- 上个月初，在Percona的博客中看到一篇关于计算存储的性能测试文章（详见文末的链接），其中提到的一些特性，引起了我的一些兴趣，于是，又扩展研究了一下计算存储相关的技术，突然发现计算存储这块对数据库系统来说，或许能多多少少解决一些瓶颈与痛点、甚至还能够在不影响性能的前提下大幅度降低TCO。是什么样的特性有如此魔力呢？
- 这里先卖个关子，文中提到的内容我们稍后再说，我们先来看看数据库系统的生命周期管理中，可能碰到哪些瓶颈与痛点。然后，再介绍计算存储是如何系统性地化解这些瓶颈与痛点的。
- PS：以下内容仅代表个人观点。另外，由于本人对MySQL比较熟悉，下面以MySQL InnoDB引擎为例简单列举几个典型的痛点进行阐述
1、数据库系统中典型的瓶颈与痛点有哪些？
- 数据库性能的两个关键指标：（latency）与事务的并行数量（tps），两者相辅相成，且成反比，事务的latency越低，则允许tps就越高，反之，事务的latency越高，则允许的tps就越低。越高的tps就代表着越好的性能，反之就代表越低的性能。数据库对IO的响应延迟非常敏感，其直接影响着事务的响应延迟，而事务的响应延迟则在很大程度上决定着数据库的tps高低。因此，在一个硬件规格配置合理的服务器中运行MySQL数据库，且MySQL的索引使用比较规范的场景中，我们常常能够看到最先达到瓶颈的就是IO子系统
- 围绕着这2个关键指标，我这里罗列了4个可能出现瓶颈与痛点的典型场景，如下
1.1. 单台数据库服务器存储能力不足
- 存储容量不足
- 传统解决方案
* 时间紧迫时，可通过频繁删除文件来腾挪空间来临时解决
* 预算充足时，可更换更大容量的存储设备，做数据全量迁移
* 预算、时间充足时，可添加更多服务器做数据拆分
- 存储负载过高（吞吐量过高）
- 传统解决方案：
* 时间紧迫时，可以通过杀死存储吞吐量消耗最大的进程来临时解决
* 预算充足时，更换更高吞吐带宽的存储设备，做数据全量迁移
* 预算、时间充足时，可添加更多服务器做数据拆分
- 缺点：
- 临时解决方案需要频繁关注存储的负载情况，而且常常顾此失彼
- 更换配件需要增加额外的成本，做数据拆分更是增加了业务的复杂度和维护成本、而且还引入了一些新的问题（详见"1.4. 并发查询数过高导致数据库实例负载过高"中提到的缺点）
1.2. 数据库服务器内存不足
- 传统解决方案：
- 临时清理不需要的表数据或者调小MySQL在各种缓存分配上的参数值，以便腾出更多的内存来使MySQL Server能够做更多的事情
- 增加物理内存，并调大MySQL的各种缓冲分配参数值
- 缺点：
- 临时解决方案需要持续关注内存使用量，且需要频繁地操作，而且，这是挖东墙补西墙的做法
- 增加物理内存，除了增加成本之外，还会对业务造成一定影响（服务器需要关机）
1.3. 单个事务过大导致查询性能低下
- 传统解决方案：将大事务拆分成小事务
- 无法拆分的大事务，在硬件规格不变的前提下，可以对读写事务分别做一些优化。例如：写可以在执行前，会话级别将binlog格式修改为statement，以减少主从实例之间传输的binlog日志量；读事务可以拆分到只读从库中，以减少主库的访问压力
- 缺点：
- 将大事务拆分成小事务，并不会让原本大事务需要完成的工作任务少做一些，而是拆分成小事务之后，降低对其他并行事务的影响（例如：大事务可能长时间的持有锁、二进制日志文件句柄资源等，从而导致长时间的阻塞其他并行事务，导致并行事务执行失败）
1.4. 并发查询数过高导致数据库实例负载过高
- 传统解决方案：
- 杀死高负载查询会话、后续优化慢查询
- 读写分离，并增加只读从库，扩展只读能力
- 数据拆分，将数据分散到多个数据库实例中，扩展读/写能力。
* 对大表做数据拆分，先做垂直拆分（按业务拆分，将不同业务的字段拆分到不同的表、或不同的数据库、甚至不同的实例中），然后做水平拆分（对于无法继续拆分字段的表，如果数据量仍然大到影响性能，则可能还需要以不超过1000W行数据量的标准继续对大表执行拆分，即就是我们常说的数据分片）
- 缺点：无论是垂直拆分还是水平拆分，都需要应用配合相应的改造，而且，数据拆分之后，会引入新的痛点，类似如下（虽然这些痛点可以通过技术改造来解决，但成本过高，而且需要较长时间来磨合才能够使其达到稳定，另外，可能需要和业务深度契合改造，不同的客户可能需要做不一样的改造）：跨分片访问，导致不得不启用分布式事务来保证跨分片访问的数据一致性，而分布式事务本身除了实现起来有一定工程量之外，应用本身也需要配合改造
- 如果分片跨了不同的实例，则无法做到数据的全局一致性备份，要实现跨实例多数据分片的全局数据一致性备份，需要中间件、数据库都做一些改造
- 不受事务控制的DDL语句，无法通过分布式事务来保证数据的全局一致性，因此，还需要额外的机制来保证数据的全局一致性
- 如果分片数据出现倾斜、或者访问负载出现倾斜，则还可能需要频繁地做分片数据的迁移（将大数据量的分片、高负载实例中的分片，迁移到较为空闲的实例中）
2、计算存储是如何解决数据库的瓶颈与痛点的？
- 针对计算存储，我这里列出3个我认为比较重要的特性，先对其原理做简单的介绍（关于相关原理的详细介绍，可参考文末的链接），然后再说说这些特性是如何解决上述数据库的瓶颈与痛点的
- 第一个重要的特性：存储支持硬件级别的原子写
- 数据库为何需要原子写？
* InnoDB 数据文件默认的Page Size为16k，文件系统默认的块大小为4k，也就是说，InnoDB数据文件的最小IO操作单位是16k，文件系统最小IO操作单位是4k，当InnoDB数据文件写入一个16k的页到文件系统时，文件系统需要将其分解成4个4k大小的块，再写入到存储设备中。由于大部分的文件系统并不支持原子写，如果文件系统在写入存储设备期间，发生了意外（例如掉电），则可能导致InnoDB的Page Size发生部分写（损坏），进而导致MySQL Server无法正常启动
* 为了避免这个问题，InnoDB引入了doublewrite特性，doublewrite用来做什么的呢？当有数据需要写入数据文件时（即刷脏），先写入doublewrite（MySQL 8.0.20版本之前，doublewrite位于共享表空间ibdata1中，8.0.20版本开始，使用独立的文件存储，且支持多个文件，但文件的最大数量是buffer pool instance的2倍，即每个buffer pool instance有2个doublewrite文件），每次1MB连续写入，数据页写入doublewrite成功之后，再将数据页写入到数据文件中，这样一来，如果发生意外导致数据页发生损坏，则在数据库执行Crash Recovery期间，会尝试从doublewrite中找到发生损坏的页进行覆盖修复，修复之后即可正常启动MySQL Server（注：Redo虽然能够支持数据恢复，但它记录的是数据页的增量修改内容，并不是记录的完整的数据页，但doublewrite中的数据页是完整的，所以，可以使用doublewrite中的完整数据页恢复损坏的数据页，然后就能够正常应用Redo）
* doublewrite分成2个部分，内存中有2M的doublewrite buffer，磁盘文件中也有2个1M的连续doublewrite空间，引入doublewrite之后的数据写入简单示意图如下，从图中我们可以看到，脏数据要成功写入到数据文件中，需要写2次磁盘（一次写入到doublewrite中，一次写入到数据文件中）
- 计算存储支持原子写，对数据库的收益是什么呢？
* 既然存储支持硬件级别的原子写，那么，也就是说，数据库层面的doublewrite特性就可以关掉了，关掉之后，脏数据写入到数据文件只需要一次写磁盘即可，从而节省了一半的刷脏流量。即，在能保证数据页不发生部分写的情况下，直接就能缓解存储吞吐能力不足的燃眉之急！
- 第二个重要的特性：数据透明压缩/解压
- 数据库为何需要压缩/解压？
* 简单来说，就是在数据量达到一定程度之后，大幅度节省存储成本，降低存储的TCO
- 什么是数据透明压缩/解压？我们可以从目前几种主流的压缩/解压方式的角度着手来理解
* 软压缩/解压（即CPU压缩）：如下图所示，依赖主机CPU执行压缩与解压运算，存在大量数据复制且复制链路长，且压缩与解压运算逻辑需要应用程序自行实现与控制
* 硬件压缩/解压（压缩卡）：如下图所示，依赖占用PCI插槽的专用压缩卡执行压缩与解压运算，虽然释放了主机CPU资源，但仍然需要在主机内存与压缩卡之间大量拷贝数据，占用大量的主机带宽资源
* 透明压缩/解压：如下图所示，压缩/解压的运算工作，直接由存储卡上集成的计算单元执行，对应用完全透明，数据的压缩与解压完全是在盘内执行，释放主机CPU资源的同时，也释放了主机带宽资源，也不需要在主机内存与压缩卡之间大量拷贝数据（零拷贝），而且，扩展存储卡时可同时扩展压缩/解压的计算单元，能够同时实现并行的压缩/解压运算
- 计算存储支持透明的压缩/解压，对数据库的收益是什么呢？
* 在对应用透明、不占用主机任何资源的前提下，大幅度降低存储成本
* 在存储卡的存储单元中，存放的数据是经过压缩的，因此，大幅度减少存储数据量，对于固态存储元器件来讲，就意味着可以大幅度降低写放大，而写放大的降低能够让固态存储元器件最大化地发挥性能优势，降低IO响应延迟。因此，对于数据库来说，在实现了数据压缩的情况下，能够不影响性能，甚至性能还能有一定提高（尤其是MySQL数据库，在数据量达到一定大小之后，随着压缩比的提升，使用计算存储的透明压缩 关闭doublewrite，在某些场景下性能甚至有大幅度的提高）
* 因为压缩功能使得binlog占用物理空间减少，从而也降低因为存储空间不足，清理binlog的频率，同时，由于压缩/解压功能是在盘内进行（写入数据时先由盘内的计算算元进行压缩，然后再存入存储单元；读取时先从存储单元中读取，然后再由盘内的计算单元进行解压），也进一步降低了对存储设备的吞吐带宽的占用
* InnoDB的Buffer Pool主要是用于减少IO操作的，读写IO响应延迟的降低，意味着对主机内存的依赖也就随之减少，也就是说，InnoDB的Buffer Pool可以设置得更小，也就是说，可以进一步释放主机的内存资源，将其更多地用于处理用户的连接请求
- 第三个重要的特性：计算下推到存储（当然，不同业务需要下推的计算逻辑可能有所不同，因此，不通用的计算逻辑下推，可能需要联合研发）
- 数据库为何需要将计算下推到存储？
* 生产环境中实际的查询类型，非等值查询（如：非唯一索引查询、联结表查询等）往往占比较高，而这些查询（尤其是查询条件涉及到多列时），在没有类似MySQL的ICP特性支持的情况下，从存储引擎读取的数据量往往会超过它们真实需要的数据量（例如：满足所有查询条件的数据可能只有10行，而实际上从存储引擎读取的数据量是100行），这是因为MySQL在执行查询时，会选择一个条件列在存储引擎中做数据的检索，将检索到的数据返回到MySQL Server，再用其余的条件列做数据过滤，过滤出满足所有条件的数据，然后再返回给客户端。这个过程中，被过滤掉的数据，其实是一种浪费，如果使用了类似MySQL ICP的特性，则可以将所有的条件列都下推到存储引擎层，直接返回满足所有条件列的数据，就不需要读取不满足所有条件的数据了。
* 虽然MySQL ICP的特性，能够避免从存储引擎读取的不必要的数据，但是，存储引擎层的过滤计算也仍然需要消耗主机CPU资源，能不能够将计算量进一步下推到存储设备呢？能！
- 什么是计算下推到存储？下面用三个图简单说明计算下推到存储的实现逻辑
* 假设某个存在多个条件列的查询（注：这里假设多个条件列都是索引列，下不赘述），在没有类似MySQL ICP特性支持的情况下，查询执行的流程大致如下图（注意红色字体，下不赘述）。假设查询能够使用到多列索引，则会先使用索引顺序的第一个列进行数据检索（检索列），从存储引擎获取数据，然后，在MySQL Server层使用其余的条件列（过滤列），过滤出满足所有条件的数据
* 如果上述查询，有类似MySQL ICP特性支持的情况下，那么查询就能够避免从存储引擎中读取不满足所有条件的数据了，如下图，将所有的条件列（必须是索引列）都下推到存储引擎层，只读取匹配所有条件列的数据，就不再需要在MySQL Server层做数据过滤了
* 计算下推到存储设备，指的就是在类似MySQL ICP的特性上进一步优化，将计算逻辑下推到存储设备上，进一步释放主机CPU资源和主机的带宽资源，如下图
- 计算存储支持将计算下推到存储设备，对数据库的收益是什么呢？
* 通过上面的介绍，我想，将类似MySQL ICP的计算下推到存储设备上的收益是什么已经无需多言！如果能够将更多的计算逻辑下推到存储设备，那么，必然能够进一步释放主机的CPU、带宽，甚至是内存资源，让主机的资源能够更多地用于接受与处理用户的业务请求，从而进一步提高数据库的性能！
3、对计算存储的未来展望
- 计算存储的诸多优良的特性，使得它能够系统性地一次性缓解、解决多个数据库的瓶颈与痛点，而不是像传统方法那样，费时费力费财不说、还常常是顾此失彼
- 虽然说条条大路通罗马，没有解决不了的技术难题，不使用计算存储，也肯定还有其他多种多样的解决方式，但我们也要看具体是如何解决的，如果有近一点的大路，为什么要舍近求远呢？
- 个人认为计算存储，是数据库领域一个具有前瞻性的发展方向，当然，并不是说用了计算存储就可以一劳永逸，但至少，你的数据量没有达到计算存储都吃不消的地步时，就可以或多或少避开或者延缓上文中提到的一些瓶颈与痛点。另外，还有一点很重要，对于单台服务器的TCO成本下降可能不痛不痒，但如果你的服务器规模较大，能够节省的成本不可小觑哦！
- 至于以后，计算存储能发展成什么样，天知道，但我想，来自底层可通用的技术突破，比起在应用层做一些难以通用的技术改造更加合算，因此，我相信只要有强烈的需求存在，就必然有勇夫会持续去突破！
- PS：以上内容，是根据一些已公开发表的文章整理得出（详见文末的链接），需要详细了解的读者，请移驾文末的参考链接，其中包括了更多的细节说明和完备的性能测试数据，希望在大家的数据库之旅的路上，本文能够对大家或多或少有所帮助！
4、参考链接
- Percona 博客中关于ScaleFlux CSD 2000（一款来自ScaleFlux的高性能计算存储产品）的介绍：https://www.percona.com/blog/2020/08/06/how-can-scaleflux-handle-mysql-workload/技术白皮书（包含更多的CSD 2000的测试结论和数据）：https://learn.percona.com/hubfs/Collateral/Whitepapers/Testing-the-Value-of-ScaleFlux.pdf
- 微信公众号"yangyidba"中的"翻译|MySQL 基于ScaleFlux SSD性能测试"：https://mp.weixin.qq.com/s/MNBNKlxiBBXGSOyzm5HGdQ
- 微信公众号"老叶茶馆"中的"可计算存储：数据压缩和数据库计算下推"：https://mp.weixin.qq.com/s/iAg64XNrrZxRCLdlRJjFCQ
- 微信公众号"ScaleFlux"中的"可计算存储: 透明压缩，数据库IO模型和SSD寿命"：https://mp.weixin.qq.com/s/jh4JzyXSGhxldT01paCPvw
- 微信公众号"SSDFans"中的"太强大了！NVMe SSD变身内存"：https://mp.weixin.qq.com/s/niZmq170l4HDnfyw0rmRFg
- MariaDB 中关于实现自动原子写的介绍：https://mariadb.com/kb/en/atomic-write-support/
- https://mariadb.com/kb/en/mariadb-1055-changelog/
作者介绍：
罗小波@ScaleFlux，《千金良方——MySQL性能优化金字塔法则》作者之一。
熟悉MySQL体系结构，擅长数据库的整体调优，喜好专研开源技术，并热衷于开源技术的推广，在线上线下做过多次公开的数据库专题分享，发表过近100篇数据库相关的研究文章。
全文完。
