摘要：另外，結合技術與盤古存儲直接進行數據交換，達到接近于本地的時延和更高的吞吐，從而使得今年跨網絡的極低時延成為可能，為大規模存儲計算分離打下了堅強的基礎。為了避免擴容而帶來的數據遷移，結合底層盤古實現的在線。

記得早在2017年的時候，王堅博士就曾召大家就關于“IDC As a Computer”是否能做到，進行過激烈的討論。而要做到此，必須要實現存儲計算分離，分離后由調度對計算和存儲資源進行獨立自由調度。而在實現存儲計算分離的所有業務中，數據庫是最難的。因為數據庫對I/O的時延和穩定性有著極高的要求。但是從業界來看，存儲計算分離又是一個未來的技術趨勢，因為像Google spanner以及Aurora都已經實現了。

所以2017年，我們抱著堅定的信念，去實現數據庫的存儲計算分離。事實上，2017年我們做到了，基于盤古和AliDFS(ceph分支) ，在張北單元存儲計算分離承擔10%的交易量。2017年是數據庫實現存儲計算分離的元年，為2018年大規模實現存儲計算分離打下了堅實的基礎。

如果說2017年是數據庫實現存儲計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，也是由試驗走向大規模部署的一年，其技術的挑戰可想而知。在2017年的基礎上，2018年的挑戰更為巨大，需要讓存儲計算分離更加的高性能、普適、通用以及簡單。

2018年，為了使得在存儲計算分離下數據庫的I/O達到最高性能和吞吐，我們自研了用戶態集群文件系統DADI DBFS。我們通過將技術沉淀到DADI DBFS用戶態集群文件上，賦能集團數據庫交易全單元規?；鎯τ嬎惴蛛x。那么成為存儲中臺級產品，DBFS又做了那些技術上的創新呢？

2.1 用戶態技術

2.1.1 “ZERO” copy

我們直接通過用戶態，旁路kernel，實現I/O路徑的“Zero”copy。避免了核內核外的copy，使得吞吐和性能都有了非常大的提高。

過去使用kernel態時，會有兩次數據copy，一次由業務的用戶態進程copy數據到核內，一次由核內copy到用戶態網絡轉發進程。這兩次copy會影響整體吞吐和時延。

切到純用戶態之后，我們使用polling模型進行I/O request請求的發送。另外對于polling mode下CPU的消耗，我們使用了adaptive sleep技術，使得空閑時，不會浪費core資源。

2.1.2 RDMA

另外，DBFS結合RDMA技術與盤古存儲直接進行數據交換，達到接近于本地SSD的時延和更高的吞吐，從而使得今年跨網絡的極低時延I/O成為可能，為大規模存儲計算分離打下了堅強的基礎。今年集團參加大促的RDMA集群，可以說是在規模上為業界最大的一個集群。

2.2 Page cache

為了實現buffer I/O的能力，我們多帶帶實現了page cache。Page cahce采用touch count based LRU算法實現。引入touch count的意義是為了更好的與數據庫的I/O特性結合。因為數據庫中時常會有大表掃描等行為，我們不希望這種使用頻率低的數據頁沖刷掉LRU的效率。我們會基于touch count將page在hot端和cool端進行移動。

Page cache的頁大小可配置，與數據庫的頁大小進行結合時，會發揮更好的cache效率?？傮w上DBFS的page cache具備以下的能力：

基于touch count進行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，結合數據庫頁進行最優化配置

多shard，提高并發；總體容量可配置

2.3 異步I/O

為了提高數據庫的I/O吞吐能力，大部分數據庫都使用了異步I/O。我們為了兼容上層數據庫的I/O特性，實現了異步I/O。異步I/O特性：

無鎖隊列實現

可配置的I/O depth，能夠使得針對數據庫不同的I/O類型進行精確時延控制

polling adaptive，減少CPU消耗

2.4 原子寫

為了保證數據庫頁寫出的時候不出現partial write，DBFS實現了原子寫功能?；贒BFS的Innodb，可以安全的將double write buffer關掉，從而使得在存計分離下數據庫帶寬節省100%。

另外，如PostgreSQL使用的是buffer I/O，也避免了PG在dirty page flush時偶發性遇到的缺頁問題。

2.5 Online Resize

為了避免擴容而帶來的數據遷移，DBFS結合底層盤古實現volume的在線resize。DBFS有自己的bitmap allocator，用于實現底層存儲空間的管理。我們對bitmap allocator進行了優化，在文件系統層級做到了lock free的resize，使得上層業務可以在任何時候進行對業務無損的高效擴容，完全優于傳統的ext4文件系統。

Online Resize的支持，避免了存儲空間的浪費，因為不用reserve如20%的存儲空間了，可以做到隨擴隨寫。

以下為擴容時的bitmap變化過程：

2.6 TCP與RDMA互切

RDMA在集團數據庫大規模的引入使用也是一個非常大的風險點，DBFS與盤古一起實現了RDMA與TCP互切的功能，并在全鏈路過程中進行了互換演練，使得RDMA的風險在可控的范圍內，穩定性保障更加完善。

另外，DBFS，盤古以及網絡團隊，針對RDMA進行了非常多的容量水位壓測，故障演練等工作，為業界最大規模RDMA上線做了非常充足的準備。

2.7 2018年大促部署

在做到了技術上的突破和攻關后，DBFS最終完成艱巨的任務通過大促全鏈路的考驗以及雙“十一”大考，再次驗證了存儲計算分離的可行性和整體技術趨勢。

除了以上做為文件系統必須實現的功能以外，DBFS還實現了諸多的特性，使得業務使用DBFS更加的通用化，更加易用性，更加穩定以及安全。

3.1 技術沉淀與賦能

我們將所有的技術創新和功能以產品的形式沉淀在DBFS中，使得DBFS能夠賦能更多的業務實現以用戶態的形式訪問不同的底層存儲介質，賦能更多數據庫實現存儲計算分離。

3.1.1 POSIX兼容

目前為了支撐數據庫業務，我們兼容了大多數常用的POSIX文件接口，以方便上層數據庫業務的對接。另外也實現了page cache，異步I/O以及原子寫等，為數據庫業務提供豐富的I/O能力。另外，我們也實現了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，大大簡化了數據庫接入的復雜度，增加了DBFS易用性，使得DBFS可以支撐更多的數據庫業務。

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(constcharpath,constchar*mode);
FILE fdopen(int fildes,constcharmode);
size_t fread(voidptr, size_t size, size_t nmemb, FILE stream);
size_t fwrite(constvoidptr, 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實現

另外，為了兼容Linux生態我們實現了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而接入DBFS，大大提高產品的易用性。另外，也大大方便了傳統的運維操作。

3.1.3 服務化能力

DBFS自研了shmQ組件，基于內享內存的IPC通信，從而拉通了對于PostgreSQL基于進程架構和MySQL基于線程架構的支持，使得DBFS更加的通用化和安全，為以后在線升級提供堅實的基礎。

shmQ基于無鎖實現，性能和吞吐表現優異，從目前測試來看，在16K等數據庫大頁下能控制在幾個us以內的訪問時延。服務化以及多進程架構的支持，目前性能與穩定性符合預期。

3.1.4 集群文件系統

集群功能是DBFS的又一大明顯特性，賦能數據庫基于shared-disk模式，實現計算資源的線性擴展，為業務節省存儲成本。另外，shared-disk的模式也為數據庫提供了快速的彈性能力，也大大提高了主備快速切換的SLA。集群文件系統提供一寫多讀以及多點寫入的能力，為數據庫shared-disk和shared nothing架構打下堅實的基礎。與傳統的OCFS相比，我們在用戶態實現，性能更好，更加自主可控。OCFS嚴重依賴于Linux的VFS，如沒有獨立的page cache等。

DBFS 支持一寫多讀模式時，提供多種角色可選(M/S)，可以存在一個M節點多個S節點使用共享數據，M 節點和S節點共同訪問盤古數據。上層數據庫對M／S節點進行了限制，M節點的數據訪問是可讀可寫的，S節點的數據訪問是只讀的。如果主庫發生故障，就會進行切換。主從切換步驟：

業務監控指標探測發現M 節點出現無法訪問或者異常的時候，進行決策，是否要進行切換。

如果發生切換，由管控平臺發起切換命令，切換命令完成，代表DBFS和上層數據庫都已經完成角色切換。

在DBFS 切換的過程中，最主要的動作就是IO fence，禁止掉原本的M節點IO能力，防止雙寫情況。

DBFS在多點寫入時，對所有節點進行全局的metalock控制，blockgroup allocation優化等。另外也會涉及到基于disk的quorum算法等，內容比較復雜，暫不做詳細陳述。

3.2 軟硬件結合

隨著新存儲介質的出現，數據庫勢必需要借其發揮更好的性能或者更低成本優化，并且做到對底層存儲介質的自主可控。

從Intel對存儲介質的規劃來看，從性能到容量，會形成AEP,Optane和SSD這三種產品，而在向大容量方向上，又會有QLC的出現。所以綜合性能和成本來看，我們覺得Optane是一個比較不錯的cache產品。我們選擇它作為DBFS 機頭持久化filecache的實現。

3.2.1 持久化file cache

DBFS實現了基于Optane的local持久化cache功能，使得在存計分離下更近一步提升數據庫的讀寫性能。File cache為了達到生產可用性，做了非常多的工作，如：

穩定可靠的故障處理

支持動態enable和disable

支持負載均衡

支持性能指標采集和展示

支持數據正確性scrub

這些功能的支撐，為線上穩定性打下堅實的基礎。其中，針對Optane的I/O為SPDK的純用戶態技術，DBFS結合Fusion Engine的vhost實現。File Cache的頁大小可以根據上層數據庫的block大小進行最佳配置，以達到最好的效果。

以下為file cache的架構圖：

以下是測試所得讀寫性能收益數據：

其中帶有“cache”的為基于filecache所得。整體表現隨著命中率提高，讀時延開始下降。另外，我們針對file cache，進行了諸多性能指標的監控。

3.2.2 Open Channel SSD

X-Engine和DBFS以及Fusion Engine團隊展開合作，基于object SSD進一步打造存儲自主可控的系統。在降低SSD磨損，提高SSD吞吐，降低讀寫相互干擾等領域，進行了深度探索與實踐，都取得了非常不錯的效果。目前已經結合X-Engine的分層存儲策略，打通了讀寫路徑，我們期待下一步更加深入的智能化存儲研發。

2018年DBFS已經大規模支持了X-DB以存儲計算分離形態支持“11.11”大促；與此同時也賦能ADS實現一寫多讀能力以及Tair等。

在支持業務的同時，DBFS本身已經拉通了PG進程與MySQL線程架構的支持，打通了VFS接口，做到了與Linux生態的兼容，成為真正意義上的存儲中臺級產品——集群用戶態文件系統。未來結合更多的軟硬件結合、分層存儲、NVMeoF等技術賦能更多的數據庫，實現其更大的價值。

本文作者：呂健

閱讀原文

本文來自云棲社區合作伙伴“阿里技術”，如需轉載請聯系原作者。