一、2017年我們做了什么？

記得早在2017年的時(shí)候，王堅(jiān)博士就曾召大家就關(guān)于“IDC As a Computer”是否能做到，進(jìn)行過(guò)激烈的討論。而要做到此，必須要實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離，分離后由調(diào)度對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)資源進(jìn)行獨(dú)立自由調(diào)度。而在實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的所有業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)庫(kù)是最難的。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)對(duì)I/O的時(shí)延和穩(wěn)定性有著極高的要求。但是從業(yè)界來(lái)看，存儲(chǔ)計(jì)算分離又是一個(gè)未來(lái)的技術(shù)趨勢(shì)，因?yàn)橄馟oogle spanner以及Aurora都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了。

所以2017年，我們抱著堅(jiān)定的信念，去實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)計(jì)算分離。事實(shí)上，2017年我們做到了，基于盤(pán)古和AliDFS(ceph分支) ，在張北單元存儲(chǔ)計(jì)算分離承擔(dān)10%的交易量。2017年是數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的元年，為2018年大規(guī)模實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

二、2018技術(shù)突破？

如果說(shuō)2017年是數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的突破之年的話，那么2018年就是追求極致性能的一年，也是由試驗(yàn)走向大規(guī)模部署的一年，其技術(shù)的挑戰(zhàn)可想而知。在2017年的基礎(chǔ)上，2018年的挑戰(zhàn)更為巨大，需要讓存儲(chǔ)計(jì)算分離更加的高性能、普適、通用以及簡(jiǎn)單。

2018年，為了使得在存儲(chǔ)計(jì)算分離下數(shù)據(jù)庫(kù)的I/O達(dá)到最高性能和吞吐，我們自研了用戶態(tài)集群文件系統(tǒng)DADI DBFS。我們通過(guò)將技術(shù)沉淀到DADI DBFS用戶態(tài)集群文件上，賦能集團(tuán)數(shù)據(jù)庫(kù)交易全單元規(guī)模化存儲(chǔ)計(jì)算分離。那么成為存儲(chǔ)中臺(tái)級(jí)產(chǎn)品，DBFS又做了那些技術(shù)上的創(chuàng)新呢？

2.1 用戶態(tài)技術(shù)

2.1.1 “ZERO” copy

我們直接通過(guò)用戶態(tài)，旁路kernel，實(shí)現(xiàn)I/O路徑的“Zero”copy。避免了核內(nèi)核外的copy，使得吞吐和性能都有了非常大的提高。

過(guò)去使用kernel態(tài)時(shí)，會(huì)有兩次數(shù)據(jù)copy，一次由業(yè)務(wù)的用戶態(tài)進(jìn)程copy數(shù)據(jù)到核內(nèi)，一次由核內(nèi)copy到用戶態(tài)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)進(jìn)程。這兩次copy會(huì)影響整體吞吐和時(shí)延。

切到純用戶態(tài)之后，我們使用polling模型進(jìn)行I/O request請(qǐng)求的發(fā)送。另外對(duì)于polling mode下CPU的消耗，我們使用了adaptive sleep技術(shù)，使得空閑時(shí)，不會(huì)浪費(fèi)core資源。

2.1.2 RDMA

另外，DBFS結(jié)合RDMA技術(shù)與盤(pán)古存儲(chǔ)直接進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，達(dá)到接近于本地SSD的時(shí)延和更高的吞吐，從而使得今年跨網(wǎng)絡(luò)的極低時(shí)延I/O成為可能，為大規(guī)模存儲(chǔ)計(jì)算分離打下了堅(jiān)強(qiáng)的基礎(chǔ)。今年集團(tuán)參加大促的RDMA集群，可以說(shuō)是在規(guī)模上為業(yè)界最大的一個(gè)集群。

2.2 Page cache

為了實(shí)現(xiàn)buffer I/O的能力，我們單獨(dú)實(shí)現(xiàn)了page cache。Page cahce采用touch count based LRU算法實(shí)現(xiàn)。引入touch count的意義是為了更好的與數(shù)據(jù)庫(kù)的I/O特性結(jié)合。因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)中時(shí)常會(huì)有大表掃描等行為，我們不希望這種使用頻率低的數(shù)據(jù)頁(yè)沖刷掉LRU的效率。我們會(huì)基于touch count將page在hot端和cool端進(jìn)行移動(dòng)。

Page cache的頁(yè)大小可配置，與數(shù)據(jù)庫(kù)的頁(yè)大小進(jìn)行結(jié)合時(shí)，會(huì)發(fā)揮更好的cache效率。總體上DBFS的page cache具備以下的能力：

?●??基于touch count進(jìn)行page的冷熱端遷移
?●??冷熱端比例可配置，目前為熱冷比例為2:8
?●??page size可配置，結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)頁(yè)進(jìn)行最優(yōu)化配置

?●??多shard，提高并發(fā)；總體容量可配置

2.3 異步I/O

為了提高數(shù)據(jù)庫(kù)的I/O吞吐能力，大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)都使用了異步I/O。我們?yōu)榱思嫒萆蠈訑?shù)據(jù)庫(kù)的I/O特性，實(shí)現(xiàn)了異步I/O。異步I/O特性：

?●??無(wú)鎖隊(duì)列實(shí)現(xiàn)
?●??可配置的I/O depth，能夠使得針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)不同的I/O類(lèi)型進(jìn)行精確時(shí)延控制

?●??polling adaptive，減少CPU消耗

2.4 原子寫(xiě)

為了保證數(shù)據(jù)庫(kù)頁(yè)寫(xiě)出的時(shí)候不出現(xiàn)partial write，DBFS實(shí)現(xiàn)了原子寫(xiě)功能。基于DBFS的Innodb，可以安全的將double write buffer關(guān)掉，從而使得在存計(jì)分離下數(shù)據(jù)庫(kù)帶寬節(jié)省100%。

另外，如PostgreSQL使用的是buffer I/O，也避免了PG在dirty page flush時(shí)偶發(fā)性遇到的缺頁(yè)問(wèn)題。

2.5 Online Resize

為了避免擴(kuò)容而帶來(lái)的數(shù)據(jù)遷移，DBFS結(jié)合底層盤(pán)古實(shí)現(xiàn)volume的在線resize。DBFS有自己的bitmap allocator，用于實(shí)現(xiàn)底層存儲(chǔ)空間的管理。我們對(duì)bitmap allocator進(jìn)行了優(yōu)化，在文件系統(tǒng)層級(jí)做到了lock free的resize，使得上層業(yè)務(wù)可以在任何時(shí)候進(jìn)行對(duì)業(yè)務(wù)無(wú)損的高效擴(kuò)容，完全優(yōu)于傳統(tǒng)的ext4文件系統(tǒng)。

Online Resize的支持，避免了存儲(chǔ)空間的浪費(fèi)，因?yàn)椴挥胷eserve如20%的存儲(chǔ)空間了，可以做到隨擴(kuò)隨寫(xiě)。

以下為擴(kuò)容時(shí)的bitmap變化過(guò)程：

2.6 TCP與RDMA互切

RDMA在集團(tuán)數(shù)據(jù)庫(kù)大規(guī)模的引入使用也是一個(gè)非常大的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，DBFS與盤(pán)古一起實(shí)現(xiàn)了RDMA與TCP互切的功能，并在全鏈路過(guò)程中進(jìn)行了互換演練，使得RDMA的風(fēng)險(xiǎn)在可控的范圍內(nèi)，穩(wěn)定性保障更加完善。

另外，DBFS，盤(pán)古以及網(wǎng)絡(luò)團(tuán)隊(duì)，針對(duì)RDMA進(jìn)行了非常多的容量水位壓測(cè)，故障演練等工作，為業(yè)界最大規(guī)模RDMA上線做了非常充足的準(zhǔn)備。

2.7 2018年大促部署

在做到了技術(shù)上的突破和攻關(guān)后，DBFS最終完成艱巨的任務(wù)通過(guò)大促全鏈路的考驗(yàn)以及雙“十一”大考，再次驗(yàn)證了存儲(chǔ)計(jì)算分離的可行性和整體技術(shù)趨勢(shì)。

三、存儲(chǔ)中臺(tái)利器DBFS

除了以上做為文件系統(tǒng)必須實(shí)現(xiàn)的功能以外，DBFS還實(shí)現(xiàn)了諸多的特性，使得業(yè)務(wù)使用DBFS更加的通用化，更加易用性，更加穩(wěn)定以及安全。

3.1 技術(shù)沉淀與賦能

我們將所有的技術(shù)創(chuàng)新和功能以產(chǎn)品的形式沉淀在DBFS中，使得DBFS能夠賦能更多的業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)以用戶態(tài)的形式訪問(wèn)不同的底層存儲(chǔ)介質(zhì)，賦能更多數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離。

3.1.1 POSIX兼容

目前為了支撐數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)，我們兼容了大多數(shù)常用的POSIX文件接口，以方便上層數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)的對(duì)接。另外也實(shí)現(xiàn)了page cache，異步I/O以及原子寫(xiě)等，為數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)提供豐富的I/O能力。另外，我們也實(shí)現(xiàn)了glibc的接口，用于支持文件流的操作和處理。這兩種接口的支持，大大簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)庫(kù)接入的復(fù)雜度，增加了DBFS易用性，使得DBFS可以支撐更多的數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)。

posix部分大家比較熟悉就不再列出，以下僅為部分glibc接口供參考：

// glibc interface

FILE *fopen(constchar*path,constchar*mode);

FILE *fdopen(int fildes,constchar*mode);

size_t fread(void*ptr, size_t size, size_t nmemb, FILE *stream);

size_t fwrite(constvoid*ptr, size_t size, size_t nmemb, FILE *stream);

intfflush(FILE *stream);

intfclose(FILE *stream);

intfileno(FILE *stream);

intfeof(FILE *stream);

intferror(FILE *stream);

voidclearerr(FILE *stream);

intfseeko(FILE *stream, off_t offset,int whence);

intfseek(FILE *stream,long offset,int whence);

off_t ftello(FILE *stream);

longftell(FILE *stream);

voidrewind(FILE *stream);

3.1.2 Fuse實(shí)現(xiàn)

另外，為了兼容Linux生態(tài)我們實(shí)現(xiàn)了fuse，打通VFS的交互。Fuse的引入使得用戶在不考慮極致性能的情況下，可以不需要任何代碼改動(dòng)而接入DBFS，大大提高產(chǎn)品的易用性。另外，也大大方便了傳統(tǒng)的運(yùn)維操作。

3.1.3 服務(wù)化能力

DBFS自研了shmQ組件，基于內(nèi)享內(nèi)存的IPC通信，從而拉通了對(duì)于PostgreSQL基于進(jìn)程架構(gòu)和MySQL基于線程架構(gòu)的支持，使得DBFS更加的通用化和安全，為以后在線升級(jí)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

shmQ基于無(wú)鎖實(shí)現(xiàn)，性能和吞吐表現(xiàn)優(yōu)異，從目前測(cè)試來(lái)看，在16K等數(shù)據(jù)庫(kù)大頁(yè)下能控制在幾個(gè)us以內(nèi)的訪問(wèn)時(shí)延。服務(wù)化以及多進(jìn)程架構(gòu)的支持，目前性能與穩(wěn)定性符合預(yù)期。

3.1.4 集群文件系統(tǒng)

集群功能是DBFS的又一大明顯特性，賦能數(shù)據(jù)庫(kù)基于shared-disk模式，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的線性擴(kuò)展，為業(yè)務(wù)節(jié)省存儲(chǔ)成本。另外，shared-disk的模式也為數(shù)據(jù)庫(kù)提供了快速的彈性能力，也大大提高了主備快速切換的SLA。集群文件系統(tǒng)提供一寫(xiě)多讀以及多點(diǎn)寫(xiě)入的能力，為數(shù)據(jù)庫(kù)shared-disk和shared nothing架構(gòu)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。與傳統(tǒng)的OCFS相比，我們?cè)谟脩魬B(tài)實(shí)現(xiàn)，性能更好，更加自主可控。OCFS嚴(yán)重依賴于Linux的VFS，如沒(méi)有獨(dú)立的page cache等。

DBFS 支持一寫(xiě)多讀模式時(shí)，提供多種角色可選(M/S)，可以存在一個(gè)M節(jié)點(diǎn)多個(gè)S節(jié)點(diǎn)使用共享數(shù)據(jù)，M 節(jié)點(diǎn)和S節(jié)點(diǎn)共同訪問(wèn)盤(pán)古數(shù)據(jù)。上層數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)M／S節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了限制，M節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)是可讀可寫(xiě)的，S節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)訪問(wèn)是只讀的。如果主庫(kù)發(fā)生故障，就會(huì)進(jìn)行切換。主從切換步驟：

?●??業(yè)務(wù)監(jiān)控指標(biāo)探測(cè)發(fā)現(xiàn)M 節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)無(wú)法訪問(wèn)或者異常的時(shí)候，進(jìn)行決策，是否要進(jìn)行切換。
?●??如果發(fā)生切換，由管控平臺(tái)發(fā)起切換命令，切換命令完成，代表DBFS和上層數(shù)據(jù)庫(kù)都已經(jīng)完成角色切換。
?●??在DBFS 切換的過(guò)程中，最主要的動(dòng)作就是IO fence，禁止掉原本的M節(jié)點(diǎn)IO能力，防止雙寫(xiě)情況。

DBFS在多點(diǎn)寫(xiě)入時(shí)，對(duì)所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行全局的metalock控制，blockgroup allocation優(yōu)化等。另外也會(huì)涉及到基于disk的quorum算法等，內(nèi)容比較復(fù)雜，暫不做詳細(xì)陳述。

3.2 軟硬件結(jié)合

隨著新存儲(chǔ)介質(zhì)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)庫(kù)勢(shì)必需要借其發(fā)揮更好的性能或者更低成本優(yōu)化，并且做到對(duì)底層存儲(chǔ)介質(zhì)的自主可控。

從Intel對(duì)存儲(chǔ)介質(zhì)的規(guī)劃來(lái)看，從性能到容量，會(huì)形成AEP,Optane和SSD這三種產(chǎn)品，而在向大容量方向上，又會(huì)有QLC的出現(xiàn)。所以綜合性能和成本來(lái)看，我們覺(jué)得Optane是一個(gè)比較不錯(cuò)的cache產(chǎn)品。我們選擇它作為DBFS 機(jī)頭持久化filecache的實(shí)現(xiàn)。

3.2.1 持久化file cache

DBFS實(shí)現(xiàn)了基于Optane的local持久化cache功能，使得在存計(jì)分離下更近一步提升數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)性能。File cache為了達(dá)到生產(chǎn)可用性，做了非常多的工作，如：

?●??穩(wěn)定可靠的故障處理
?●??支持動(dòng)態(tài)enable和disable
?●??支持負(fù)載均衡
?●??支持性能指標(biāo)采集和展示
?●??支持?jǐn)?shù)據(jù)正確性scrub

這些功能的支撐，為線上穩(wěn)定性打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。其中，針對(duì)Optane的I/O為SPDK的純用戶態(tài)技術(shù)，DBFS結(jié)合Fusion Engine的vhost實(shí)現(xiàn)。File Cache的頁(yè)大小可以根據(jù)上層數(shù)據(jù)庫(kù)的block大小進(jìn)行最佳配置，以達(dá)到最好的效果。

以下為file cache的架構(gòu)圖：

以下是測(cè)試所得讀寫(xiě)性能收益數(shù)據(jù)：

其中帶有“cache”的為基于filecache所得。整體表現(xiàn)隨著命中率提高，讀時(shí)延開(kāi)始下降。另外，我們針對(duì)file cache，進(jìn)行了諸多性能指標(biāo)的監(jiān)控。

3.2.2 Open Channel SSD

X-Engine和DBFS以及Fusion Engine團(tuán)隊(duì)展開(kāi)合作，基于object SSD進(jìn)一步打造存儲(chǔ)自主可控的系統(tǒng)。在降低SSD磨損，提高SSD吞吐，降低讀寫(xiě)相互干擾等領(lǐng)域，進(jìn)行了深度探索與實(shí)踐，都取得了非常不錯(cuò)的效果。目前已經(jīng)結(jié)合X-Engine的分層存儲(chǔ)策略，打通了讀寫(xiě)路徑，我們期待下一步更加深入的智能化存儲(chǔ)研發(fā)。

四、總結(jié)與展望

2018年DBFS已經(jīng)大規(guī)模支持了X-DB以存儲(chǔ)計(jì)算分離形態(tài)支持“11.11”大促；與此同時(shí)也賦能ADS實(shí)現(xiàn)一寫(xiě)多讀能力以及Tair等。

在支持業(yè)務(wù)的同時(shí)，DBFS本身已經(jīng)拉通了PG進(jìn)程與MySQL線程架構(gòu)的支持，打通了VFS接口，做到了與Linux生態(tài)的兼容，成為真正意義上的存儲(chǔ)中臺(tái)級(jí)產(chǎn)品——集群用戶態(tài)文件系統(tǒng)。未來(lái)結(jié)合更多的軟硬件結(jié)合、分層存儲(chǔ)、NVMeoF等技術(shù)賦能更多的數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)其更大的價(jià)值。

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