NewSQL如何解决高可用、分片？

太过爱你忘了你带给我的痛 2024-03-30 14:14 58阅读 0赞

### 1 什么是New SQL？ ###

无论你其他方面做的比Old SQL好再多，SQL和ACID是刚需，这个命你革不掉的。你不支持SQL，就不会有多少人用。所以近几年很多之前不支持SQL的数据库，都开始支持SQL了，甚至于像Spark、Flink这样的流计算平台，也都开始支持SQL。当然，虽然说支持SQL，但这里面各个产品的支持程度是参差不齐的，多多少少都有一些缩水。对于ACID的支持，基本上等同于就没有。

New SQL它来了！简单地说，New SQL兼顾Old SQL和No SQL优点：

*  完整地支持SQL和ACID，提供和Old SQL隔离级别相当的事务能力；
 *  高性能、高可靠、高可用，支持水平扩容。

像Google的Cloud Spanner、国产的OceanBase以及开源的[CockroachDB][]都属于New SQL数据库。

这些New SQL凭什么就能做到Old SQL和No SQL做不到的这些特性呢？

### CockroachDB数据分片和弹性扩容 ###

架构图(图片来自于[官方文档][Link 1])：

![img][]

最上层是SQL层，SQL层支持和关系型数据库类似的逻辑数据结构，如库、表、行和列这些逻辑概念。

SQL层向下调用的是一个抽象的接口层Structured Data API，实际实现这个API的是下面一层：Distributed, Monolithic KV Store，这就是一个分布式KV存储系统。

大部分数据库都采用的二层架构：执行器和存储引擎。它的SQL层就是执行器，下面的分布式KV存储集群就是它的存储引擎。

MySQL存储引擎InnoDB是基于文件系统的B+树，像Hive和HBase存储引擎都是基于HDFS构建。那CockroachDB这种，使用分布式KV存储来作为存储引擎的设计，理论上也是可行。

CockroachDB在实现它的存储引擎这一层，就是大量地借鉴，甚至是直接使用了已有的一些成熟技术。

分片算法采用的是范围分片，范围分片对查询最友好，可很好支持范围扫描，有利支撑上层SQL查询。

采用[Raft][]一致性协议来实现每个分片的高可靠、高可用和强一致。这个Raft协议，它的一个理论基础，就是我们之前讲的复制状态机，并且在复制状态机的基础上，Raft实现了集群自我监控和自我选举来解决高可用的问题。

CockroachDB的元数据直接分布在所有的存储节点上，依靠流言协议传播，Redis Cluster也是用流言协议来传播元数据变化。

CockroachDB用上面这些成熟的技术解决了集群问题，在单机的存储引擎上，更是直接使用了RocksDB作为KV存储引擎。

你可以看到，CockroachDB的存储引擎，也就是它的分布式KV存储集群，基本上没有什么大的创新，就是重用了已有的一些成熟的技术，这些技术在我们之前讲过的其他存储系统中，全部都见到过。我讲这些并没有贬低CockroachDB的意思，相反，站在巨人的肩膀上，才能看得更远，飞得更高，这是一种非常务实的做法。

### CockroachDB能提供金融级事务隔离性？ ###

CockroachDB怎么解析和执行SQL。CockroachDB执行流程差不多。先解析SQL生成语法树，转换成逻辑执行计划，再转换为物理执行计划，优化后，执行物理执行计划返回查询结果。

只是CockroachDB中，物理执行计划更复杂，因为物理执行计划面对的是分布式KV存储系统，在涉及查找、聚合这类操作，可能涉及多个分片（Range）。类似Map-Reduce的逻辑，先查找元数据确定可能涉及到的分片，然后把物理执行计划转换成每个分片上的物理执行计划，在每个分片上去并行执行，最后，再对这些执行结果做汇总。

CockroachDB的ACID。RU、RC、RR和SERIALIZABLE，那CockroachDB能提供哪种隔离级别呢？四种都不是。

CockroachDB提供了另外两种隔离级别，分别是：**Snapshot Isolation (SI)** 和 **Serializable Snapshot Isolatin (SSI)**，其中SSI是CockroachDB默认的隔离级别。

这两种隔离级别和之前提到的四种隔离级别的关系：

![img][img 1]

SI这行。RR解决脏读和不可重复读，虽然可能幻读，但实际上对绝大多数事务影响不大。SI不会脏读、不可重复读，也不会发生幻读，似乎比RR好。

但这表格多列：写倾斜。RR不会写倾斜，但SI有写倾斜问题。

### 写倾斜 ###

拿账户余额的例子来说明。比如说，我们的账户需要支持主副卡，主卡和副卡都分别有自己的余额，并且这个余额是可以透支的，只要满足主副卡的余额之和大于0就行了。如果我们需要给主卡支出100元：

update account
    -- 在主卡中扣100
    set balance = balance - 100 
    where id = ? and
      (select balance from account where id = ?) -- 主卡余额
      +
      (select balance from account where id = ?) -- 附卡余额
      >= 100; -- 主副卡余额和须大于100

RR由于更新数据时会对记录加锁，即使更新主副卡的两个SQL分别在两个事务并发执行，也不会出现把主副卡的余额之和扣减成负数。

但SI没有加锁，而是采用快照实现事务隔离，若并发更新主副卡余额，可能把主副卡余额之和扣减为负，即**写倾斜**。实际表达的，就是因为没有检测读写冲突，也没有加锁，导致数据写错。

SSI在SI的基础，加入冲突检测，通过检测读写冲突，然后回滚事务解决写倾斜，代价降低性能，且冲突严重时，会频繁出现事务回滚。

理论上，CockroachDB支持的SI和SSI这两种事务隔离级别能提供的事务隔离性与传统RC和RR不相上下，可满足大多数在线交易类系统对ACID要求。

### 总结 ###

CockroachDB是开源的New SQL数据库。它的存储引擎是一个分布式KV存储集群，执行器则大量借鉴了PostgreSQL的一些设计和实现，是一个集很多现有数据库和分布式存储系统技术于一身，这样的一个数据库产品。

从设计上来看，CockroachDB这类New SQL数据库，有非常大的潜质可以真正地取代MySQL这类传统的关系型数据库。但是我们也应该看到，目前这些New SQL数据库都还处于高速发展阶段，并没有被大规模地应用到生产系统中去。我也不建议你做小白鼠，在重要的系统上去使用它。

做一个日志系统，收集全公司所有系统的全量程序日志，给开发和运维人员提供日志的查询和分析服务，你会选择用什么存储系统来存储这些日志？原因是什么？

要根据业务对数据的查询方式，反推数据应该使用什么存储系统。对于日志的查询，最常用的二种方式就是按照关键字去查询或者指定一个时间和IP去浏览。

若日志量级不超过TB级，直接放到ES最省事，对于二种查询方式都可以获得还不错的查询性能。规模太大，ES也扛不住，可考虑把日志放到HDFS，对于浏览的查询需求，直接定位的具体的日志文件返回是比较快的。对于关键字查询的需求，也可以通过实现Map-Reduce任务，并行查询然后聚合的方式来实现。

[CockroachDB]: https://github.com/cockroachdb/cockroach
[Link 1]: https://github.com/cockroachdb/cockroach/blob/master/docs/design.md
[img]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/232121aedd884ea89979be6819a79ee3.jpeg
[Raft]: https://raft.github.io/
[img 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/30/1902f269a31444678f0fa26168dc09dd.jpeg