OceanBase架构(二)

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OceanBase架构浅析(二)

 

单点性能

  OceanBase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。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。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,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:1亿×100+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、384GB乃至更多内存。

  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内存中的数据,避免访问SSD磁盘,提高了读取性能。

  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1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,进一步减少磁盘IO次数。

  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)[注释]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。

  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,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 IOPS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SSD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(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。

 

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。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数据损毁,OceanBase采取了以下数据校验措施:

●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校验码,数据被访问时,重新计算和比对校验码。

●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。

●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核对同一子表不同副本的校验码。

转载于:https://www.cnblogs.com/YDDMAX/p/6110117.html

OceanBase 是一个企业级的分布式关系型数据库,以其高可用性、高性能、水平可扩展性和对 SQL 标准的兼容性而著称。其架构设计旨在支持大规模的数据处理和高并发的在线事务处理(OLTP)工作负载。 ### 架构概述 OceanBase架构设计采用了分布式计算模型,允许数据和查询在多个节点上并行处理。这种设计使得 OceanBase 能够轻松地扩展到数百个节点,从而提供极高的吞吐量和低延迟[^1]。 #### 分布式存储 OceanBase 使用了分布式存储系统来管理数据,确保了数据的可靠性和持久性。每个节点都负责一部分数据的存储,并且数据可以在节点之间自动平衡,以确保负载均衡。此外,OceanBase 支持多副本机制,以提高系统的容错能力。 ```python # 示例代码:模拟OceanBase中的数据分布 def distribute_data(nodes, data): # 模拟将数据分布在多个节点上 distributed_data = {node: [] for node in nodes} for item in data: node = hash(item) % len(nodes) distributed_data[nodes[node]].append(item) return distributed_data nodes = ["Node1", "Node2", "Node3"] data = ["record1", "record2", "record3", "record4", "record5"] distributed_data = distribute_data(nodes, data) print(distributed_data) ``` #### 查询优化 OceanBase 采用了一个模块化的查询优化器架构,类似于 ORCA,这使得它能够有效地处理复杂的查询计划[^3]。查询优化器会分析查询语句,并生成最优的执行计划,以便快速返回结果。 #### 高可用性 为了保证高可用性,OceanBase 设计了多种机制,包括故障转移、数据冗余和自动恢复等。这些特性确保了即使在部分节点失效的情况下,服务仍然可以继续运行。 #### 性能扩展性 OceanBase 在 OLTP 工作负载上的表现尤为突出,实现了前所未有的性能和扩展性[^2]。通过使用先进的算法和技术,OceanBase 能够在保持高性能的同时,轻松地横向扩展至更多的节点。 #### 兼容性 OceanBase 对 SQL 标准有着良好的兼容性,这意味着它可以无缝集成到现有的应用程序中,并且可以利用标准的 SQL 工具进行管理和查询。 OceanBase 的这些特点使其成为一个适用于各种大数据应用场景的强大数据库解决方案。无论是需要处理大量交易的金融行业还是需要实时数据分析的服务平台,OceanBase 都能提供稳定可靠的支持。
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