《大规模分布式存储系统》第8章OceanBase架构初探【8.4】

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8.4　架构剖析
8.4.1　一致性选择
Eric Brewer教授的CAP理论指出，在满足分区可容忍性的前提下，一致性和可
# I. |; i& A0 `  R4 {5 }用性不可兼得。
. Y* I9 J9 ?, {! h9 t& s虽然目前大量的互联网项目选择了弱一致性，但我们认为这是底层存储系统，
比如MySQL数据库，在大数据量和高并发需求压力之下的无奈选择。弱一致性给应
用带来了很多麻烦，比如数据不一致时需要人工订正数据。如果存储系统既能够满
* ]; K. L/ O4 \3 @' c足大数据量和高并发的需求，又能够提供强一致性，且硬件成本相差不大，用户将
) `/ Z/ a0 I, J. `/ R7 K毫不犹豫地选择它。强一致性将大大简化数据库的管理，应用程序也会因此而简
化。因此，OceanBase选择支持强一致性和跨行跨表事务。
9 `# Z# E+ t4 J& uOceanBase UpdateServer为主备高可用架构，修改操作流程如下：
1）将修改操作的操作日志（redo日志）发送到备机；
) b: g: f7 i% D2）将修改操作的操作日志写入主机硬盘；
3）将操作日志应用到主机的内存表中；
4）返回客户端写入成功。
OceanBase要求将操作日志同步到主备的情况下才能够返回客户端写入成功，即
7 \: m: I+ x, q  @0 R, x使主机出现故障，备机自动切换为主机，也能够保证新的主机拥有以前所有的修改
! t- h. y2 ]% ~) k3 Z操作，严格保证数据不丢失。另外，为了提高可用性，OceanBase还增加了一种机
7 O) |2 L" N9 I% C; d, N制，如果主机往备机同步操作日志失败，比如备机故障或者主备之间网络故障，主
; k( P" \$ o# x" R  g0 D0 L机可以将备机从同步列表中剔除，本地更新成功后就返回客户端写入成功。主机将
& @7 J, r8 o, X- @% w备机剔除前需要通知RootServer，后续如果主机故障，RootServer能够避免将不同步
的备机切换为主机。
OceanBase的高可用机制保证主机、备机以及主备之间网络三者之中的任何一个
5 D% S7 V; M6 `- r$ h* S( u# l+ n出现故障都不会对用户产生影响，然而，如果三者之中的两个同时出现故障，系统
2 m* N* v$ w% M+ o% y0 z/ t/ j; K可用性将受到影响，但仍然保证数据不丢失。如果应用对可用性要求特别高，可以
增加备机数量，从而容忍多台机器同时出现故障的情况。
OceanBase主备同步也允许配置为异步模式，支持最终一致性。这种模式一般用
+ k: c0 ^$ G: J! n5 e来支持异地容灾。例如，用户请求通过杭州主站的机房提供服务，主站的
UpdateServer内部有一个同步线程不停地将用户更新操作发送到青岛机房。如果杭州
1 o) `# ^6 L* u4 m' E* V" F机房整体出现不可恢复的故障，比如地震，还能够通过青岛机房恢复数据并继续提
供服务。
. T( q; z8 D' @' [, G/ J1 m6 g另外，OceanBase所有写事务最终都落到UpdateServer，而UpdateServer逻辑上是
一个单点，支持跨行跨表事务，实现上借鉴了传统关系数据库的做法。
8.4.2　数据结构
OceanBase数据分为基线数据和增量数据两个部分，基线数据分布在多台
, S( U2 d/ v+ xChunkServer上，增量数据全部存放在一台UpdateServer上。如图8-5所示，系统中有5
个子表，每个子表有3个副本，所有的子表分布到4台ChunkServer上。RootServer中维
护了每个子表所在的ChunkServer的位置信息，UpdateServer存储了这5个子表的增量
) A8 B# H/ I/ x+ u) }更新。
图　8-5　OceanBase数据结构
不考虑数据复制，基线数据的数据结构如下：
  ~, u( g' f- \$ x●每个表格按照主键组成一颗分布式B+树，主键由若干列组成；
●每个叶子节点包含表格一个前开后闭的主键范围（rk1，rk2]内的数据；
●每个叶子节点称为一个子表（tablet），包含一个或者多个SSTable；
●每个SSTable内部按主键范围有序划分为多个块（block）并内建块索引（block
index）；
3 E/ |/ t8 r: b- z7 @●每个块的大小通常在4～64KB之间并内建块内的行索引；
●数据压缩以块为单位，压缩算法由用户指定并可随时变更；
●叶子节点可能合并或者分裂；
3 N3 d( l' P4 N1 `% ]●所有叶子节点基本上是均匀的，随机地分布在多台ChunkServer机器上；
●通常情况下每个叶子节点有2～3个副本；
●叶子节点是负载平衡和任务调度的基本单元；
( `" D- ~. q7 C: s8 R% [●支持布隆过滤器的过滤。
增量数据的数据结构如下：
, E0 v3 h3 F6 c, |●增量数据按照时间从旧到新划分为多个版本；
) ?) t) y5 \4 L; Z3 K●最新版本的数据为一颗内存中的B+树，称为活跃MemTable；
●用户的修改操作写入活跃MemTable，到达一定大小后，原有的活跃MemTable
将被冻结，并开启新的活跃MemTable接受修改操作；
●冻结的MemTable将以SSTable的形式转储到SSD中持久化；
% A2 R' v! @& t8 l●每个SSTable内部按主键范围有序划分为多个块并内建块索引，每个块的大小
' J' j, ]7 N& @8 D' m' s0 K0 M通常为4～8KB并内建块内行索引，一般不压缩；
●UpdateServer支持主备，增量数据通常为2个副本，每个副本支持RAID1存储。
8.4.3　可靠性与可用性
, o. S5 W( G( F5 E/ f分布式系统需要处理各种故障，例如，软件故障、服务器故障、网络故障、数
" e' m+ Z# Y: C( o6 `7 b) ]. `% N1 U" F据中心故障、地震、火灾等。与其他分布式存储系统一样，OceanBase通过冗余的方
! m! Z' N6 M. M( M& X式保障了高可靠性和高可用性。方法如下所示：
●OceanBase在ChunkServer中保存了基线数据的多个副本。单集群部署时一般会
配置3个副本；主备集群部署时一般会配置每个集群2个副本，总共4个副本。
1 Y9 ?1 [$ x/ S3 i8 ~6 e- b●OceanBase在UpdateServer中保存了增量数据的多个副本。UpdateServer主备模
4 T1 N, R, m! X4 u) Z: G式下主备两台机器各保存一个副本，另外，每台机器都通过软件的方式实现了
  l: j9 k3 N6 B' J  K: RRAID1，将数据自动复制到多块磁盘，进一步增强了可靠性。
+ W: P- J7 f7 a6 J3 U●ChunkServer的多个副本可以同时提供服务。Bigtable以及HBase这样的系统服务
$ J. m: \- z+ k- P' s* s节点不冗余，如果服务器出现故障，需要等待其他节点恢复成功才能提供服务，而
OceanBase多个ChunkServer的子表副本数据完全一致，可以同时提供服务。
●UpdateServer主备之间为热备，同一时刻只有一台机器为主UpdateServer提供写
2 I; ^& C: X# i& X服务。如果主UpdateServer发生故障，OceanBase能够在几秒中之内（一般为3～5
秒）检测到并将服务切换到备机，备机几乎没有预热时间。
( D2 F! n$ G  K. ~+ _9 r4 u: u" c4 C* R●OceanBase存储多个副本并没有带来太多的成本。当前的主流服务器的磁盘容
量通常是富余的，例如，300GB×12或600GB×12的服务器有3TB或6TB左右的磁盘总
: R% R' N7 @: ^, H( L0 Q4 Y容量，但存储系统单机通常只能服务少得多的数据量。
% }) t1 W; H1 `) ?$ n9 w8.4.4　读写事务
在OceanBase系统中，用户的读写请求，即读写事务，都发给MergeServer。
MergeServer解析这些读写事务的内容，例如词法和语法分析、schema检查等。对于
% l2 [& \3 k! L8 c* @2 o4 D只读事务，由MergeServer发给相应的ChunkServer分别执行后再合并每个ChunkServer
3 t; B0 V) |+ H; M的执行结果；对于读写事务，由MergeServer进行预处理后，发送给UpdateServer执
3 y2 [8 q- ?1 j8 t3 U; V" z  S行。
只读事务执行流程如下：
& U. L3 `+ g3 f, ~% T0 j& n& G" D1）MergeServer解析SQL语句，词法分析、语法分析、预处理（schema合法性检
5 s, t. Y, X6 a9 c查、权限检查、数据类型检查等），最后生成逻辑执行计划和物理执行计划。
9 V4 q5 D+ a( O. R8 o) t) N2）如果SQL请求只涉及单张表格，MergeServer将请求拆分后同时发给多台
7 W6 D' n7 u& l: N! K" K' GChunkServer并发执行，每台ChunkServer将读取的部分结果返回MergeServer，由
MergeServer来执行结果合并。
. ?# p& }  Q2 l. m3）如果SQL请求涉及多张表格，MergeServer还需要执行联表、嵌套查询等操
作。
4）MergeServer将最终结果返回给客户端。
2 ?! v# K, a( p6 }% W- Y# k读写事务执行流程如下：
1）与只读事务相同，MergeServer首先解析SQL请求，得到物理执行计划。
2）MergeServer请求ChunkServer获取需要读取的基线数据，并将物理执行计划和
基线数据一起传给UpdateServer。
# V1 O3 d/ c, [3 b8 T# J3）UpdateServer根据物理执行计划执行读写事务，执行过程中需要使用
MergeServer传入的基线数据。
4）UpdateServer返回MergeServer操作成功或者失败，MergeServer接着会把操作
结果返回客户端。
例如，假设某SQL语句为："update t1 set c1=c1+1 where rowkey=1"，即将表格t1
中主键为1的c1列加1，这一行数据存储在ChunkServer中，c1列的值原来为2012。那
( j. o6 ~% q4 }  t& ^么，MergeServer执行SQL时首先从ChunkServer读取主键为1的数据行的c1列，接着将
读取结果（c1=2012）以及SQL语句的物理执行计划一起发送给UpdateServer。
UpdateServer根据物理执行计划将c1加1，即将c1变为2013并记录到内存表
- F; Y6 H( E: Q4 J（MemTable）中。当然，更新内存表之前需要记录操作日志。
8.4.5　单点性能
- e7 F' T7 ?- t$ q9 }# F) `! BOceanBase架构的优势在于既支持跨行跨表事务，又支持存储服务器线性扩展。
& ^1 W- E  _9 q/ {" n当然，这个架构也有一个明显的缺陷：UpdateServer单点，这个问题限制了
OceanBase集群的整体读写性能。
  G- u$ ~" ?; x& {7 ^' S) a! B' g% O下面从内存容量、网络、磁盘等几个方面分析UpdateServer的读写性能。其实大
部分数据库每天的修改次数相当有限，只有少数修改比较频繁的数据库才有每天几
. V2 v" D9 h; a0 B* D8 z# e亿次的修改次数。另外，数据库平均每次修改涉及的数据量很少，很多时候只有几
8 |% W( @) d6 u0 G十个字节到几百个字节。假设数据库每天更新1亿次，平均每次需要消耗100字节，
5 ~  s* C* h0 u5 u8 Z$ H5 Y每天插入1000万次，平均每次需要消耗1000字节，那么，一天的修改量为：1亿
6 W1 y" L% L5 g6 s2 w: C×100+1000万×1000=20GB，如果内存数据结构膨胀2倍，占用内存只有40GB。而当
前主流的服务器都可以配置96GB内存，一些高档的服务器甚至可以配置192GB、
/ f2 z4 F" @$ C1 o% _3 R( ]; A384GB乃至更多内存。
* f& [3 T0 P8 A" D* }; p5 x从上面的分析可以看出，UpdateServer的内存容量一般不会成为瓶颈。然而，服
务器的内存毕竟有限，实际应用中仍然可能出现修改量超出内存的情况。例如，淘
宝双11网购节数据库修改量暴涨，某些特殊应用每天的修改次数特别多或者每次修
! |7 l5 u0 c) ^  R# N改的数据量特别大，DBA数据订正时一次性写入大量数据。为此，UpdateServer设计
4 Q! B; r# c5 g5 t! t. Y( {7 |实现了几种方式解决内存容量问题，UpdateServer的内存表达到一定大小时，可自动
* C/ ?% x! F- _7 T9 k或者手工冻结并转储到SSD中，另外，OceanBase支持通过定期合并或者数据分发的
方式将UpdateServer的数据分散到集群中所有的ChunkServer机器中，这样不仅避免了
UpdateServer单机数据容量问题，还能够使得读取操作往往只需要访问UpdateServer
! d' G0 P! R* I) K- X+ _内存中的数据，避免访问SSD磁盘，提高了读取性能。
+ d/ D% L1 q2 G( F9 z3 A从网络角度看，假设每秒的读取次数为20万次，每次需要从UpdateServer中获取
. ?5 }! q# n" ?100字节，那么，读取操作占用的UpdateServer出口带宽为：20万×100=20MB，远远
没有达到千兆网卡带宽上限。另外，UpdateServer还可以配置多块千兆网卡或者万兆
网卡，例如，OceanBase线上集群一般给UpdateServer配置4块千兆网卡。当然，如果
2 ^. S7 u; w4 {6 k2 t软件层面没有做好，硬件特性将得不到充分发挥。针对UpdateServer全内存、收发的
+ b" H7 Z. j  f4 E: g  ?% C网络包一般比较小的特点，开发团队对UpdateServer的网络框架做了专门的优化，大
大提高了每秒收发网络包的个数，使得网络不会成为瓶颈。
从磁盘的角度看，数据库事务需要首先将操作日志写入磁盘。如果每次写入都
2 b* y$ j. W( w需要将数据刷入磁盘，而一块SAS磁盘每秒支持的IOPS很难超过300，磁盘将很快成
2 ^. k6 F  H" b& w+ o为瓶颈。为了解决这个问题，UpdateServer在硬件上会配置一块带有缓存模块的RAID
' E. O( c5 M: d% J5 c; c卡，UpdateServer写操作日志只需要写入到RAID卡的缓存模块即可，延时可以控制在
6 o. }: S. s  I: Z1毫秒之内。RAID卡带电池，如果UpdateServer发生故障，比如机器突然停电，RAID
卡能够确保将缓存中的数据刷入磁盘，不会出现丢数据的情况。另外，UpdateServer
还实现了写事务的成组提交机制，将多个用户写操作凑成一批一次性提交，进一步
% r, a( N5 E! {, q- {减少磁盘IO次数。
8.4.6　SSD支持
: G1 v, Q' v- f) R& q" p; C磁盘随机IO是存储系统性能的决定因素，传统的SAS盘能够提供的IOPS不超过
300。关系数据库一般采用高速缓存（Buffer Cache） [1] 的方式缓解这个问题，读取操
作将磁盘中的页面缓存到高速缓存中，并通过LRU或者类似的方式淘汰不经常访问
( s: |/ ~+ N5 Q9 M; M& F. ]9 o的页面；同样，写入操作也是将数据写入到高速缓存中，由高速缓存按照一定的策
略将内存中页面的内容刷入磁盘。这种方式面临一些问题，例如，Cache冷启动问
3 ]; {. B) N1 S" a; v  G" y, c题，即数据库刚启动时性能很差，需要将读取流量逐步切入。另外，这种方式不适
合写入特别多的场景。
% V' r, t' b, }  P5 b0 I2 j, e最近几年，SSD磁盘取得了很大的进展，它不仅提供了非常好的随机读取性能，
6 e. `1 I0 m7 u; K6 y( G2 ]5 `$ ?功耗也非常低，大有取代传统机械磁盘之势。一块普通的SSD磁盘可以提供35000
$ n  [: W# b" B4 M8 XIOPS甚至更高，并提供300MB/s或以上的读出带宽。然而，SSD盘的随机写性能并不
9 I: {  T8 h. t$ S# K) _; C理想。这是因为，尽管SSD的读和写以页（page，例如4KB，8KB等）为单位，但
0 h7 o- M4 K, @* PSSD写入前需要首先擦除已有内容，而擦除以块（block）为单位，一个块由若干个
连续的页组成，大小通常在512KB～2MB。假如写入的页有内容，即使只写入一个
字节，SSD也需要擦除整个512KB～2MB大小的块，然后再写入整个页的内容，这就
# B, E6 H: Q5 y1 \9 g8 w/ S是SSD的写入放大效应。虽然SSD硬件厂商都针对这个问题做了一些优化，但整体上
1 ]- S$ \' Y  u! E  G# o看，随机写入不能发挥SSD的优势。
OceanBase设计之初就认为SSD为大势所趋，整个系统设计时完全摒弃了随机
写，除了操作日志总是顺序追加写入到普通SAS盘上，剩下的写请求都是对响应时间
要求不是很高的批量顺序写，SSD盘可以轻松应对，而大量查询请求的随机读，则发
挥了SSD良好的随机读的特性。摒弃随机写，采用批量的顺序写，也使得固态盘的使
8 U9 N, J3 Z2 q# A; n用寿命不再成为问题，主流SSD盘使用MLC SSD芯片，而MLC号称可以擦写1万次
8 u; m# _" ?" Q' l! o4 G. T1 Z（SLC可以擦写10万次，但因成本高而较少使用），即使按最保守的2500次擦写次数
计算，而且每天全部擦写一遍，其使用寿命为2500/365=6.8年。
[1]这个机制在Oracle数据库中称为Buffer Cache，在MySQL数据库中称为Buffer Pool，
用于缓存磁盘中的页面。
8.4.7　数据正确性
数据丢失或者数据错误对于存储系统来说是一种灾难。前面8.4.1节中已经提
" O4 m3 ]8 i! f; f9 q/ S" W; d到，OceanBase设计为强一致性系统，设计方案上保证不丢数据。然而，TCP协议传
9 L1 J% n+ u( ]  Z( k0 ^+ a- b5 k输、磁盘读写都可能出现数据错误，程序Bug则更为常见。为了防止各种因素导致的
3 n/ k, M; X/ {. F2 e数据损毁，OceanBase采取了以下数据校验措施：
7 \% r2 i& C2 i6 f, j●数据存储校验。每个存储记录（通常是几KB到几十KB）同时保存64位CRC校
" ?1 h8 L* R! i9 i0 U( [验码，数据被访问时，重新计算和比对校验码。
; b! J0 E4 x. g0 V/ q- `6 `●数据传输校验。每个传输记录同时传输64位CRC校验码，数据被接收后，重新
计算和比对校验码。
●数据镜像校验。UpdateServer在机群内有主UpdateServer和备UpdateServer，集
群间有主集群和备集群，这些UpdateServer的内存表（MemTable）必须保持一致。为
此，UpdateServer为MemTable生成一个校验码，MemTable每次更新时，校验码同步
5 @+ B+ G" }% H' O  E' d& t更新并记录在对应的操作日志中。备UpdateServer收到操作日志并重放到MemTable
时，也同步更新MemTable校验码并与接收到的校验码对照。UpdateServer重新启动后
2 J, `6 e5 B0 A" h  I# q重放日志恢复MemTable时也同步更新MemTable校验码并与保存在每条操作日志中的
校验码对照。
) N1 u5 Z* f& r& l●数据副本校验。定期合并时，新的子表由各个ChunkServer独立地融合旧的子表
: ^4 `3 i  H" H中的SSTable与冻结的MemTable而生成，如果发生任何异常或者错误（比如程序
6 J5 c' B+ ^9 [3 @bug），同一子表的多个副本可能不一致，则这种不一致可能随着定期合并而逐步累
; \3 C% E% Z1 |% _, P$ v: ~积或扩散且很难被发现，即使被察觉，也可能因为需要追溯较长时间而难以定位到
6 R% U' e5 P  ]& g5 P' W: A源头。为了防止这种情况出现，ChunkServer在定期合并生成新的子表时，也同时为
每个子表生成一个校验码，并随新子表汇报给RootServer，以便RootServer核对同一
1 w6 f( Y; u+ Z% |1 |子表不同副本的校验码。
3 d. Q, y+ P  x. t* Z' r8.4.8　分层结构
OceanBase对外提供的是与关系数据库一样的SQL操作接口，而内部却实现成一
, J% Q; A( x. m2 ~$ V个线性可扩展的分布式系统。系统从逻辑实现上可以分为两个层次：分布式存储引
擎层以及数据库功能层。
" u( h, A3 I& \# S0 dOceanBase一期只实现了分布式存储引擎，这个存储引擎支持如下特性：
/ i# w' P! A: J6 s* H$ K●支持分布式数据结构，基线数据逻辑上构成一颗分布式B+树，增量数据为内
存中的B+树；
●支持目前OceanBase的所有分布式特性，包括数据分布、负载均衡、主备同
步、容错、自动增加/减少服务器等；
  k' G; ~8 Q! U7 u) z2 i1 Q0 o●支持根据主键更新、插入、删除、随机读取一条记录，另外，支持根据主键范
围顺序查找一段范围的记录。
二期的OceanBase版本在分布式存储引擎之上增加了SQL支持：
●支持SQL语言以及MySQL协议，MySQL客户端可以直接访问；
●支持读写事务；
! Y% l; W+ g! I9 N! V●支持多版本并发控制；
9 N3 a, L, P/ I& g7 c●支持读事务并发执行。
; L. q" z+ T) e1 g* E! T5 i从另外一个角度看，OceanBase融合了分布式存储系统和关系数据库这两种技
术。通过分布式存储技术将基线数据分布到多台ChunkServer，实现数据复制、负载
均衡、服务器故障检测与自动容错，等等；UpdateServer相当于一个高性能的内存数
据库，底层采用关系数据库技术实现。我们后来发现，有一个号称“世界上最快的内
5 |7 P( r; v: \$ L存数据库”MemSQL采用了和OceanBase UpdateServer类似的设计，在拥有64个CPU核
- C& e  v+ y- P心的服务器上实现了每秒150万次单行写事务。OceanBase相当于
GFS+MemSQL,ChunkServer的实现类似GFS,UpdateServer的实现类似MemSQL，目标是
成为可扩展的、支持每秒百万级单行事务操作的分布式数据库。
后续将分为两章，分别讲述OceanBase分布式存储引擎层以及数据库功能层的实
6 M& w9 s  }5 _  U6 t  @% y) v8 d现细节。