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隨著大數(shù)據(jù)這個(gè)概念的興起以及真實(shí)需求在各個(gè)行業(yè)的落地，很多人都熱衷于討論分布式數(shù)據(jù)庫，今天就這個(gè)話題，主要分為三部分：第一部分講一下分布式數(shù)據(jù)庫的過去和現(xiàn)狀，希望大家能對這個(gè)領(lǐng)域有一個(gè)全面的了解；第二部分講一下TiDB的架構(gòu)以及最近的一些進(jìn)展；最后結(jié)合我們開發(fā)TiDB過程中的一些思考講一下分布式數(shù)據(jù)庫未來可能的趨勢。

一、分布式數(shù)據(jù)庫的歷史和現(xiàn)狀 

1、從單機(jī)數(shù)據(jù)庫說起

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫起源自1970年代，其最基本的功能有兩個(gè)：

把數(shù)據(jù)存下來；  

滿足用戶對數(shù)據(jù)的計(jì)算需求。

第一點(diǎn)是最基本的要求，如果一個(gè)數(shù)據(jù)庫沒辦法把數(shù)據(jù)安全完整存下來，那么后續(xù)的任何功能都沒有意義。當(dāng)滿足第一點(diǎn)后，用戶緊接著就會(huì)要求能夠使用數(shù)據(jù)，可能是簡單的查詢，比如按照某個(gè)Key來查找Value；也可能是復(fù)雜的查詢，比如要對數(shù)據(jù)做復(fù)雜的聚合操作、連表操作、分組操作。往往第二點(diǎn)是一個(gè)比第一點(diǎn)更難滿足的需求。

在數(shù)據(jù)庫發(fā)展早期階段，這兩個(gè)需求其實(shí)不難滿足，比如有很多優(yōu)秀的商業(yè)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，如Oracle/DB2。在1990年之后，出現(xiàn)了開源數(shù)據(jù)庫MySQL和PostgreSQL。這些數(shù)據(jù)庫不斷地提升單機(jī)實(shí)例性能，再加上遵循摩爾定律的硬件提升速度，往往能夠很好地支撐業(yè)務(wù)發(fā)展。

接下來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起，數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸式增長，而硬件這些年的進(jìn)步速度卻在逐漸減慢，人們也在擔(dān)心摩爾定律會(huì)失效。在此消彼長的情況下，單機(jī)數(shù)據(jù)庫越來越難以滿足用戶需求，即使是將數(shù)據(jù)保存下來這個(gè)最基本的需求。

2、分布式數(shù)據(jù)庫

所以2005年左右，人們開始探索分布式數(shù)據(jù)庫，帶起了NoSQL這波浪潮。這些數(shù)據(jù)庫解決的首要問題是單機(jī)上無法保存全部數(shù)據(jù)，其中以HBase/Cassadra/MongoDB為代表。為了實(shí)現(xiàn)容量的水平擴(kuò)展，這些數(shù)據(jù)庫往往要放棄事務(wù)，或者是只提供簡單的KV接口。存儲(chǔ)模型的簡化為存儲(chǔ)系統(tǒng)的開發(fā)帶來了便利，但是降低了對業(yè)務(wù)的支撐。

（1）NoSQL的進(jìn)擊

HBase是其中的典型代表。HBase是Hadoop生態(tài)中的重要產(chǎn)品，Google BigTable的開源實(shí)現(xiàn)，所以這里先說一下BigTable。 

BigTable是Google內(nèi)部使用的分布式數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建在GFS的基礎(chǔ)上，彌補(bǔ)了分布式文件系統(tǒng)對于小對象的插入、更新、隨機(jī)讀請求的缺陷。HBase也按照這個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，底層基于HDFS。HBase本身并不實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，持久化的日志和SST file存儲(chǔ)在HDFS上，Region Server通過 MemTable 提供快速的查詢，寫入都是先寫日志，后臺(tái)進(jìn)行Compact，將隨機(jī)寫轉(zhuǎn)換為順序?qū)憽��?shù)據(jù)通過 Region 在邏輯上進(jìn)行分割，負(fù)載均衡通過調(diào)節(jié)各個(gè)Region Server負(fù)責(zé)的Region區(qū)間實(shí)現(xiàn)，Region在持續(xù)寫入后，會(huì)進(jìn)行分裂，然后被負(fù)載均衡策略調(diào)度到多個(gè)Region Server上。

前面提到了，HBase本身并不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，這里的Region僅是邏輯上的概念，數(shù)據(jù)還是以文件的形式存儲(chǔ)在HDFS上，HBase并不關(guān)心副本個(gè)數(shù)、位置以及水平擴(kuò)展問題，這些都依賴于HDFS實(shí)現(xiàn)。和BigTable一樣，HBase提供行級(jí)的一致性，從CAP理論的角度來看，它是一個(gè)CP的系統(tǒng)，并且沒有更進(jìn)一步提供 ACID 的跨行事務(wù)，也是很遺憾。

HBase的優(yōu)勢在于通過擴(kuò)展Region Server可以幾乎線性提升系統(tǒng)的吞吐，及HDFS本身就具有的水平擴(kuò)展能力，且整個(gè)系統(tǒng)成熟穩(wěn)定。但HBase依然有一些不足。首先，Hadoop使用Java開發(fā)，GC延遲是一個(gè)無法避免問題，這對系統(tǒng)的延遲造成一些影響。另外，由于HBase本身并不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，和HDFS之間的交互會(huì)多一層性能損耗。第三，HBase和BigTable一樣，并不支持跨行事務(wù)，所以在Google內(nèi)部有團(tuán)隊(duì)開發(fā)了MegaStore、Percolator這些基于BigTable的事務(wù)層。Jeff Dean承認(rèn)很后悔沒有在BigTable中加入跨行事務(wù)，這也是Spanner出現(xiàn)的一個(gè)原因。

（2）RDMS的救贖

除了NoSQL之外，RDMS系統(tǒng)也做了不少努力來適應(yīng)業(yè)務(wù)的變化，也就是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的中間件和分庫分表方案。做一款中間件需要考慮很多，比如解析 SQL，解析出ShardKey，然后根據(jù)ShardKey分發(fā)請求，再合并結(jié)果。另外在中間件這層還需要維護(hù)Session及事務(wù)狀態(tài)，而且大多數(shù)方案并不支持跨shard的事務(wù)，這就不可避免地導(dǎo)致了業(yè)務(wù)使用起來會(huì)比較麻煩，需要自己維護(hù)事務(wù)狀態(tài)。此外，還有動(dòng)態(tài)的擴(kuò)容縮容和自動(dòng)的故障恢復(fù)，在集群規(guī)模越來越大的情況下，運(yùn)維和DDL的復(fù)雜度是指數(shù)級(jí)上升。

國內(nèi)開發(fā)者在這個(gè)領(lǐng)域有過很多的著名的項(xiàng)目，比如阿里的Cobar、TDDL，后來社區(qū)基于Cobar改進(jìn)的MyCAT，360開源的Atlas等，都屬于這一類中間件產(chǎn)品。在中間件這個(gè)方案上有一個(gè)知名的開源項(xiàng)目是Youtube的Vitess，這是一個(gè)集大成的中間件產(chǎn)品，內(nèi)置了熱數(shù)據(jù)緩存、水平動(dòng)態(tài)分片、讀寫分離等，但這也造成了整個(gè)項(xiàng)目非常復(fù)雜。

另外一個(gè)值得一提的是PostgreSQL XC這個(gè)項(xiàng)目，其整體的架構(gòu)有點(diǎn)像早期版本的OceanBase，由一個(gè)中央節(jié)點(diǎn)來處理協(xié)調(diào)分布式事務(wù)，數(shù)據(jù)分散在各個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上，應(yīng)該是目前PG 社區(qū)最好的分布式擴(kuò)展方案，不少人在基于這個(gè)項(xiàng)目做自己的系統(tǒng)。

3、NewSQL的發(fā)展

2012~2013年Google 相繼發(fā)表了Spanner和F1兩套系統(tǒng)的論文，讓業(yè)界第一次看到了關(guān)系模型和NoSQL的擴(kuò)展性在一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)系統(tǒng)上融合的可能性。 Spanner 通過使用硬件設(shè)備（GPS時(shí)鐘+原子鐘）巧妙地解決時(shí)鐘同步的問題，而在分布式系統(tǒng)里，時(shí)鐘正是最讓人頭痛的問題。Spanner的強(qiáng)大之處在于即使兩個(gè)數(shù)據(jù)中心隔得非常遠(yuǎn)，也能保證通過TrueTime API獲取的時(shí)間誤差在一個(gè)很小的范圍內(nèi)（10ms），并且不需要通訊。Spanner的底層仍然基于分布式文件系統(tǒng)，不過論文里也說是可以未來優(yōu)化的點(diǎn)。

Google的內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)業(yè)務(wù)，大多是3~5副本，重要的數(shù)據(jù)需要7副本，且這些副本遍布全球各大洲的數(shù)據(jù)中心，由于普遍使用了Paxos，延遲是可以縮短到一個(gè)可以接受的范圍(寫入延遲100ms以上)，另外由Paxos帶來的Auto-Failover能力，更是讓整個(gè)集群即使數(shù)據(jù)中心癱瘓，業(yè)務(wù)層都是透明無感知的。F1是構(gòu)建在Spanner之上，對外提供了SQL接口，F(xiàn)1是一個(gè)分布式MPP SQL層，其本身并不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而是將客戶端的SQL翻譯成對KV的操作，調(diào)用Spanner來完成請求。

Spanner和F1的出現(xiàn)標(biāo)志著第一個(gè)NewSQL在生產(chǎn)環(huán)境中提供服務(wù)，將下面幾個(gè)功能在一套系統(tǒng)中提供：

SQL支持 

ACID事務(wù) 

水平擴(kuò)展 

Auto Failover

多機(jī)房異地容災(zāi)

正因?yàn)榫邆淙绱硕嗟恼T人特性，在Google內(nèi)部，大量的業(yè)務(wù)已經(jīng)從原來的 BigTable切換到Spanner之上。相信這對業(yè)界的思路會(huì)有巨大的影響，就像當(dāng)年的Hadoop一樣，Google的基礎(chǔ)軟件的技術(shù)趨勢是走在社區(qū)前面的。

Spanner/F1論文引起了社區(qū)的廣泛的關(guān)注，很快開始出現(xiàn)了追隨者。第一個(gè)團(tuán)隊(duì)是CockroachLabs做的CockroachDB。CockroachDB的設(shè)計(jì)和Spanner很像，但是沒有選擇TrueTime API ，而是使用HLC（Hybrid logical clock），也就是NTP +邏輯時(shí)鐘來代替TrueTime時(shí)間戳，另外CockroachDB選用Raft做數(shù)據(jù)復(fù)制協(xié)議，底層存儲(chǔ)落地在RocksDB中，對外的接口選擇了PG協(xié)議。

CockroachDB的技術(shù)選型比較激進(jìn)，比如依賴了HLC來做事務(wù)，時(shí)間戳的精確度并沒有辦法做到10ms內(nèi)的延遲，所以Commit Wait需要用戶自己指定，其選擇取決于用戶的NTP服務(wù)時(shí)鐘誤差，這點(diǎn)對于用戶來說非常不友好。當(dāng)然 CockroachDB的這些技術(shù)選擇也帶來了很好的易用性，所有邏輯都在一個(gè)組件中，部署非常簡單，這個(gè)是非常大的優(yōu)點(diǎn)。

另一個(gè)追隨者就是我們做的TiDB。這個(gè)項(xiàng)目已經(jīng)開發(fā)了兩年時(shí)間，當(dāng)然在開始動(dòng)手前我們也準(zhǔn)備了很長時(shí)間。接下來我會(huì)介紹一下這個(gè)項(xiàng)目。

二、TiDB的架構(gòu)和最近進(jìn)展

TiDB本質(zhì)上是一個(gè)更加正統(tǒng)的Spanner和F1實(shí)現(xiàn)，并不CockroachDB那樣選擇將SQL和KV融合，而是像Spanner和F1一樣選擇分離。

這樣分層的思想也是貫穿整個(gè)TiDB項(xiàng)目始終的，對于測試，滾動(dòng)升級(jí)以及各層的復(fù)雜度控制會(huì)比較有優(yōu)勢，另外TiDB選擇了MySQL協(xié)議和語法的兼容，MySQL社區(qū)的ORM框架、運(yùn)維工具，直接可以應(yīng)用在TiDB上，另外和 Spanner一樣，TiDB是一個(gè)無狀態(tài)的MPP SQL Layer，整個(gè)系統(tǒng)的底層是依賴 TiKV 來提供分布式存儲(chǔ)和分布式事務(wù)的支持，TiKV的分布式事務(wù)模型采用的是Google Percolator的模型，但是在此之上做了很多優(yōu)化，Percolator的優(yōu)點(diǎn)是去中心化程度非常高，整個(gè)繼續(xù)不需要一個(gè)獨(dú)立的事務(wù)管理模塊，事務(wù)提交狀態(tài)這些信息其實(shí)是均勻分散在系統(tǒng)的各個(gè)key的meta中，整個(gè)模型唯一依賴的是一個(gè)授時(shí)服務(wù)器，在我們的系統(tǒng)上，極限情況這個(gè)授時(shí)服務(wù)器每秒能分配 400w以上個(gè)單調(diào)遞增的時(shí)間戳，大多數(shù)情況基本夠用了（畢竟有Google量級(jí)的場景并不多見），同時(shí)在TiKV中，這個(gè)授時(shí)服務(wù)本身是高可用的，也不存在單點(diǎn)故障的問題。

上面是TiKV的架構(gòu)圖。TiKV和CockroachDB一樣也是選擇了Raft作為整個(gè)數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)，不一樣的是，TiKV整體采用Rust語言開發(fā)，作為一個(gè)沒有GC和 Runtime的語言，在性能上可以挖掘的潛力會(huì)更大。不同TiKV實(shí)例上的多個(gè)副本一起構(gòu)成了一個(gè)Raft Group，PD負(fù)責(zé)對副本的位置進(jìn)行調(diào)度，通過配置調(diào)度策略，可以保證一個(gè)Raft Group的多個(gè)副本不會(huì)保存在同一臺(tái)機(jī)器/機(jī)架/機(jī)房中。

除了核心的TiDB、TiKV之外，我們還提供了不少易用的工具，便于用戶做數(shù)據(jù)遷移和備份。比如我們提供的Syncer，不但能將單個(gè)MySQL實(shí)例中的數(shù)據(jù)同步到TiDB，還能將多個(gè)MySQL實(shí)例中的數(shù)據(jù)匯總到一個(gè)TiDB集群中，甚至是將已經(jīng)分庫分表的數(shù)據(jù)再合庫合表。這樣數(shù)據(jù)的同步方式更加靈活好用。

TiDB目前即將發(fā)布RC3版本，預(yù)計(jì)六月份能夠發(fā)布GA版本。在即將到來的 RC3版本中，對MySQL兼容性、SQL優(yōu)化器、系統(tǒng)穩(wěn)定性、性能做了大量的工作。對于OLTP場景，重點(diǎn)優(yōu)化寫入性能。另外提供了權(quán)限管理功能，用戶可以按照MySQL的權(quán)限管理方式控制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。對于OLAP場景，也對優(yōu)化器做了大量的工作，包括更多語句的優(yōu)化、支持SortMergeJoin算子、IndexLookupJoin算子。另外對內(nèi)存使用也做了大量的優(yōu)化，一些場景下，內(nèi)存使用下降75%。

除了TiDB本身的優(yōu)化之外，我們還在做一個(gè)新的工程，名字叫TiSpark。簡單來講，就是讓Spark更好地接入TiDB。現(xiàn)在其實(shí)Spark已經(jīng)可以通過JDBC接口讀取TiDB中的數(shù)據(jù)，但是這里有兩個(gè)問題：1. 只能通過單個(gè)TiDB節(jié)點(diǎn)讀取數(shù)據(jù)且數(shù)據(jù)需要從TiKV中經(jīng)過 TiDB 中轉(zhuǎn)。2. 不能和Spark的優(yōu)化器相結(jié)合，我們期望能和Spark的優(yōu)化器整合，將Filter、聚合能通過TiKV的分布式計(jì)算能力提速。這個(gè)項(xiàng)目已經(jīng)開始開發(fā)，預(yù)計(jì)近期開源，五月份就能有第一個(gè)版本。

三、分布式數(shù)據(jù)庫的未來趨勢

關(guān)于未來，我覺得未來的數(shù)據(jù)庫會(huì)有幾個(gè)趨勢，也是TiDB項(xiàng)目追求的目標(biāo)：

1、數(shù)據(jù)庫會(huì)隨著業(yè)務(wù)云化，未來一切的業(yè)務(wù)都會(huì)跑在云端，不管是私有云或者公有云，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)接觸的可能再也不是真實(shí)的物理機(jī)，而是一個(gè)個(gè)隔離的容器或者「計(jì)算資源」，這對數(shù)據(jù)庫也是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫天生就是有狀態(tài)的，數(shù)據(jù)總是要存儲(chǔ)在物理的磁盤上，而數(shù)據(jù)移動(dòng)的代價(jià)比移動(dòng)容器的代價(jià)可能大很多。

2、多租戶技術(shù)會(huì)成為標(biāo)配，一個(gè)大數(shù)據(jù)庫承載一切的業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)在底層打通，上層通過權(quán)限，容器等技術(shù)進(jìn)行隔離，但是數(shù)據(jù)的打通和擴(kuò)展會(huì)變得異常簡單，結(jié)合第一點(diǎn)提到的云化，業(yè)務(wù)層可以再也不用關(guān)心物理機(jī)的容量和拓?fù)�，只需要認(rèn)為底層是一個(gè)無窮大的數(shù)據(jù)庫平臺(tái)即可，不用再擔(dān)心單機(jī)容量和負(fù)載均衡等問題。

3、OLAP和OLTP業(yè)務(wù)會(huì)融合，用戶將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)去后，需要比較方便高效的方式訪問這塊數(shù)據(jù)，但是OLTP和OLAP在SQL優(yōu)化器/執(zhí)行器這層的實(shí)現(xiàn)一定是千差萬別的。以往的實(shí)現(xiàn)中，用戶往往是通過ETL工具將數(shù)據(jù)從OLTP數(shù)據(jù)庫同步到OLAP數(shù)據(jù)庫，這一方面造成了資源的浪費(fèi)，另一方面也降低了OLAP的實(shí)時(shí)性。對于用戶而言，如果能使用同一套標(biāo)準(zhǔn)的語法和規(guī)則來進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀寫和分析，會(huì)有更好的體驗(yàn)。

4、在未來分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)上，主從日志同步這樣落后的備份方式會(huì)被Multi-Paxos / Raft這樣更強(qiáng)的分布式一致性算法替代，人工的數(shù)據(jù)庫運(yùn)維在管理大規(guī)模數(shù)據(jù)庫集群時(shí)是不可能的，所有的故障恢復(fù)和高可用都將是高度自動(dòng)化的。