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关于数据库:TAEMatrixOne云原生事务与分析引擎

jiezi

Part 1 摘要

MatrixOne 是一款云原生数据库，不仅反对超大规模数据集上的高性能剖析查问，同时具备高吞吐, 低提早的事务读写能力。本文介绍了 MatrixOne 数据库的存储引擎 TAE（Transctional Analytical Engine）的架构。前文介绍了单机 TAE 的相干设计，本文将重点介绍云原生和存算拆散相干的几个要害组件。

点击查看前文对于 TAE(Transactional Analytical Engine)的那些事
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很多数据库在应用对象存储时，要么作为冷备应用，要么以就义提早为代价在提交事务时同步写入到对象存储中。TAE 无效的利用云存储资源，将新写入的数据先保留到日志服务的本地磁盘中，随后异步的将日志中的数据转存至对象存储中。这样 TAE 既保留了存算拆散的可能性，又防止了过高的写入提早。
比如说：

  • TAE 能够治理远大于本地存储容量的数据。本地内存和磁盘都能够作为缓存，只保留最新被拜访到的数据；
  • TAE 能够以很小的代价，在一个新结点上装载出残缺的数据正本。这对于服务的 HA 还有计算资源的隔离十分的重要。

  • Part 2 LogService

    为了缩小写入提早，TAE 先将最新的数据长久化到日志中，随后异步的转存到对象存储里。所以 TAE 是通过协同日志和对象存储，以保障提交事务的持久性。TAE 形象出了日志层，能够以很小的代价接入任何日志服务。默认接入的是咱们自研的 LogService 日志服务。
    日志服务的外围需要有以下几点：

  • 高吞吐
  • 低提早
  • 高牢靠

  • 高可用
    日志中存储的是最新提交事务的数据，当这些数据被异步转存到对象存储后，相干日志也会被删除。能够把日志看成一个在时间轴上的滑动窗口，TAE 推动这个窗口一直的往前滑动，窗口以外的数据会被革除，并且 TAE 会确保落在窗口内的数据量不会十分大。因而没有必要为日志服务配置大容量的磁盘。

    Part 3 DN（Data Node）

    在写流程中，TAE 会将提交事务写入日志，并且异步的转存至对象存储。这些都产生在 DN（Data Node）结点。

    上图展现了 DN 在执行一些写操作后的状态——上 面的是内存状态机，两头的是日志，最上面的是对象存储：

  • 第一个事务增加元数据 Block-1, 并且插入 A、B 两行至 Block-1。事务提交的日志是 LSN=1；
  • 第二个事务插入一行 C 至 Block-1。事务提交日志是 LSN=2；

  • 第三个事务将 Block- 1 长久化至对象存储上，批改 Block- 1 元数据增加 location=“1”, 产生该 Block 的第二个版本。事务提交日志是 LSN=3。
    DN 状态机致力于将日志里的数据转存到对象存储上，然而转存程序不齐全依赖事务日志的枯燥性，如下图：

    LSN[11-17]的曾经转存，然而 LSN[3-4,7-10]还在内存状态机内（起因已在单机 TAE 的文章中解释）。这只是一个长期状态，DN 会依据特定的策略推动日志的窗口一直向前挪动。

    DN 会在适当的机会抉择一个事务作为快照候选点，并期待这个候选点之前的所有事务被转存后，以这个候选点的工夫戳作为快照的工夫戳保留成快照。当快照生成后，该事务之前所有的日志都能够被清理:

    这里咱们将快照后所有的日志称为 LogTail。比方上图中“ckp-1”没有生成前，LSN[1-17]都是 LogTail。DN 呈现故障后，只须要从对象存储上读取最新的快照，并且从日志服务中读取 LogTail，便可复原出残缺的状态机。

    Part 4 CN（Compute Node）

    分布式 TAE 不仅包含 DN, 也包含负责协调所有查问负载的 CN（Compute Node）。当集群退出一个新的 CN, 它会从 DN 获取快照和 LogTail 信息，并且保护一个内存状态机。数据文件会按需从对象存储中拉取，并依据须要保留在缓存中。这种设计不须要在查问之前就拉取大量的数据文件，满足了高弹性 CN 的需要。
    举例说明
    退出一个 CN 到集群，此时 DN 的状态能够依照事务工夫戳形容为[1,150]，示意领有从工夫戳 1 到 150 之间所有事务的数据。
    DN 的状态由以下三局部组成:

  • 快照 [0,100]，该快照蕴含 6 个数据块 [“block-1”,“block-2”,“block-3”,“block-4”,“block-5”,“block-6”]
  • 长久化的数据块“block-7“[115, 140]
  • 内存数据块“block-8”[120, 150]
    此时新退出的 CN 状态可形容为 [0, 0]

    CN 接管到查问申请，假如该申请的工夫戳为 118：

  • CN 查看以后状态机的状态为[0, 0], 最大工夫戳小于 118；
  • CN 会向 DN 收回一条读申请，申请 0 到 118 之间的 LogTail；
  • CN 收到 DN 的响应，将 LogTail 利用到本地的状态机；
  • 更新 CN 状态机的状态为 [1, 118]；
  • 开始查问。

    CN 承受到工夫戳为 130 的查问申请：

  • CN 查看以后状态机的状态为[1, 118], 最大工夫戳小于 130；
  • CN 会向 DN 收回一条读申请，申请 118 到 130 之间的 LogTail；
  • CN 收到 DN 的响应，将 LogTail 利用到本地的状态机；
  • 更新 CN 状态机的状态为[1, 130]；

  • 开始查问。

    Part 5 协同工作

    MatrixOne 反对 CN 的动静扩容以及多个 DN（动静扩容临时没有反对）。
    定义表构造时，能够指定分区键，将表数据分布在多个 DN 上。每个 CN 表数据蕴含了多个 DN 分区的数据，这有利于一些跨分区的查问。

    纵观 DN 的职责，次要有以下三点：
    1. 提交事务
    a. 冲突检测
    b. 写日志
    c. 利用事务到状态机
    2. 为 CN 提供 LogTail 服务
    3. 转存最新的事务数据至对象存储中，并且推动日志窗口
    用户的计算负载不会被调度到 DN, 咱们认为以后架构下 DN 的数量能够管制在无限个数量，甚至单个 DN 就能够满足大多数的需要。通过扩容 CN 的数量，进步零碎的性能。

    Part 6 冲突检测

    事务被提交到 DN 前，会在 CN 的工作区内做一次基于事务起始工夫戳的冲突检测，在被提交到 DN 后，只会与事务起始工夫戳到以后最新工夫戳内产生的增量数据做检测。
    举例说明

  • CN 处理事务 Txn-[t1]的写申请时，会做一次基于工夫戳 t1 的冲突检测

  • CN 将 Txn-[t1]提交给 DN, DN 会用 Txn-[t1]的 writeset 和 [t1,now] 产生的 writeset 做一次冲突检测
    增量冲突检测机制，能够进步 DN 处理事务的吞吐能力，不会随着表数据的增长而逐步降落

    Part 7 大事务

    大事务通常会占用大量的内存，并且很可能导致冲突检测不够高效。提交大事务和同步大事务的 LogTail 也容易使 DN 成为瓶颈。
    这里通过三种形式反对大事务:

  • CN 在提交事务前，将事务的数据建好相干索引，并写入到对象存储中，提交至 DN 的只有相干元数据；
  • DN 在提交事务时，利用相干的索引减速检测；
  • DN 在提交事务时，只更新元数据。

以后 MatrixOne 曾经公布 0.6 版本，也是新架构下的第一个版本，还有很多有余。咱们会在之后 0.7 和 0.8 的版本重点攻克性能和稳定性相干的问题。本文没有深入探讨一些技术细节，后续将会一一分享

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