點(diǎn)：
  1. 日志即數(shù)據(jù)庫(kù)。架構(gòu)中只有日志流，因而只有日志能表達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)；
  2. IO 卸載。除了日志，其他所有類(lèi)型 IO 全部卸載，如數(shù)據(jù)文件、源數(shù)據(jù)文件、biglog 文件等；
  3. 無(wú)狀態(tài)。本地文件將不復(fù)存在，包括日志文件，所以計(jì)算層是無(wú)狀態(tài)的。

在新架構(gòu)中，日志處理無(wú)可厚非具有非常重要的作用。其中連續(xù)的日志在存儲(chǔ)層被打散成了很多的小的分片，分別存儲(chǔ)在不同的 cell 里。而日志處理的邏輯是將存儲(chǔ)引擎將日志發(fā)給存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)將日志放到一個(gè)日志隊(duì)列里面，并將其持久化，之后立即返回給存儲(chǔ)引擎，當(dāng)存儲(chǔ)引擎獲得日志的反饋后就可以將一部分事務(wù)提交。其中，存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)會(huì)異步的進(jìn)行一些操作，這些操作和事務(wù)的提交過(guò)程無(wú)關(guān)，不影響事務(wù)的提交響應(yīng)速度。

而在數(shù)據(jù)庫(kù)里面，如果 buffer 足夠的話，數(shù)據(jù)庫(kù)的寫(xiě)性能是和日志的落盤(pán)時(shí)間相關(guān)的，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)組提交機(jī)制可能存在幾個(gè)問(wèn)題，一是如果有大量的連接進(jìn)來(lái)，MySQL 將會(huì)為每一個(gè)連接創(chuàng)建一個(gè)線程，如果用戶的業(yè)務(wù)沒(méi)有連接管理，那么將會(huì)存在頻繁的線程創(chuàng)建與銷(xiāo)毀，浪費(fèi)很多資源，同時(shí)，大量并發(fā)線程的鎖沖突以及切換代價(jià)也會(huì)非常大。

針對(duì)以上問(wèn)題，CynosDB 引入了線程池，直接解決了資源管理和線程切換的問(wèn)題，但線程池只適合處理短任務(wù)。為此，CynosDB 同時(shí)引入了異步組提交的機(jī)制，基于線程池實(shí)現(xiàn)，再增加獨(dú)立的日志寫(xiě)線程 log writer，每一個(gè)工作線程提交事務(wù)的時(shí)候，并不是去做寫(xiě)和刷的操作，而是將自己的請(qǐng)求提交到一個(gè)提交隊(duì)列里去，然后立即返回給 Server 層，以便釋放自己的線程資源。如果某一段日志持久化成功之后，log writer 會(huì)喚醒提交隊(duì)列里面等待的請(qǐng)求，將其重新調(diào)度到線程池的高優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，重新獲得工作線程執(zhí)行事務(wù)提交后的工作。如此一來(lái)就能高效的利用線程池的資源，同時(shí)做到資源的控制，避免上下文頻繁切換帶來(lái)的性能問(wèn)題。

日志下沉、異步回放的關(guān)鍵設(shè)計(jì)

日志下沉是什么意思？比如開(kāi)發(fā)者在一個(gè)頁(yè)面做插入操作，生成的日志會(huì)放到日志管理子系統(tǒng)的日志 buffer 里，日志 buffer 的重用、刷新、并發(fā)管理等都是由數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)做。CynosDB 會(huì)把日志管理做成獨(dú)立模塊，并在 CynosStore Client 中實(shí)現(xiàn)。任何數(shù)據(jù)庫(kù)如果想接入這個(gè)系統(tǒng)的話，都不用去關(guān)心日志管理，直接調(diào)相關(guān)接口完成日志記錄即可。這里的日志和普通日志存在區(qū)別，比如 PG 的日志更偏向邏輯的概念，而 CynosDB 的日志，記錄的是物理修改（對(duì)某頁(yè)面的什么位置做了什么內(nèi)容的修改）。另外，日志向日志 buffer 的插入過(guò)程是并行的，若有 5 個(gè)用戶同時(shí)生成日志，往日志 buffer copy 都是并行進(jìn)行的而非串行。

總結(jié)來(lái)說(shuō)，日志下沉是指 DB 層產(chǎn)生的日志都會(huì)放到 CynosStore Client 的 buffer 中，然后異步發(fā)送到分布式存儲(chǔ)中，而不是存到本地。而在分布式存儲(chǔ)中有一塊固定的存儲(chǔ)空間來(lái)專門(mén)存儲(chǔ)日志，由于空間大小固定，因此在 CynosStore 中會(huì)有特定的線程，定時(shí)地把日志異步地合并到數(shù)據(jù)頁(yè)面上，通過(guò)這種日志回收機(jī)制可以有效的利用日志空間，保證寫(xiě)的連續(xù)性。

CynosDB 應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)規(guī)劃

近日，騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù) CynosDB 正式亮相 MariaDB 用戶者大會(huì)，并受到了 MariaDB 基金會(huì)以及眾多參會(huì)者的認(rèn)可。

與此同時(shí)，騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品總監(jiān)王義成還向記者透露，今年 Q3，CynosDB 將會(huì)徹底完成商業(yè)化。CynosDB 的技術(shù)能力以及存儲(chǔ)層早已具備按使用量計(jì)費(fèi)的能力，計(jì)算層也正在進(jìn)行相應(yīng)的適配，待 CynosDB 商業(yè)化后將逐步推上日程。

由于 CynosDB 對(duì)主流開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的兼容，以及快速?gòu)椥陨?jí)、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等優(yōu)勢(shì)，王義成稱，CynosDB 未來(lái)將持續(xù)落地應(yīng)用于包括互聯(lián)網(wǎng)及游戲等廣闊的行業(yè)，幫助用戶更好地應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰，加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

三、后記

從 2012 年到 2019 年，這七年，騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)不見(jiàn)證、參與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展史上的一次次突破與迭代?；赝@段從開(kāi)源到適配，從適配到自研的歷程，騰訊云可以說(shuō)將每一次經(jīng)由業(yè)務(wù)適配考驗(yàn)后的思考、經(jīng)驗(yàn)都化作數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)的“活水”，灌溉自身業(yè)務(wù)的同時(shí)也灌溉了開(kāi)發(fā)者社區(qū)。

但值得注意的是，在長(zhǎng)達(dá)幾十年的時(shí)間里，由于國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)啟動(dòng)較晚，國(guó)外巨頭始終占據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)絕對(duì)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，使得國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展十分艱難。未來(lái)，由云原生技術(shù)帶來(lái)的一系列新技術(shù)與市場(chǎng)機(jī)遇，不僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)管理員的挑戰(zhàn)，也是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品內(nèi)核與工具的考驗(yàn)，接下來(lái)騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)“風(fēng)”往何處吹？且看“行云”。

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songjy

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