引 言

   数据库的可用性和扩展性一直是数据库厂商和用户最关注的问题。过去我们采用高端的设备，比如使用小型机和大型存储来保证数据库的可用 性。而扩展性主要采用向上扩展(Scale up)的方式，通过增加CPU，内存，磁盘等方式提高处理能力。这种集中式数据库的架构，使得数据库成为了整个系统的瓶颈，已经越来越不适应海量数据对计 算能力的巨大需求。近些年来，分布式系统成为了一种趋势，我们希望用廉价的设备堆叠出具备高可用性和高扩展性的计算集群，从而摆脱对大型设备的依赖。数据 库作为系统架构中的重要组成部分，如何做到即提供高可用性，又具备向外扩展(Scale out)的能力，数据库厂商和用户都做了很多的探索。

   Oracle RAC

   几乎每个数据库产品都有集群解决方案，Oracle RAC是业界最流行的产品。其架构的最大特点是共享存储架构(Shared-disk)，整个RAC集群是建立在一个共享的存储设备之上的，节点之间采用 高速网络互连。Oracle RAC提供了非常好的高可用特性，比如负载均衡和应用透明切换(TAF)，其最大优势在于对应用完全透明，应用无需修改便可以切换到RAC集群。但 是，RAC的扩展能力有限，首先因为整个集群都依赖于底层的共享存储，所以共享存储的IO能力和可用性决定了整个集群的可以提供的能力，其依然无法摆脱对 大型存储设备的依赖。Oracle显然也意识到了这个问题，在Oracle的MAA(Maximum Availability Architecture)架构中，采用ASM来整合多个存储设备的能力，使得RAC底层的共享存储也具备线性扩展的能力，整个集群不再依赖于大型存储的 处理能力和可用性。

   RAC的另外一个问题是，随着节点数的不断增加，节点间通信的成本也会随之增加，当到达某个限度时，增加节点可能不会 再带来性能上的提高，甚至可能造成性能下降。这个问题的主要原因是Oracle RAC对应用透明，应用可以连接集群中的任意节点进行处理，当不同节点上的应用争用资源时，RAC节点间的通信开销会严重影响集群的处理能力。所以使用 Oracle RAC有两个建议：1.节点间通信使用高速互联网络；2.尽可能将不同的应用分布在不同的节点上。基于这个原因，Oracle RAC通常在DSS环境中可以做到很好的扩展性，因为DSS环境很容易将不同的任务分布在不同的计算节点上，而对于OLTP应用，Oracle RAC更多情况下是用来提高可用性，而不是为了提高扩展性。

   MySQL Cluster

   MySQL cluster和Oracle RAC完全不同，它采用Shared-nothing架构。整个集群由管理节点(ndb_mgmd)，处理节点(mysqld)和存储节点(ndbd)组 成，不存在一个共享的存储设备。MySQL cluster主要利用了NDB存储引擎来实现，NDB存储引擎是一个内存式存储引擎，要求数据必须全部加载到内存之中。数据被自动分布在集群中的不同存 储节点上，每个存储节点只保存完整数据的一个分片(fragment)。同时，用户可以设置同一份数据保存在多个不同的存储节点上，以保证单点故障不会造 成数据丢失。

   MySQL cluster的优点在于其是一个分布式的数据库集群，处理节点和存储节点都可以线性增加，整个集群没有单点故障，可用性和扩展性都可以做到很高，更适合 OLTP应用。但是它的问题在于：1.NDB存储引擎必须要求数据全部加载到内存之中，限制比较大，但是目前NDB新版本对此做了改进，允许只在内存中加 载索引数据，数据可以保存在磁盘上。2.目前的MySQL cluster的性能还不理想，因为数据是按照主键hash分布到不同的存储节点上，如果应用不是通过主键去获取数据的话，必须在所有的存储节点上扫描， 返回结果到处理节点上去处理。而且，写操作需要同时写多份数据到不同的存储节点上，对节点间的网络要求很高。

   虽然MySQL cluster目前性能还不理想，但是share nothing的架构一定是未来的趋势，Oracle接手MySQL之后，也在大力发展MySQL cluster，我对MySQL cluster的前景抱有很大的期待。

   分布式数据库架构

   目前，除了数据库厂商的 集群产品以外，解决数据库扩展能力的方法主要有两个：数据分片和读写分离。数据分片(Sharding)的原理就是将数据做水平切分，类似于hash分区 的原理，通过应用架构解决访问路由和数据合并的问题。Sharding架构的优势在于，集群扩展能力很强，几乎可以做到线性扩展，而且整个集群的可用性也 很高，部分节点故障，不会影响其他节点提供服务。Sharding原理简单，容易实现，是一种非常好的解决数据库扩展性的方案。但是Sharding对应 用场景的要求很高，因为一旦使用数据分片架构，如果需要跨不同的节点做join，或者统计类型的操作，将会变得非常困难，应该尽量避免。所以说 Sharding架构会损失部分关系型数据库的特性，比如join，从而使数据库退化为Key-Value store类型的存储。所以，并不是所有的应用都适合做Sharding，它可能会造成应用架构复杂或者限制系统的功能，这也是它的缺陷所在。

   Sharding架构图

   读写分离架构利用了数据库的复制技术，将读和 写分布在不同的处理节点上，从而达到提高可用性和扩展性的目的。最通常的做法是利用MySQL Replication技术，Master DB承担写操作，将数据变化复制到多台Slave DB上，并承担读的操作。这种架构适合read-intensive类型的应用，通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。除了MySQL，Oracle从11g开始提供Active Standby的功能，也具备了实现读写分离架构的基础。读写分离架构的缺陷在于，不管是Master还是Slave，每个节点都必须保存完整的数据，如 果在数据量很大的情况下，集群的扩展能力还是受限于单个节点的存储能力，而且对于Write-intensive类型的应用，读写分离架构并不适合。

   读写分离架构图

   读写分离架构应用非常广泛，很多网站都采用cache+DB的读写分离架构，通 过cache层来承载大量的读访问。Memcached是一种广泛使用的Key-Value cache，它不具备持久化存储的功能，所以它通常和数据库一起组成读写分离的架构，由数据库承载数据持久化存储的功能，而Memcached则用来承载 大量的并发访问。通常的做法是：应用的读请求会首先访问Memcached，如果命中则返回，如果没有命中，则会去数据库中读取，并将数据加载到 Memcached中。关于新增，修改和删除操作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除操作也是更新 数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。Memcached支持数据分区，利用hash算法将数据分布到不同的服务 器，组成一个分布式的cache集群。

   MySQL+Memcached读写分离架构

   数据库与CAP理论

   根据 CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以 要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用 BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。

   但是，对于CAP理论也有一些不同的声 音，数据库大师Michael Stonebraker就撰文《Errors in Database Systems, Eventual Consistency, and the CAP Theorem》，表示为了P而牺牲C是不可取的。事实上，数据库系统最大的优势就对一致性的保证，如果我们放弃了一致性，也许NoSQL比数据库更有优 势。那么，有没有可能实现一套分布式数据库集群，即保证可用性和一致性，又可以提供很好的扩展能力呢？

   目前，已经有很多分布式数据库的产 品，但是绝大部分是面向DSS类型的应用，因为相比较OLTP应用，DSS应用更容易做到分布式扩展，比如基于PostgreSQL发展的 Greenplum，就很好的解决了可用性和扩展性的问题，并且提供了很强大的并行计算能力。对于OLTP应用，业务特点决定其要求：高可用性，一致性， 响应时间短，支持事务和join等等。Michael Stonebraker提到了一种新的数据库产品VoltDB，它的定义是Next-Generation SQL Database for Fast-Scaling OLTP Applications。虽然产品还没有问世，但是从技术资料上来看，它有几个特点：

   1.采用Share nothing架构，将物理服务器划分为以CPU core为单位的Virtual node，采用Sharding技术，将数据自动分布到不同的Virtual node，最大限度的利用机器的计算资源；

   2.采用内存数据访问技 术，类似于内存数据库(In-memory database)，区别于传统的数据库(Disk-based database)，消除了传统数据库内存管理的开销，而且响应速度非常快；

   3.每个Virtual node上的操作是自治的，利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销(比如Latch和Lock)；

   4.数据同步写 多个副本，不存在单点故障，而且消除了传统数据库需要记录redo log的开销。

   VoltDB不仅支持传统数据库的ACID模型和 SQL接口，而且提供类似NoSQL产品的高可用性和很强的扩展能力，可谓鱼肉熊掌兼得。CAP理论并不是神话，相信未来类似的数据库产品会不断涌现。

   数 据库和NoSQL

   当越来越多的NoSQL产品涌现出来，它们具备很多关系型数据库所不具备的特性，在可用性和扩展性方面都可以做到很好。 那么，未来传统的关系型数据库还有优势吗？NoSQL会取代数据库吗？我个人认为关系型数据库至少在相当长的一段时间内，依然是主流，而且还有很大的发展 空间。

   第一，NoSQL的应用场景非常局限，某个类型的NoSQL仅仅针对特定类型的应用场景而设计。而关系型数据库则要通用的多，使用 NoSQL必须搞清楚自己的应用场景是否适合，所以说NoSQL对于很多人来说是“汝之蜜糖，彼之砒霜”。

   第二，利用关系型数据库配合应用架构， 比如Sharding和读写分离技术，同样可以搭建出具备高可用和扩展性的分布式数据库集群。

   第三，关系型数据库厂商依然很强大，全世界有大量的 用户，需求必然会推动新的产品问世。

   第四，硬件的发展日新月异，比如闪存的技术的不断成熟，未来闪存可以作为磁盘与内存之间的cache，或者完 全替代磁盘。而内存价格越来越低，容量越来越大，In-memory cache或database的应用越来越广泛，可以给应用带来数量级的性能提升。数据库面临的IO问题将被极大改善，数据库也将随着这些新技术而焕发第 二春。

   我并不担心关系型数据库的未来，但我们也不能忽视NoSQL的巨大力量。未来，各种产品和技术一定是百花齐放，关系型数据库依然有 很强的生命力，各种NoSQL产品也会层出不穷，所以完全不用担心谁将会替代谁，我们要做的就是找到最佳的解决方案。有人将NoSQL解释成为Not only SQL，我想也是这个原因吧。

   结论

   前面探讨了关于数据库可用性和扩展性方面的问题，我们看到每种产品和 架构都是有缺陷的，其实架构就是有所取舍的过程，目标是用最小的代价去解决问题。所以找到适合自己的产品和架构，这才是最重要的。

建议继续学习：

1. 分布式缓存系统 Memcached 入门    (阅读：14788)
2. Zookeeper工作原理    (阅读：10513)
3. 我对技术方向的一些反思    (阅读：9944)
4. GFS, HDFS, Blob File System架构对比    (阅读：9444)
5. Zookeeper研究和应用    (阅读：8576)
6. 分布式日志系统scribe使用手记    (阅读：8097)
7. 一致性哈希算法及其在分布式系统中的应用    (阅读：7994)
8. 分布式哈希和一致性哈希    (阅读：7729)
9. HBase技术介绍    (阅读：6824)
10. 分布式系统的事务处理    (阅读：6101)