《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
# L7 y: ~% m, \Microsoft SQL Azure是微软的云关系型数据库，后端存储又称为云SQL
  X0 T9 V% B/ i: P& ?Server（Cloud SQL Server）。它构建在SQL Server之上，通过分布式技术提升传统关
- ~- C/ H4 A( ]% P+ P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
$ n' {9 h& t: Z: s# b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
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。
4 v; c* W1 I) j% u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
key）。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。
# r. v4 p7 `* \5 T图　7-2　云SQL Server数据模型
* y" A- c; C3 x1 W" H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 y: s' y2 g/ X, s9 Q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
: E! B9 G% b/ Z# I5 w索引，订单表的聚集索引为组合主键＜顾客ID，订单ID＞（＜Id,Oid＞）。
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
/ b& E& x  k" P8 \+ b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
2 c( m3 U4 r: E; S) A- Y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
, ~! }7 }$ P9 |: t! F+ r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）。
( h. x& l6 P; s' K0 ]6 M! L% ^6 e2.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
了每个行组属于一个唯一的分区。
' }2 W! h3 Z7 E! T+ k0 K- x' _* `1 s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
" N9 d6 |* g' L7 t4 R9 D（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
2 ^. q. J7 Q4 l$ |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。
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
/ Z4 q- U  D6 h6 c$ V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
) R4 O* M5 [4 j! [9 V0 U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
* e( O. j% n/ j# |! A9 i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
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。
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
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。
$ |& l6 P% Q! D% O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
Z。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
X，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
Z。
7.2.2　架构
" _% ~9 _- Z* x, t  ]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、
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：
. m& R* R( d5 {●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
% Q& \6 d) ~3 s! l/ B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
schema信息。
: L. q8 z; w+ J. |! Y●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
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
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
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
3 e9 _# [6 S5 f1 [, r. h* ^& FServer工作机，执行负载均衡，副本拷贝等管理操作。
●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
$ j7 j- o! n; h# i& u0 Z8 m8 \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
务操作都在网关与SQL Server实例之间进行。
; m7 J" V9 x# @●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。
' t: L# c3 O( F7.2.3　复制与一致性
  d3 d1 w; e+ }  I0 }云SQL Server采用"Quorum Commit"的复制协议，用户数据存储三个副本，至少
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
; |, `0 H3 ?/ o9 ^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
7 W, K: A- F( a& |6 m7 \$ S0 m9 \COMMIT消息给备副本，并带上事务提交顺序号（Commit Sequence Number,CSN），
- M5 M: Y7 D% ^4 z; _# ^" r) ]7 D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
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
  R1 q; b' X  k, d& [) n$ Y0 ]成功返回客户端。
$ y; T: g0 R3 J7 A3 ~图　7-5　云SQL Server主备同步
1 U! e+ e; H7 q6 L: t: s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
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
! U0 m# w% [5 D' n2 O0 ~) V! F7 a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
& S6 @3 U2 l) I1 o' ^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
; [' s. O: r0 o  Y* l) a' V5 x. X, Q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
! J3 ^% `2 H  ?" I/ v4 }3 d  D4 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
1 t4 n/ \$ m% @( S5 V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
此，对写入到磁盘的数据也做校验。
- |" Z2 Q2 M# t: F/ U* p4 P7.2.4　容错
8 \' H& g! T+ T' z( G# K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
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
$ R3 m' Y" I. W) @' S" y/ 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
; E: f3 T8 v- c% k" @! v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。
6 Q$ k5 @; D2 b- W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
1 r. M# C6 s5 N+ k: o* ?% ?; r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。
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
4 \% r7 T' E4 k2 n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
) `, K8 ~" N& T/ y4 q% j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。
0 ~1 ^" T% I' ]. T  C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
) M2 \" W! x( i# h! m+ H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
: [. R/ @6 W* J新的副本作为新的主副本。
7.2.5　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
& D% q" M7 A- G0 B# j  y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。
- I+ ?0 t) \. u0 C3 E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
  J+ \  ~$ Y2 i, {8 a8 Z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
% R; K1 K4 z# l. G  R使用的系统资源：
2 h) D: N$ r6 g1）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
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
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，
! i! {" r0 n5 m$ v: d/ A  v+ f此时需要人工介入。
8 M2 w. M- l+ Z. V7.2.7　讨论
Microsoft 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：
0 n+ r- j& E9 k) u/ l+ ~! L●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
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
) v' R) t9 @5 T: s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
, m6 z# Z5 |/ `1 P) w0 @不同的物理机器。
  ^! ], m# D7 A) X, j: I●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
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
% f  B: q# B( ]5 w% V+ X  u% l/ u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
  x7 {' q4 U0 C1 k% n) p7 R9 d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
! ?- S) v" ^4 F2 NAzure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
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
- j5 v7 W& t8 w) _9 i/ e5 |$ c$ B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
  Z- d7 H) w) Y4 A5 L  [3 z较麻烦。


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