《大规模分布式存储系统》第7章 分布式数据库【7.2】

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7.2　Microsoft SQL Azure
9 a, G2 y' j* JMicrosoft SQL Azure是微软的云关系型数据库，后端存储又称为云SQL
Server（Cloud SQL Server）。它构建在SQL Server之上，通过分布式技术提升传统关
. {5 b/ a" x" T, z8 d% ?5 I系型数据库的可扩展性和容错能力。
7.2.1　数据模型
1.逻辑模型
% {, P+ t# f) D2 w. i6 l云SQL Server将数据划分为多个分区，通过限制事务只能在一个分区执行来规避
7 v! ], r: V( T: ^4 R. x分布式事务。另外，它通过主备复制（Primary-Copy）协议将数据复制到多个副本，
保证高可用性。
* C9 h' |) o& Z8 l& |& p  e) x云SQL Server中一个逻辑数据库称为一个表格组（table group），它既可以是有
主键的，也可以是无主键的，本节只讨论有主键的表格组。如果一个表格组是有主
键的，要求表格组中所有的表格都有一个相同的列，称为划分主键（partitioning
5 g6 M! \. x$ ikey）。图中的表格组包含两个表格，顾客表（Customers）和订单表（Orders），划
分主键为顾客ID（Customers表中的Id列）。如图7-2所示。
图　7-2　云SQL Server数据模型
, U/ ]% x  X" ]4 [划分主键不需要是表格组中每个表格的唯一主键。图7-2中，顾客ID是顾客表的
3 V) @3 U9 `! p; f* A/ _唯一主键，但不是订单表的唯一主键。同样，划分主键也不需要是每个表格的聚集
索引，订单表的聚集索引为组合主键＜顾客ID，订单ID＞（＜Id,Oid＞）。
3 D0 @$ M) _0 {1 j; D9 z表格组中所有划分主键相同的行集合称为行组（row group）。顾客表的第一行
以及订单表的前两行的划分主键均为34，构成一个行组。云SQL Server只支持同一个
行组内的事务，这就意味着，同一个行组的数据逻辑上会分布到一台服务器。
如果表格组是有主键的，云SQL Server支持自动地水平拆分表格组并分散到整个
集群。同一个行组总是被一台物理的SQL Server服务，从而避免了分布式事务。这样
  p1 S( b4 \/ U, x$ Z; V: d, x3 d的好处是避免了分布式事务的两个问题：阻塞及性能，当然，也限制了用户的使用
6 b, l5 w/ e1 _0 [# z! F模式。
只读事务可以跨多个行组，但事务隔离级别最多支持读取已提交（read-
committed）。
2.物理模型
在物理层面，每个有主键的表格组根据划分主键列有序地分成多个数据分区
（partition）。这些分区之间互相不重叠，并且覆盖了所有的划分主键值。这就确保
2 X7 c$ h! a6 z  @4 y了每个行组属于一个唯一的分区。
9 l6 w" l* L) `7 \- [0 P分区是云SQL Server复制、迁移、负载均衡的基本单位。每个分区包含多个副本
（默认为3），每个副本存储在一台物理的SQL Server上。由于每个行组属于一个分
区，这也就意味着每个行组的数据量不能超过分区允许的最大值，也就是单台SQL
Server的容量上限。
& L) J% |4 o# f# j" P5 E9 H一般来说，同一个交换机或者同一个机架的机器同时出现故障的概率较大，因
4 `- {4 d' I' _1 N, \而它们属于同一个故障域（failure domain）。云SQL Server保证每个分区的多个副本
分布到不同的故障域。每个分区有一个副本为主副本（Primary），其他副本为备副
) x. {8 z9 {) R  F本（Secondary）。主副本处理所有的查询，更新事务并以操作日志的形式将事务同
步到备副本，备副本接收主副本发送的事务日志并应用到本地数据库。目前，备副
' S2 I2 X) l4 W3 Y- y! r0 K6 Y本不支持读操作，当然，这是很容易实现的，只是可能读取到过期的数据。
7 {/ j. w: Z3 i# W+ l! K% h2 ?如图7-3所示，有四个逻辑分区PA、PB、PC、PD，每个分区有一个主副本和两
0 W4 s" L% p8 U" ~+ J" X; H" ^个备副本。例如，PA有一个主副本PA P 以及两个备副本PA S1 和PA S2 。每台物理SQL
Server数据库混合存放了主副本和备副本。如果某台机器发生故障，它上面的分区能
够很快分散到其他活着的机器上。
图　7-3　云SQL Server物理模型
分区划分是动态的，如果某个分区超过了允许的最大分区大小或者负载太高，
这个分区将分裂为两个分区。假设分区A的主副本在机器X，它的备副本在机器Y和
( p5 v# C- L5 O$ nZ。如果分区A分裂为A1和A2，每个副本都需要相应地分裂为两段。为了更好地进行
负载均衡，每个副本分裂前后的角色可能不尽相同。例如，A1的主副本仍然在机器
+ ~: ]8 q1 W1 D3 GX，备副本在机器Y和机器Z；而A2的主副本可能在机器Y，备副本在机器X和机器
1 k- `1 K/ K, P  j" m5 E9 I, SZ。
. ?4 C- T2 ~% t* n2 c8 M7.2.2　架构
云SQL Server分为四个主要部分：SQL Server实例、全局分区管理、协议网关、
7 V% q5 H  V7 V& @$ p9 T# N5 C% Z& ]分布式基础部件，如图7-4所示。
图　7-4　云SQL Server的分层架构
下面分别介绍这几个部分：
●每个SQL Server实例是一个运行着SQL Server的物理进程。每个物理数据库包
含多个子数据库，它们之间互相隔离。子数据库是一个分区，包含用户的数据以及
) _$ @. C  z. Vschema信息。
●全局分区管理器（Global Partition Mana- ger）维护分区映射表信息，包括每个
分区的主键范围，每个副本所在的服务器，以及每个副本的状态，包括副本当前是
& J5 T& R$ A7 `0 d) R6 t3 u% D7 r主还是备，前一次是主还是备，正在变成主，正在被拷贝或者正在被追赶。当服务
$ Q) A9 V9 |) Z" O) x0 e) X3 X9 q2 y器发生故障时，分布式基础部件检测并确保服务器故障后通知全局分区管理器。全
" @# s2 T4 v, w% I4 p局分区管理器接着执行重新配置操作。另外，全局分区管理器监控集群中的SQL
Server工作机，执行负载均衡，副本拷贝等管理操作。
" z: R) D9 U: T7 i' p●协议网关（Protocol Gateway）负责将用户的数据库连接请求转发到相应的主分
3 `  e3 v) G, J, [* K区上。协议网关通过全局分区管理器获取分区所在的SQL Server实例，后续的读写事
- M7 c# Z2 X) N务操作都在网关与SQL Server实例之间进行。
●分布式基础部件（Distributed Fabric）用于维护机器上下线状态，检测服务器
故障并为集群中的各种角色执行选举主节点操作。它在每台服务器上都运行了一个
守护进程。
7.2.3　复制与一致性
云SQL Server采用"Quorum Commit"的复制协议，用户数据存储三个副本，至少
0 V9 F7 J4 l: c/ G! P) T9 w写成功两个副本才可以返回客户端成功。如图7-5所示，事务T的主副本分区生成操
作日志并发送到备副本。如果事务T回滚，主副本会发送一个ABORT消息给备副
4 S$ y' ]- {% ?$ N+ e" b9 @1 `$ l本，备副本将删除接收到的T事务包含的修改操作。如果事务T提交，主副本会发送
COMMIT消息给备副本，并带上事务提交顺序号（Commit Sequence Number,CSN），
; m9 u3 j2 Q# e% t每个备副本会把事务T的修改操作应用到本地数据库并发送ACK消息回复主副本。如
% Y; G$ z- P. q* @, g果主副本接收到一半以上的成功ACK（包含主副本自身），它将在本地提交事务并
" e- T/ s6 E# y! a成功返回客户端。
$ o6 P% q6 ?& A$ G$ ]图　7-5　云SQL Server主备同步
某些备副本可能出现故障，恢复后将往主副本发送本地已经提交的最后一个事
; J& Q5 c* ]3 |; [' ~, }' Q( X+ q务的提交顺序号。如果两者相差不多，主副本将直接发送操作日志给备副本；如果
( V# w0 h$ t+ s  T0 ?! Q两者相差太多，主副本将首先把数据库快照传给备副本，再把快照点之后的操作日
& i* [% T* s# }+ L$ s志传给备副本。
主副本与备副本之间传送逻辑操作日志，而不是对磁盘物理页的redo＆undo日
志。数据库索引及schema相关操作（如创建，删除表格）也通过操作日志发送。实
8 t9 k. M5 r' u6 ^3 K践过程中发现了一些硬件问题，比如某些网卡会表现出错误的行为，因此对主备之
间的所有消息都会做校验（checksum）。同样，某些磁盘会出现“位翻转”错误，因
6 N: g* n1 e2 w2 L: v3 ?; ^此，对写入到磁盘的数据也做校验。
. ?- J. l! j. i  t) {7.2.4　容错
0 w2 I! x& ^# W/ |: W如果数据节点发生了故障，需要启动宕机恢复过程。每个SQL Server实例最多服
$ D) A4 p% _1 D( i务650个逻辑分区，这些分区可能是主副本，也可能是备副本。全局分区管理器统一
调度，每次选择一个分区执行重新配置（Reconfiguration）。如果出现故障的分区是
7 q, B; \4 f8 w% N) L% j备副本，全局分区管理器首先选择一台负载较轻的服务器，接着从相应的主副本分
区拷贝数据来增加副本；如果出现故障的分区是主副本，首先需要从其他副本中选
择一个最新的备副本作为新的主副本，接着选择一台负载较轻的机器增加备副本。
由于云SQL Server采用"Quorum Commit"复制协议，如果每个分区有三个副本，至少
保证两个副本写入成功，主副本出现故障后选择最新的备副本可以保证不丢数据。
8 Y( u0 j  e  i全局分区管理器控制重新配置任务的优先级，否则，用户的服务会受到影响。
比如某个数据分片的主副本出现故障，需要尽快从其他副本中选择备副本切换为主
, _/ y, b3 j5 e# V7 @副本；某个数据分片只有一个副本，需要优先复制。另外，某些服务器可能下线很
短一段时间后重新上线，为了避免过多无用的数据拷贝，这里还需要配置一些策
略：比如只有两个副本的状态持续较长一段时间（SQL Azure默认配置为两小时）才
开始复制第三个副本。
3 A, i  {4 F$ T. ~) g全局分区管理器也采用"Quorum Commit"实现高可用性。它包含七个副本，同一
时刻只有一个副本为主，分区相关的元数据操作至少需要在四个副本上成功。如果
全局分区管理器主副本出现故障，分布式基础部件将负责从其他副本中选择一个最
4 b+ x, U8 x. g7 t  d新的副本作为新的主副本。
$ i( }# ~) g! g9 L3 a4 [8 ~8 H+ n7.2.5　负载均衡
负载均衡相关的操作包含三种：副本迁移以及主备副本切换。新的服务器节点
加入时，系统内的分区会逐步地迁移到新节点，这里需要注意的是，为了避免过多
的分区同时迁入新节点，全局分区管理器需要控制迁移的频率，否则系统整体性能
4 d2 b3 w& g/ {5 i% l+ B2 N可能会下降。另外，如果主副本所在服务器负载过高，可以选择负载较低的备副本
替换为主副本提供读写服务。这个过程称为主备副本切换，不涉及数据拷贝。
影响服务器节点负载的因素包括：读写次数，磁盘/内存/CPU/IO使用量等。全局
分区管理器会根据这些因素计算每个分区及每个SQL Server实例的负载。
7.2.6　多租户
: K7 j2 D$ N( P6 K, K  L; |云存储系统中多个用户的操作相互干扰，因此需要限制每个SQL Azure逻辑实例
使用的系统资源：
' O" v! N! Y( @/ j4 ?6 ?$ R1）操作系统资源限制，比如CPU、内存、写入速度，等等。如果超过限制，将
4 O& K" Y6 I4 Y- C# I/ O6 L在10秒内拒绝相应的用户请求；
2）SQL Azure逻辑数据库容量限制。每个逻辑数据库都预先设置了最大的容
; ~0 V& S" G3 c8 R4 T. t8 T2 d# v' S量，超过限制时拒绝更新请求，但允许删除操作；
3）SQL Server物理数据库数据大小限制。超过该限制时返回客户端系统错误，
此时需要人工介入。
" s' p: F3 y7 ?2 K3 p+ k7.2.7　讨论
( |( P7 I: e  Y7 b; o  CMicrosoft SQL Azure将传统的关系型数据库SQL Server搬到云环境中，比较符合
用户过去的使用习惯。当然，云SQL Server与单机SQL Server还是有一些区别：
●不支持的操作：Microsoft Azure作为一个针对企业级应用的平台，尽管尝试支
+ m9 k: \* X; c6 D1 K$ g; C持尽量多的SQL特性，仍然有一些特性无法支持。比如USE操作：SQL Server可以通
过USE切换数据库，不过在SQL Azure不支持，这是因为不同的逻辑数据库可能位于
8 U" y, u3 f0 V+ V' X" ^7 A不同的物理机器。
●观念转变：对于开发人员，需要用分布式系统的思维开发程序，比如一个连接
1 V4 t6 X7 k6 n- O/ Q4 ?& O9 F除了成功、失败还有第三种不确定状态：云端没有返回操作结果，操作是否成功我
3 @8 @; `/ X" r& J# D* M们无从得知；对于DBA，数据库的日常维护，比如升级、数据备份等工作都移交给
: I$ H5 }: T" t了微软，可能会有更多的精力关注业务系统架构。
相比Azure Table Storage,SQL Azure在扩展性上有一些劣势，例如，单个SQL
$ @3 E$ {2 b" \Azure实例大小限制。Azure Table Storage单个用户表格的数据可以分布到多个存储节
4 |9 w* N+ i- l7 V8 c, U4 T7 K8 H点，数据总量几乎没有限制；而单个SQL Azure实例最大限制为50GB，如果用户的数
据量大于最大值，需要用户在应用层对数据库进行水平或者垂直拆分，使用起来比
. f# u* j$ d3 X, }, F! [. T: E较麻烦。

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' P4 y, Y, B3 V# n