揭秘腾讯云数据库主从架构 | 云原生篇

PostgreSQL通过数据冗余和日志同步实现一主多读，并允许备机在主机不可用后，替换主机继续对外提供服务，保证系统的可用性。

 

而在TDSQL-C for PG 的计算-存储分离架构里，数据库实例共享同一份数据，一主多读的设计与传统数据库相比也有很大差异。本文将由腾讯云数据库专家工程师邹立贤为大家带来TDSQL-C PG版的主从架构详解。

 

TDSQL-C PG版整体架构

 

为什么我们要做TDSQL-C这款产品？在传统数据库上，数据库的使用是存在一些问题，主要分为以下四个：

第一是资源利用率低，计算和存储在一台机器上，CPU和磁盘使用不均衡，例如CPU用满，但磁盘很空闲或者CPU很空闲但磁盘又满了，这样就会导致资源利用率低。

第二是扩展能力不足，在单机上可能不能满足一些用户要求，无法扩展。

第三是资源规划难，例如用户使用数据库，一开始无法预估这个数据库需要多少次磁盘空间。

第四是备份比较困难，因为每一个实例数据是私有的，所以每个实例都需要单独进行备份。

 

TDSQL-C的解决思路，第一个问题是计算存储分离，计算资源可以弹性调度。例如一开始用户购买的是一个4核8G的节点，一段时间以后业务增加可能会发现这个规格无法满足他的业务要求，那么他可以购买一个更大规格实例，比如16核32G，这个相当于做计算资源的升配，类似的我们也可以支持降配。第二个问题是日志下沉以及异步回放，TDSQL-C的日志是通过网络，从计算层下放到存储层。第三个问题是共享分布式存储，我们TDSQL-C地域的所有实例，在底下是共享一个分布式存储，可以动态向一个实例里添加资源。最后一个问题解决思路是后台持续备份，我们的后台有定期备份任务，将日志和数据备份到对象存储上面。

 

这张图是TDSQL-C  PG版整体架构。最上面是PG实例，包括主实例和读实例，主的负责读写，只读是负责数据读取。在PG下有一个叫CynosStore Agent组件，它主要负责和存储层进行通信，包括主的写日志、读页面，从的是读页面。再向下是存储服务或叫CynosStore，采用的是Raft结构，一主两从。右边是集群管理服务，是对CynosStore里存储节点进行管理，包括故障迁移等，例如当一个节点发生故障后，将服务迁移到其它节点。

 

另外，当需要扩展资源时，也是由这个集群管理服务来实现。下面是对象存储，我们会定期在对象存储上备份日志和数据。这里涉及几个核心架构：一个是日志下沉，计算节点产生的日志是通过网络，下沉到存储层。存储层是通过异步方式来回放日志，最终回放到页面上去。另外是我们会提供一个多版本读的能力，PG上层可能会有多个后台会话同时去读取数据，每个会话开始的时间不一样，可能会读到不同的版本。

 

下面介绍TDSQL-C日志下沉、异步回放。这里涉及几个概念：

 

第一个是数据原子修改，我们叫MTR。数据库当中有很多情况是一次操作需要同时修改多个数据页面，例如btree索引分裂，或是一条Update语句，它会涉及两条元组，这两条元组可能分布在不同的页面上，这些都需要保证是原子操作。第二是CPL概念，我们MTR里修改了多条数据页面，最后一个产生日志的点我们叫它CPL；另外一个是VDL，VDL是存储层所有连续CPL里的最大值。随着数据库在运行中，这个VDL是在不断地向前推进。同时我们的TDSQLC-PG的读操作需要拿到一个读点，这个读点就是一个个的VDL。

 

第二个是日志异步写入。日志异步写入是由我们PG进程来生成日志，写到我们的日志Buffer，日志Buffer是PG进程和我们CynosStore Agent进程之间共享的。日志写到这个Buffer以后，由Agent进程把它们异步的发送到存储节点。存储节点把收到的这些日志挂到日志链上，再异步合并到数据页面上去，整个过程都是异步的。

 

第三个是日志并行插入。上层PG实例可以有多个后台会话同时去写日志，这里采用一个并行的方式，可以加快日志的拷贝。

 

接下来看一下，TDSQL-C  PG版的主机优化：

 

第一点是不必依赖于传统PG的CheckPoint机制。大家都知道传统PG有个CheckPoint，定期把数据库中日志和对应修改的数据页都刷到本地磁盘上，这是一个比较耗时的操作。那在我们的系统里边由于是存算分离，日志是异步通过存储节点来回放，所以就没有了CheckPoint刷藏页的机制。

 

第二点是不需要在日志中记录全页。PG上有一个概念，叫Full Page Write，在每个CheckPoint之后，对每个数据页面的第一次修改，需要把这一个完整的数据页面内容写入到日志当中。这是为了防止断电情况下可能产生数据页面的半页问题，而在我们这种架构下不需要这个，可以减少很多日志。

 

第三点是快速启动系统。在启动时不需要恢复XLog，可以很快的将数据库启动起来提供服务。传统PG它是先需要恢复大量XLog以后，达到一致点才可以对外提供服务。

 

最后一个是日志合并压缩。这个是在对一个数据页面做修改时，往往需要修改这个页面多个不同偏移，比如说从第0个偏移改8个字节，然后需要从第30个字节开始改4个字节，会涉及到多个修改。我们把同一页面多个修改抽象出来一个共享日志头来减少日志大小，进一步减少IO。

 

 

TDSQL-C PG版主从结构
 

接下来介绍TDSQL-C  PG版的主从架构。传统数据库PG主备模式是先把日志写到本地磁盘，再由主机的 WalSender 进程把XLog读取出来通过网络发送到备机，备机有个 WalReceiver 进程接收到这部分日志写到本地磁盘，再由PG恢复进程Startup读出来，把XLog对应的修改应用到数据页面上去。但是它有几个缺点，第一个是在创建备机时，需要拷贝主机日志和数据这部分内容，这部分内容拷贝需要一定的时间，当实例比较大时这个代价就更大了，第二点是备机和主机的数据不是共享的，备机也需要耗费存储资源，另外，在备机切换成主机和启动过程中，它都是需要去恢复XLog，达到一致性状态之后才能对外提供服务，这可能会导致启动比较慢。

 

而TDSQL-C采用的一主多读模式有以下两种优势：第一个是由于我们搭建从机速度很快，所以横向扩展读能力会比传统PG好很多，我们搭建从机不需要考虑数据，因为我们的数据是共享的。第二个是由于我们横向扩展能力强，所以从提升主时也不需要来恢复日志，在提升数据库可用性这方面比传统PG好很多。

 

接下来介绍主从架构里边多个节点并恢复日志的实现。这张图里面是一主三从结构，可以看到主从之间发送日志是在我们CynosStore Agent这个组件里进行。从机是由CynosStore Agent组件来接收日志。接收到日志会把它先写到本地磁盘，PG进程再读上来写到共享hash表里生成日志链，这个日志链的Key就是Block ID。

 

这些日志大致分为两类：第一类是运行时一些信息，包括事务列表，还有锁，还有一些运行时快照等信息。另外一类是对数据页修改产生的日志，包括Heap页面、索引页面这些。挂完链以后，这些链上的日志是由PG的后台进程读取，然后将日志对应的修改应用到页面上。和PG不一样的地方在于，当我们要应用的日志对应的数据页面不在内存中时，我们会跳过这条日志的恢复，也就是不需要从存储上把数据页读出来后再恢复到内存中。这一点是和传统PG不一样的地方。

 

TDSQL-C PG版
主从机优化

接下来介绍TDSQL-C PG从机优化，传统PG从机由Startup进程去读XLog，可以看到它不管页面是不是在Buffer中，它都是需要去存储中把对应数据页面读出来，把XLog应用后再恢复下一条。因为它的数据不是共享的而是私有的，如果不恢复对应日志就会丢失数据。

 

我们和它的区别一是我们有多个应用日志进程来应用日志，加快应用速度。二是当这个页面不在Buffer的时候，我们可以跳过这部分日志，就不需要去读上来再恢复。

 

从机并行合并日志，这个图里画的是ABCD有这么四个数据块，每个块上面是括号里的值表示的是当前数据块日志应用到的位置，11、17、15、9，它们表示的就是当前数据块应用位置。假设现在又来了12、18、16、19对应日志，那就会有多个Merge进程来对这些没有相关性的数据块做并行的恢复。例如第一个Merge进程会对A和B这两个数据块做恢复，另外一个Merge进程可以对C这个数据块做恢复，它们之间是并行的。每恢复完这样一些数据块后，我们的VDL就可以向前推进，比如说从17到19，后面恢复更多的日志后，可以不断的向前推进。

 

接下来介绍从机优化，是针对DROP表和DROP数据库优化。在数据库PG中，当主机上DROP一个表或DROP一个DB时，从机需要做这么几件事：

 

第一是要删除，把这个表或者这个数据库在系统表当中的元数据删除，像pg_class、pg_attribute 这些系统表当中的元数据，要先给它删掉。

 

第二是需要遍历一下Shared Buffer，这些表或数据库可能在从机上去访问过，它可能在Buffer里留下了一些页面，我们需要把这些页面找到，让它失效掉。

 

第三是发送失效消息，就是这个表或数据库的失效消息。通过失效消息队列，通知其它进程，然后是删除外存文件。

 

这里的第二步是失效Shared Buffer，这个操作比较耗时。按照默认PG的一个Buffer是8K来算，那么1G的Shared Buffer就会有13万个左右的Buffer，64G大概会有800多万个Buffer。主的删除一张表，在从机这边可能要遍历800万次Buffer，找到这些要失效的页面，去淘汰。当一次性删除的表比较多的时候，比如删除一个schema，这个schema下面可能有几十张表时，那么这个遍历次数就更多了。

 

我们这里做了一个优化，就是将它的第二步也就是遍历Buffer，失效Buffer的操作，把它单独拿出来做为一个进程来做这件事。这个地方我们叫Log Process。它和Startup进程之间是通过共享队列方式来通信。当需要失效 Buffer的时候，Startup进程会把对应的DB ID或表ID放到队列中，然后通知Log Process，Log Process收到通知后会从队列里面取到这个DBID或表ID，再去遍历Buffer，将对应Buffer失效掉。

 

另外一个优化也是和DROP 表相关的，PG从机在恢复一张表时，会把这个表的信息保存在内存中的一个单向链表中，当恢复到这个表的删除操作时，从机再从单向链表中把这个表找到并移除掉，也就是这个表第一次创建时，从机会把它保存到一个链表中，当主机删除的时候，从机会把这个表信息从单向链表中找出来，把它进行删除。

 

当我们表比较多的时候，比如说有几千、几万张表时，单向链表长度也是几千、几万。当要删除这个表时，要从几千、几万个元素的单向链表中找到要删除的节点的前向节点，把它指向要删除这个节点的后向节点。这里，当删除多个表时，单向链表查找是一个比较耗时的操作。

 

这里修改比较简单，就是把单向链表改为双向链表。删除时，把要删除这个节点的前向节点指向它的后向节点，它的后向节点指向它的前向节点，就可以达到删除的目的。有了这个优化，加上异步失效Buffer的优化，在有一定压力情况下，日志堆积可以从之前的100GB降低到几MB、几十MB这个级别，基本没有日志堆积了。

 

接下来是介绍一下传统备机和TDSQL-C PG版的启动。传统PG启动的时候恢复到一致性的点才能对外提供服务。当前画的这个图里比如说最小恢复点是50，而恢复当中又来了一个CheckPoint，比如说CheckPoint里记录的是1000，那么它在下一次启动时需要恢复到1000这个点才能对外提供服务。

 

在TDSQL-C PG版里，从机启动时，是需要拿到一个持久化VDL就可以获得存储一致性状态，而这个VDL是可以从主机传过来的日志当中计算出来。这个速度比PG快很多。第二个是可以快速搭建从机，因为不需要复制全量数据。

 

最后一个优化解决的问题是避免PG在发生主从切换时可能会出现双写的问题，导致日志“分叉”。例如一个一主一从的PG实例，当发生切主时，由于某些原因旧主并没有死掉，可能有些应用还是连接在旧主上面，但是另外一些应用连到新主上面，会导致两边数据不一致，需要人工干预才能把数据库恢复到一致状态。

 

TDSQL-C PG版采用的是HA Fencing机制。当每一个主实例在启动开始写日志之前，会通过网络去我们的Meta服务上面获取一个Fencing值，这个Fencing值是全局唯一递增的。计算层每次往存储层写日志时都会带着这个值。

 

当发生主从切换，切到一个新主上时，新主又会去Meta服务上拿到一个新的Fencing值，例如旧主拿的是100，旧主存储节点通讯时都会用100；后面从机切为新主，新主会拿到101，然后它就用101和我们的存储节点通信。这时假设旧主还通过网络，以100往存储上写日志，存储就会拒绝这个日志的写入，从而达到了避免日志分叉的目的。

 

未来展望

对未来的一些探索，我们可能会采用一些新硬件，包括RDMA。另外，现在是一种多从的架构，未来会尝试做多主架构、Serverless无服务化这些来降低计算成本，可能还会做一些兼容性方面的工作，例如Oracle兼容性这些。以上我今天的分享，谢谢大家。

 

来源： 腾讯云数据库公众号