《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
Microsoft SQL Azure是微软的云关系型数据库，后端存储又称为云SQL
3 r2 T& g' l1 A- S) E' {Server（Cloud SQL Server）。它构建在SQL Server之上，通过分布式技术提升传统关
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
% b4 H1 \* _8 {/ Z4 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
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。
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
' L( B- Q- q) c- Z1 v! A9 |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。
图　7-2　云SQL Server数据模型
5 y) }  C0 F) e- t' ?8 b' {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
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" q+ [  _5 r" L/ K/ e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
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
, W' h0 s6 @4 @" `6 j% o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
6 d9 a" i3 J5 x, s' |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
模式。
7 _  D8 ^% P( Y* y) J4 f% H! S# s$ a' W# Z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）。
! z: j+ I2 D# G* q% u# @% z3 T2.物理模型
! x' u! x/ q7 m  y) f8 I  q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
& s- z6 C! Z8 N! i/ Q& `（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。
  _9 B, p! ?8 n! S( L- J. u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
: H4 l/ L7 l* D& N5 T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
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
4 t6 Z  `" s6 P. D* {1 ~/ G- d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
, ^3 |% \% R- o* X# H/ j' P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
( l6 {) j) u  W4 x1 Z0 D- @4 t3 M$ V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
& {) I9 U! t# h+ x够很快分散到其他活着的机器上。
* |6 }7 ~: N* p& U, m' m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
4 T, p$ V8 U, b* c: B: BZ。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
9 S. S  Z7 i, a# b, T# C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
2 |* p/ j# m8 b0 R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、
- }( s/ }9 z/ K分布式基础部件，如图7-4所示。
' V: `+ x/ O. U( Q9 i4 l图　7-4　云SQL Server的分层架构
下面分别介绍这几个部分：
! ~0 y8 Z" q: k/ p: U/ v! p●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
schema信息。
3 h6 D' t: r3 x' i, T( B9 {! y% d●全局分区管理器（Global Partition Mana- ger）维护分区映射表信息，包括每个
, F) n$ Z  D) J3 D% k* X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
! ?3 G* Q* H3 x! }; Q3 D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
- s3 c  h  F# @, E2 _- r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。
●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
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。
●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
  h3 v7 O/ Z$ I3 n5 y- p( Q8 l守护进程。
# `3 G% O5 T6 Y( s8 g7.2.3　复制与一致性
  n2 E' v% [/ d4 K8 R) |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 Q$ g8 I, {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
6 P6 H: c5 g1 c9 L4 r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
  Z2 H: g% }% f/ }! k; V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），
  Q7 \. h  C4 h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
( t" Q: `- {3 r# C: |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
成功返回客户端。
图　7-5　云SQL Server主备同步
' Z4 B) j: G7 w$ R9 x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
4 l5 P4 H# ]+ Q3 T0 X; m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
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
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
/ l' U, c5 ]+ n% R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
! t3 k. Q  Q; R$ V$ g3 ~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
此，对写入到磁盘的数据也做校验。
; V; m- u; G4 B! l, }7.2.4　容错
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
% V8 ~5 |$ D' q: |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
% u1 Q1 P. A) c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
+ r! h7 }/ V; }: {/ {- J8 s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。
' R+ e& K3 \7 A1 B$ ?3 _5 E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。
1 X7 Y# c& o& i, d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
9 e0 ?, y- D2 s, p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
4 X. G+ G- d% `, I5 E3 l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
  m5 e/ R; k. S3 d+ D: q- |  m. _! Z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。
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
3 K& G3 g' l; [) t9 f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
8 s8 d9 g6 X: d, \( l, M* x新的副本作为新的主副本。
4 M5 Q, I4 ^. V( F. P( S7.2.5　负载均衡
, n2 l: H  `& X( L6 w0 G  f) Q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
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
! D1 V# I9 i2 [; o0 N' h# A' w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。
7 [# r. i# R5 Y3 I2 s, \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。
2 \( l. n0 G& `& }; ~. H" r% q  H7.2.6　多租户
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
& f  Z0 p" G5 J8 B: S( T使用的系统资源：
/ [* `. [1 Y; Z& [1）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
8 C8 y+ B, R: f7 W6 {& W在10秒内拒绝相应的用户请求；
& C0 l6 B' A0 ^) n2）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；
' T$ k- @! X) V  z3）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。
7.2.7　讨论
0 Z5 i  [; b* n! ?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：
2 A! D. I) i9 ^' g3 k●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
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
; E! c$ U' _& C$ e! i2 q7 L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
5 V" s/ F, t1 Y$ s/ S- N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
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
6 a2 s" H3 c' E  x: K# B* h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
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
1 U! b. V* |( J% [: R/ `. w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
9 B0 a, R  n1 q  u较麻烦。
2 `" h$ x; `, u) N6 G, z