PolarDB高可用整理

高可用架构

一写多读

PolarDB采用分布式集群架构，一个集群版集群包含一个主节点和最多15个只读节点（至少一个，用于保障高可用）。主节点处理读写请求，只读节点仅处理读请求。主节点和只读节点之间采用Active-Active的Failover方式，提供数据库的高可用服务。

计算与存储分离

PolarDB采用计算与存储分离的设计理念，满足公共云计算环境下根据业务发展弹性扩展集群的刚性需求。数据库的计算节点（Database Engine Server）仅存储元数据，而将数据文件、Redo Log等存储于远端的存储节点（Database Storage Server）。各计算节点之间仅需同步Redo Log相关的元数据信息，极大降低了主节点和只读节点间的复制延迟，而且在主节点故障时，只读节点可以快速切换为主节点。

读写分离

读写分离是PolarDB集群版默认免费提供的一个透明、高可用、自适应的负载均衡能力。通过集群地址，SQL请求自动转发到PolarDB集群版的各个节点，提供聚合、高吞吐的并发SQL处理能力。

高速链路互联

数据库的计算节点和存储节点之间采用高速网络互联，并通过RDMA协议进行数据传输，使I/O性能不再成为瓶颈。

共享分布式存储

多个计算节点共享一份数据，而不是每个计算节点都存储一份数据，极大降低了用户的存储成本。基于全新打造的分布式块存储（Distributed Storage）和文件系统（Distributed Filesystem），存储容量可以在线平滑扩展，不会受到单个数据库服务器的存储容量限制，可应对上百TB级别的数据规模。

数据多副本、Parallel-Raft协议

数据库存储节点的数据采用多副本形式，确保数据的可靠性，并通过Parallel-Raft协议保证数据的一致性。

跨机并行查询

原理介绍

当一条查询请求在查询协调节点上被执行跨机并行查询时，该查询产生的执行计划会被分片路由至各个执行节点，每个执行节点将会执行各自的分片计划，并将分片的查询结果汇总至查询协调节点。可以称查询协调节点为QC（Query Coordinator）节点，称分片计划的执行节点为PX（Parallel Execution）节点。

如上图所示，RO1为QC节点，它接收了一条查询输入请求，并将查询计划分片路由至RO2、RO3、RO4三个PX节点。每个PX节点将会针对各自接收到的分片计划，最终从PolarFS共享存储上读取到各自所需的数据块，由执行节点执行完成相应的分片计划，并将执行结果返回为QC节点，QC节点汇总后返回查询结果。