PolarDB-X 如 何 做 生 态兼 容 好的 MySQL 兼容性可以做到什么程度 胡中泉（舟济） 阿里云数据库解决方案架构师为什么要兼容 MySQL 01 The longer you look back, the farther you can look forward.也从阿里巴巴的“去IOE”运动说起 业务驱动下的分布式技术实践之路 5月17日，支付宝最后一台小型 机下线标志去IOE落下帷幕 MySQL Binlog 可行性 • 多节点产生多个增量事件队列 • 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ? Maxwell Debezium A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 Binlog 完全一致体验 • 文件格式兼容：Binlog v4 row-based • SQL 指令兼容：show binary logs… • MySQL DUMP 协议 • 保证分布式事务完整性与顺序 • 同一连接串 已验证工具或系统 • MySQL Slave（change master） • DTS • Canal/CloudCanal • Maxwell • Debezium

概述整体架构 01 02 03 MDS各组件详细介绍 Q&A基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查 • 快照克隆服务器MDS各个组件 MDS是中心节点，负责元数据管理、集群状态收集与调度。MDS包含以下几个部分： • Topology: 业务提供如下功能和非功能需求。 1. 故障域的隔离：比如副本的放置分布在不同机器，不同机架，或是不同的交换机下面。 2. 隔离和共享：不同用户的数据可以实现固定物理资源的隔离和共享。 • pool: 用于实现对机器资源进行物理隔离，server不能跨 Pool交互。运维上，建议以pool为单元进行物理资源的扩 容。 • zone: 故障隔离的基本单元，一般来说属于不同zone的机 器至少 ve支持 多个pool，可以选择一个logicalPool独享一个pool。 通过结合curve的用户系统，LogicalPool可以通过配置限定特定user使用的方式，实现多个租户数据物理 隔离（待开发）。TOPOLOGY Topology的实际例子，右侧是topo配置文件： 集群有一个物理pool，由3个zone组成，每个zone有1台server。 在物理pool上，还创建了一个

1. 高可用性/高可靠性 (易运维) 2. RAFT一致性协议 3. CopySet分配算法 4. 拓扑结构 5. 高性能 6. chunkfilepool (降低写放大) 7. data stripe (增大并发) 8. zerocopy 9. 云原生 核心设计Curve块存储 1. physical pool用于实现对机 器资源物理隔离 2. zone故障隔离的基本单元 chunkserver按照故障域分组 4. copyset中的节点属于不同的 故障域 数据组织Curve块存储 IO流程Curve块存储 1. chunkserver负责数据的存储 2. RAFT协议保持数据的一致 性 3. chunkfile pool降低元数据开 销 Chunkserver服务Curve块存储 性能设计Curve块存储 在线升级设计 1. 客户端分成NebdClient与 NebdServer两部分

元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 数据一致性基本架构 • 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查基本架构 • 快照克隆服务器 独立于核心服务 储到支持S3接口的 储到支持S3接口的 对象存储，不限制数量 异步快照、增量快照 从快照/镜像克隆 ( lazy/非lazy ) 从快照回滚数据组织形式 • 底层 可用性 / 可靠性 扩展性 / 负载均衡 向上提供无差别文件流 • Application 块/对象/EC等 感知具体格式 提供不同文件类型支撑不同上层应用数据组织形式 • PageFile/AppendFile/AppendECFile • 逻辑概念，空间分配的基本单元 （减少元数据数量） • 多个连续地址空间chunk（物理文件）的聚合数据组织形式 • CopySet • 逻辑概念 • 减少元数据数量 • 数据放置的基本单元 • 提高数据可靠性 • 包含多个chunk • 减少复制组数量 类似Ceph中的PG 「Copysets: Reducing the Frequency of Data Loss in Cloud Storage」数据组织形式

新版本ChunkServer性能优化CURVE基本架构 • 元数据节点 MDS • 管理和存储元数据信息 • 感知集群状态，合理调度 • 数据节点 Chunkserver • 数据存储 • 副本一致性，raft • 客户端 Client • 对元数据增删改查 • 对数据增删改查 • 快照克隆服务器CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构 ChunkServer核心模块 克隆chunk的管理等等。 ChunkServer架构LocalFileSystermAdaptor是对底层文件 系统的一层抽象，目前适配封装了ext4 文件系统的接口。 之所以要做这层抽 象，目的是隔离了底层文件系统的实 际读写请求，如果将来curve要适配裸 盘或者采用其他文件系统，可以在这 层进行适配。 ChunkServer架构CURVE基本架构 01 02 03 04 ChunkServer架构

各存储设备通过网络互联 大规模 弹性扩容 底层构建在分布式存储之上 云的概念 成本：共用基础设施 弹性：随意扩缩容 速度：更快的构建发布业务 底层构建在分布式存储之上 云原生的概念： 易用性：跨平台，超融合，弹性 小型主机 容量有限分布式存储的分类 按照各种应用场景所需的存储接口分类 对象 存储 文件 存储 块存储 接口为简单的 Get、PUT、DEL 和其他扩展 解 数据分布 —— 无中心节点/中心节点 均 衡 地址空间的每段数据会分布在不同机器的磁盘上，如 何找到这些数据？ 可靠性 & 可用性 —— 多副本/EC 服务不可用时 间 数据一致性 —— 一致性协议 如何保证数据不丢？如何保证各种硬件故障的时候读 写都正常？ 可扩展性 —— 和数据分布的方式相关 所用容量都用完后，可以新增机器扩展容量分布式存储的要素 60 (8MB, 16MB) 50分布式存储的要素 — 一致性协议 多副本： 写三次？ 一致性协议 一致性：WARO（Write-all-read-one）、Quorum WARO • 所有副本写成功 • 读可用性高：可以读任一副本 • 写可用性较低，任一副本异常写失败 Quorum • 大多数副本写成功 • 读写服务可用性做一个折中 • 写性能提升，速度取决于写的较快的大多数

李小翠 增加快照部分 2021-04-13 李小翠、陈威 补充元数据数据结构 2021-04-19 李小翠、吴汉卿、许超杰等 补充文件空间分配，讨论与确认 背景 调研 开源fs 性能对比 可行性分析 方案对比 对比结论 架构设计 卷和文件系统 元数据架构 文件系统快照 方案一：文件/目录级别快照 方案二：文件系统快照 关键点 元数据设计 数据结构 索引设计 文件空间管理 开发计划及安排 go开发的chubaofs和c开发的cephfs，理论上分析这个结果是合理的，分布式的元数据设 调研测试 计会涉及到多次rpc的交互。这里需要确认的一点是：我们需要怎样的元数据节点的性能？ 可行性分析 方案对比 根据上述调研和测试结果，我们考虑了三种curvefs的元数据设计方案： CurveFS kv方案设计 curve实现块设备时，元数据不是扁平化的设计，而是采用来有目录层级的 namespace 见的操作，目前 curve 的元数据缓存使用的 lru cache，因此 list 只能依赖 etcd 的 range 获取方式。如果需要对 list 加速，需要新的缓存结构 c. 扩展性/可用性/可靠性 依赖于第三方kv存储，目前是etcd CurveFS 单机内存元数据设计 类似 fastcfs 和 moosefs 的元数据设计方式，采用通用的 dentry，inode 两层映射关系，所有的元数据都缓存在内存中，持久化在

数据中心1 CLup管理节点1 clup-server 数据中心2 CLup管理节点2 clup-server 数据中心1 CLup管理节点2 高可用机制自动切换  数据一致性保证 数据可用性  提供读写VIP  读写高可用 读写分离  多个读库之间负载均衡 负载均衡  读线性扩展  支持分库分表 高扩展性 写 VIP 读 VIP PG (Primary) 盘要求有路径：/dev/nvmeXnY  机器需求 4台虚拟机器或物理机 1台做CLup管理节点：内存大于2GB 3台做数据库节点：内存需要大于4GB，最好有反亲和性，即能分布在不同的 物理机上以保证高可用性阿里云的环境中创建Polardb的方法 共享盘使用阿里云自带的高性能Nvme盘，注意使用Nvme磁盘对可用 区有要求： • 华东1（杭州）可用区I • 华东2（上海）可用区B • 共享盘：所有虚拟机都 可以挂载 有VIP 机器有反亲和性  华为云 有共享盘 有VIP 机器有反亲和性  移动云 共享盘：所有虚拟机都 可以挂载 有VIP 机器有弱反亲和性  腾讯云 无共享盘 VIP是内测阶段 机器的反亲和性：不清 楚  联通云 无共享盘 有VIP 机器有反亲和性创建PolarDB需要的阿里云环境 创建虚拟机的时

raft和braft 03 raft在Curve中的应用 05 Q&A 04 Curve对raft的优化RAFT协议简介 什么是raft • raft 是一种新型易于理解的分布式一致性复制协议，由斯坦福大学的Diego Ongaro和John Ousterhout提出，《In Search of an Understandable Consensus Algorithm(Extended xos变种，提供了更完整更清晰的协议描述，更容易理解和实现。 • raft可以解决分布式理论中的CP，即一致性和分区容忍性 • 大多数副本成功即可返回成功 • 速度取决于写的较快的大多数RAFT协议简介 • Leader：负责从客户端接受日志，把日志复制到其 他服务器，当保证安全性的时候告诉其他服务器应用 日志条目到他们的状态机中。 • Candidate: 发起选举。获取大多数选票的候选人将 然后把执⾏的结果返回给客户端。 • 提供命令在多个节点之间有序复制和执行，当多个节 点初始状态一致的时候，保证节点之间状态一致。 raft日志复制RAFT协议简介 raft配置变更 • 配置：加入一致性算法的服务器集合。 • 集群的配置不可避免会发生变更，比如替换宕机的机器。 直接配置变更可能出现双主问题 • 共同一致（joint consensus） • 集群先切换到一个过渡的配置(old

查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 邮件通知 Curve所有代码均在github托管。新 代码需要通过CI测试和code review才 能合入master分支，确保新合入代码 的功能、正确性、规范性等都有基本 保障；而每日运行的dailybuild测试在 CI测试基础上增加了异常自动化测试 和混沌测试，确保master分支代码的 bug尽可能早地暴露出来。 通过这种流程，curve可以在一定 500+用例  异常测试 40+自动化用例  混沌测试 20轮自动化随机故障注入 12/33单元测试 单元测试是软件开发的过程中最基本的测试，它用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行 正确性检验的测试工作。 curve通过lcov统计代码覆盖率，衡量单元测试的完备程度，如下图所示： 13/33集成测试 测试目的 测试内容 单元测试后，有必要进行集成测试，发现 并排除在模块连接中可能发生的上述问题， 无需绑定特定环境，“随意拉起”  配置化（测试环境、测试负载定义）  控制用例时间（考虑一些折中方案）  Case独立性  Case通用性（兼顾curve、ceph等）  Tag规范(优先级、版本、运行时间)  最大化覆盖率（打乱操作顺序、随机 sleep）  精确性（checkpoint）  稳定性（避免环境因素、其他模块干扰） Curve使用Robotframework框架进行异常自动化测试，