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[NoSQL] GaussDB NoSQL架构设计分享

数据库 数据库 发布于:2021-11-17 11:11 | 阅读数:502 | 评论:0

​​摘要:文章总结了当前数据库的发展趋势、GaussDB NoSQL关键技术解密以及核心竞争力。

本文分享自华为云社区​​《华为云GaussDB NoSQL云原生多模数据库的超融合实践》​​,作者:高斯Redis官方博客。

数据库发展趋势
1. 行业市场
中国信通院最新研究透露出两个重要信息:

  • 未来几年,中国数据库市场将保持23.4%的年复合增长率,中国数据库市场在全球的份额,将从2020年的5.2%提升到12.3%
  • 中国的国产数据库产品虽然以关系型为主,非关系型为辅,但从2000年以后,以图、时序等为代表的非关系型产品发展势头越来越好,截止2020年底,国产NoSQL数据库厂商已经占到了40%


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2. 行业趋势
受大环境的影响,国内金融、电信、政企等行业为防止潜在的供应链风险,技术层面存在国产化需求,这使得我们的国产数据库产业进入蓬勃发展的初期。


但我国数据库行业发展还面临2个核心问题:

  • 如何缩小“高要求的存量数据应用”与“仍处于发展初期阶段的供给能力”之间的差距;
  • 如何匹配“创新型数据应用”与“数据库技术演进”的合理映射关系。


如何回答上述两个问题,可以从中国信通院最新的趋势总结里找到答案:“多模实现一库多用,简化开发运维成本”、“云原生降低硬件依赖,更方便的享受新兴技术红利”。


因此,为了更好的兼容历史数据应用(比如原先用Redis),并支持好未来的创新应用(新增Influx),可以在多模与云原生领域提前做好相关布局。


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3. 云原生数据库演进方向
数据库的发展,按传统物理机部署到云化,大概经历了三代。



  • 第一代是纯物理机、裸硬盘部署,从业人员必须关心硬件的各种细节,包括机型、系统、硬盘、组网等等;
  • 第二代是云化的初级阶段,从业人员把数据库部署从物理机,迁移到虚拟机VM,把物理硬盘,换成了云盘EVS。但这一代有个明显的缺点,EVS是个3副本可靠的服务,再加上数据库自身的高可用,那么存储成本就放大了3倍;并且备机其实是资源浪费的,没有提供服务;
  • 第三代是云化的高级阶段,这个阶段将数据库的资源,彻底分成存储和计算两层,其中计算资源部署在更轻量级的容器之上,而存储资源部署在分布式存储池之上。很显然,这是与云原生结合更彻底的方式,充分享受了架构的弹性、便捷,而且轻松实现了多点读写的全负荷分担能力。


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4. 存算分离,分而治之
云原生数据库有两个重要的特点。首先是存算分离。


存算分离是一种分层的设计思想:

  • 从逻辑到功能进行明确的划分,让计算层更聚焦服务、产品、协议处理等事件;
  • 存储层更聚焦数据本身的复制、安全、扩缩容等等。


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5. 多模归一,一生万物
云原生数据库第二个重要的特点,是多模。


多模实际上是一种“归一”,也是一种“派生”。以大家熟悉的NoSQL为例,MongoDB是有Mongod/Mongos/Config等组件,而对应的Cassandra其实也有Coordinate Node/Data Node等组件。虽然这些组件名字不同,但背后做的事情是一样的,即:集群管理、副本管理、扩缩容管理、以及管控等功能。


其实,完全可以把这些功能抽象成统一的架构,即“多模归一”。在这套统一架构之上,我们再新增别的引擎就很容易了。可以快速复用当前的成熟架构,提供不同的协议接口即可,即“一生万物”。


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6. GaussDB NoSQL概况
接下来介绍这次分享的主角——云原生多模数据库GaussDBNoSQL。


当前GaussDBNoSQL已经支持MongoDB、Cassandra、Redis、InfluxDB等4款引擎;全球客户1000+,足迹遍布金融、政府、电信、互联网等行业;总数据量超过10PB,每日新增超过10TB。

GaussDB NoSQL关键技术
1. Compaction卸载
GaussDB NoSQL采用LSM做存储引擎,正常情况下,前台的读写会受到后台的Compaction任务的影响,从而导致时延抖动。


因此,我们设计了单独的Compaction任务节点,通过共享的方式,访问用户的数据并进行Compact,再将Compact的结果应用到用户的可见版本中。这样做的话,就将用户前台的IO和后台IO分离,解决了时延抖动问题。


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2. Flush卸载
根据LSM引擎的写入流程,可以知道,一个数据要写入DB中,需要经历两次IO:

  • 写WAL
  • flush memtable


而这两次IO写的其实是相同数据,完全可以省掉一次。因此,我们借助共享存储的能力,独立出一个后台任务节点。当用户前台节点需要flush memtable的时候,由后台任务节点读取WAL,并转化成L0层的SST,再应用版本,并通知前台删除memtable。这样就极大节省了用户前台的IO开销。


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3. 分裂
GaussDB NoSQL在分片策略上,采取的是Hash + Range的结合方式,因此扩容或处理热点的时候会很灵活。


比如,当chunk数量足够多时,只需要移动chunk就可以扩容;而当某个chunk成为访问热点时,对它做分裂就可以解决局部热点问题。


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4. 3AZ容灾
作为数据库产品,容灾特性是很重要的,它可以避免极端情况给用户业务带来的灾难性损失。


GaussDB NoSQL有统一的容灾设计,即存储和计算可以实现3AZ部署,同时存储层数据实现3副本强一致复制。因此在任意时间,挂掉了任意机房的存储,都不会丢数据;而挂掉计算,也会被其他AZ的计算节点接管元数据,不会让访问完全中断。


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以Redis为例看GaussDB竞争力
接下来,以使用最广泛的NoSQL引擎Redis为例,具体介绍GaussDB NoSQL的优势。
1. 强一致
社区版Redis,主从复制是异步的,容易造成数据堆积,也有宕机丢数据风险。


GaussDB(for Redis)(下文简称高斯Redis)则是采用强一致同步的,当用户的数据写入高斯Redis并收到返回OK,这意味着高斯Redis已经实现了强一致的复制,数据的安全性很高。当然,这里的复制过程采用了组提交、用户态文件系统、RDMA等技术来降低同步复制的时延。


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2. 高可用
高斯Redis的数据存储是共享的,即Shared Everything,因此可以容忍最多N-1个节点故障,而不影响数据的访问。


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3. 弹性伸缩
高斯Redis实现了分层弹性,将资源准确的划分成计算资源、存储资源,真正做到了按需扩容:

  • 当用户的计算不足时,只需要扩展计算节点;
  • 当存储空间不够时,只需要扩展存储空间即可。


同时,扩容过程也足够流畅:

  • 计算扩容的过程,不需要拷贝数据,只需要修改路由映射即可,对业务侧的影响很小;
  • 存储扩容更简单,只需要修改配额即可,对业务侧零影响。


所以计算、存储的扩容都足够轻量级,可极速完成且对业务干扰极小。


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4. 全负荷分担
存算分离的设计,让我们把数据复制交给了存储,计算层则完全解放。


每个节点都可以承担用户的读写请求,这跟开源Redis的主上读写来比较,实现了2倍扩展。


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总结

  • 云原生是技术趋势
云原生是大势所趋,越来越多厂商和从业者都在提倡云原生,而华为云GaussDB NoSQL不仅仅基于云原生,还实现了多模架构,实现了多副本强一致、高可用、弹性伸缩、高性能等能力,以及具备资源复用、开发运维统一等好处。



  • 华为云GaussDB NoSQL提供超融合数字化解决方案
华为云GaussDBNoSQL的多模特性,提供高并发、低时延的Redis,助力秒杀、推荐、热搜等场景;提供大容量、高频写的Cassandra,助力海量存储以及检索等场景;提供非结构化、灵活扩展的MongoDB,助力大数据分析、交易等场景;提供时序特征的InfluxDB,助力边缘计算、工业生产、实时监控等场景。


以上场景涵盖数字工业的方方面面,提供了完整的一体化解决方案,方便用户一站式使用。


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本文整理自华为云数据库NoSQL架构师余汶龙的专题分享——云原生多模数据库GaussDBNoSQL架构设计,总结了当前数据库的发展趋势、GaussDBNoSQL关键技术解密以及核心竞争力。
本文作者:华为云数据库GaussDB(for Redis)团队


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