polardb優勢解讀系列文章之——分鐘級彈性
儲存與計算分離
我們知道polardb乙個最大的特點是儲存與計算分離，所謂分離就是計算節點（db engine）和儲存節點（db store）在不同的物理伺服器上，任何落地到儲存裝置的i/o操作均為網路i/o。可能會有人問，走網路，延遲怎麼樣，效能好不好？在『價效比』這篇文章中簡單介紹過借助polarfs經過網路訪問polarstore的測試效果，與本地單副本ssd幾乎持平，這裡就不再贅述。
polardb的儲存與計算分離的架構，除了可以降低儲存成本，保證主備資料強一致、不丟資料之外，還帶來了乙個巨大的優勢，就是讓資料庫的『彈性伸縮』變得極為簡單、便捷。
做資料庫彈性的挑戰
雖然彈性伸縮是雲的一大特點，很多人也正是看上這一點，才把自己的it系統搬遷到雲上。但資料庫的彈性伸縮一直都是業界難題，不同於純粹提供計算服務的ecs，資料庫要想做好彈性需要應對這些問題：
首先，橫向擴充套件難。資料庫往往是業務系統的核心。資料必須流動、共享才有價值，因此在規模還不算很大的時候，資料庫一般都是集中式部署，這樣用起來簡單，比如多個業務庫的查詢，乙個sql就出來了。所以，對於資料庫很難通過橫向增加伺服器數量，達到線性的擴充套件能力。
其次，0宕機要求。資料庫的核心地位決定了一旦資料庫故障，真個業務就會癱瘓。因此資料庫是一定要做高可用，遮蔽任何的硬體故障，來保障業務不間斷。既要保障高可用，又要做彈性伸縮，就好像在高速飛行的飛機上換引擎，難度可想而知。
再次，資料比計算『重(zhong)』。資料庫的本質是存資料，但資料本質上是儲存在儲存裝置上的，當你發現儲存裝置i/o效能不夠時，公升級儲存裝置並不是一件容易的事。同樣，假如資料和計算在同一臺物理機時，這台物理機的cpu核數和主頻，就決定了計算力的上限，很難擴容。
現在，當突破了儲存與計算分離的效能瓶頸後，結合多節點共享同乙份資料的架構設計，我們終於可以在資料庫的彈性伸縮領域有了新的進展。
polardb的彈性優勢
如上圖，polardb是乙個分層架構，從上層的**polarproxy提供了讀寫分離、sql加速等功能，到中間的資料庫引擎節點polardb構造了一寫多讀的資料庫集群，再到底層的分布式儲存polarstore為上層提供多節點掛載的資料共享，每一層各司其職，共同構建了polardb雲資料庫集群。
從polardb產品定義上看，使用者購買的節點數和規格大小（比如4核16g）指的是中間這一層polardb的配置，上層polarproxy可以根據polardb的配置自適應調整，使用者不需購買也不用關心效能和容量。底層polarstore的容量是自動擴容，只須按照實際使用容量付費。
通常意義的擴充套件性，一般有縱向（scale up）和橫向（scale out）和兩種方式，縱向是指提公升配置，橫向是指配置不變，但增加節點。對於資料庫來說，都是先縱向，比如4核不夠公升到8核。但終歸會遇到瓶頸，一方面效能提公升非線性，跟資料庫引擎自身的設計和應用訪問模型有關（比如mysql的多執行緒設計，如果只有乙個session，那麼很難體現出多核的優勢），另一方面，計算物理伺服器配置有上限，存在天花板。因此終極手段還是橫向擴充套件，增加節點數。
一句話概括，__polardb橫向最多可以到16個節點，縱向最高可到88核 ，儲存容量動態擴充套件，毋須配置。__
縱向擴充套件（公升級/降級配置）
得益於儲存與計算分離，我們可以單獨公升級或降級polardb資料庫節點的配置，如果當前伺服器資源不足，還可以快速地遷移到其他伺服器，整個過程只需要5-10分鐘（持續優化中），中間不需要任何的資料搬遷，只是如果涉及到跨機遷移，可能會有幾十秒的連線閃斷（未來，這個影響可以通過polarproxy消除掉，公升級對業務應用完全無影響）。
因為目前同一集群內的所有節點必須繫結公升級，因此我們會採用非常柔和的rolling upgrade滾動公升級的方式，通過控制公升級的節奏、搭配主備切換來進一步減少不可用時間。
橫向擴充套件（增/減節點）
由於儲存是共享的，因此可以快速增加節點，而不需要任何的資料copy。整個過程也只需要5-10分鐘（持續優化中），如果是增加節點，對業務應用沒有任何影響，如果是減少節點，那麼僅對落到該節點執行的連線有影響，重練即可。
當增加節點之後，polarproxy可以動態感知並自動加入到讀寫分離後端的讀節點中，對於使用集群訪問位址（讀寫分離位址）連線polardb的應用程式可以立馬享受到更好的效能和吞吐。
毋須管理的儲存空間
polardb的儲存空間不需要關心，用多少付多少錢，每小時自動結算。
對於i/o能力，目前的設計是跟資料庫節點的規格有關係，規格越大，iops和i/o吞吐量越高，在節點上對i/o有隔離和限制，避免多個資料庫集群之間的i/o爭搶。
本質上，資料是被儲存在由大量伺服器構成的儲存池中，由於可靠性要求，每個資料塊複製出3個副本，儲存在不同機架的不同伺服器上。儲存池能夠進行自我管理，動態擴容、平衡，避免儲存碎片和資料熱點。
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