编者注：

中国的数据库行业也迎来了一波新的热点事件。分布式数据库这块新消息不断，也让大家开始关注中国的分布式数据库。首先是短短一周内，Pingcap和SequoiaDB巨杉数据库陆续宣布了C轮的数千万美元融资，融资的消息在数据库和IT圈成功“刷屏”。此后，在杭州的云栖大会上，蚂蚁金服的Oceanbase也发布了 2.0。对于这些新消息，也侧面反映了国产的开源分布式数据库发展的迅速。那么这些国产分布式数据库，在互联网行业中的实践与使用上是如何呢？与传统开源数据库的对比如何？就由这篇文章作为去哪儿网这边的实践介绍。

 

引言：开源数据库百花齐放新时代

MySQL目前是全球最流行，用户最多的开源数据库这是无可非议的事实。而同时，开源数据库PostgreSQL也一直在不断发展壮大，当然还包括众多的新一代NoSQL、NewSQL数据库不断涌现。

 

此前，本人有幸参与“MariaDB/MySQL vs PostgreSQL世纪大决战”，现场火药味十足。作为为MySQL战队的一员，我个人认为，“大决战”可能并不准确，更多的应该是碰撞，因为有史以来，在数据库界，两家不同数据库被摆到台上公开对标，他们应该是第一次走得这么近，我担心的是，这样的现象以后还会不会出现。

 

其实技术本身都是好的，我个人认为，我们应该本着“百花齐放、百家争鸣”的态度来学习，来使用。如果没有PostgreSQL，也许MySQL不会有现在这么好的口碑，当然反过来，如果没有了MySQL，PostgreSQL也亦因为找不到对手而感觉孤独不少。一家是“The world's most advanced open source database”，另一家是“The world's most popular open source database”，他们本来就应该相互学习，相互进步，所以这样的“碰撞”，以后应该还会再有，期待下一届“开源数据库大会”的到来。

 

MySQL是否是唯一选择？

 

现在的事实是，MySQL确实如其所述，是“most popular”的开源数据库，而PostgreSQL确实做到了“most advanced”，这点在“世纪大决战”中也体现的淋漓尽致，做为“most advanced”的数据库PostgreSQL，难免显得有点高(级)冷(清)，因为相比“most popular”的MySQL而言，用户确实少多了。MySQL在“popular”方面，做得确实不错，非常成功。因为正如大家所看到的，只要用到了数据库，绝大多数都会考虑MySQL，因为这个问题还是和我的观念比较契合的，所以我认为，任何结果，都是有其深层次的原因的，MySQL的popular，原因可能有以下几点：

 

1. 开源，这个可能无需多提，这个相比PostgreSQL，他没有优势，因为PostgreSQL也是开源的。

2. 简单，MySQL入门可以说是非常简单的，这个大家应该都有感受，只要想用数据库，除了使用access之外，MySQL可能就是不二之选了。

3. 插件式，插件式也是两面性的，一方面限制了他的发展；另一方面，灵活，功能强大，因为有很多插件可以自己选择，应用自如，而用户看重更多的是后者。

4. 先入为主，在PostgreSQL想要流行起来的时候，MySQL已经流行起来了。

5. 互联网大公司推动，在去O大潮中，因为上面的原因，大型互联网公司的推动，首选的是MySQL，导致了MySQL的快速发展。

 

原因有很多，现在的结果是，MySQL确实太火了，并且再加上MGR的出现，“用MGR完事”，也许真的是这样。

 

但MySQL也有其缺点，那就是他的存储都是单点。这当然也是大型通用数据库的通病，一般都需要通过多点冗余来实现数据的高可用、高性能，但如果数据量再大了，即超出单盘容量（目前PCIe SSD卡最大容量达到12.8T）之后，MySQL可能就出现瓶颈了，当然这也是有解的。

 

我们去哪儿的解决办法，通常都是在业务上面拆分，比如总数据量是20T，那就拆10个集群，每个集群都是2T的数据量，这样就可以解决存储的问题了，当然这都是从业务逻辑上面解决的，需要加上路由表来控制数据的存储节点位置。这样的解决办法，虽然可以解决问题，但是当下可能更多人想要的是一个更advanced的解决方案，即现在很火的分布式数据库。

 

理想中的解决方案是，我们无需关心数据存储，我们只需要向一个节点上写入，或者从一个节点上读取即可。不但数据量可以为任意大小，当这个节点挂了，我们还可以随时启动另一个节点“顶上”即可实现故障转移，这样就实现了真正的“云存储”。在这样的“云存储”中，我们不需要关心其高可用、多副本、容量、性能等问题，也不需要关心是不是存在多点写入，读写节点可以随时扩展，也许这样才是我们心目中的分布式。

 

所以从这点来看，MGR还是存在单盘的问题，并不能解决数据量极大情况下的分布式问题。

 

 

分布式数据库

那有没有比较好的，类似我们心目中的分布式数据库呢，我想是有的，至少是向这个方向在走。去哪儿网也一直在探索，所以我的要求基本有以下几点：

 

1. 要兼容MySQL，因为本人就是MySQL重度研究与使用者，高度认可MySQL这个数据库的架构及使用方式等（中毒已深）。兼容MySQL这个要求，其实是非常高的，我们每个人都知道。只是MySQL的语法比较乱（说到代码实现，可能更多的是骂了），很松散，如果说做到了90%的兼容度，那是不够的，最好要做到100%，这能做到吗？我想是可以的。

2. 存储率高，使用分布式数据库的业务，大部分应该是存储分析型，如果使用了分布式数据库，还需要占用太多的硬件资源，且存储不了太多数据的话，那这个在成本上就非常高了，得不偿失。

3. 有健全的圈子，使用中难免会碰到问题，碰到问题的时候，现在处于分布式发展的初级阶段，所以社区的人比较少，而只能去求助官方，如果官方不能提供帮助（也许是没给钱），那这样的数据库，可能就不具有诱惑力了，风险太大。

4. 性能够用，在使用了分布式数据库之后，其实已经默认接受了降低性能要求的条件，所以我们的要求只是说，性能够用即可，不会去和单点MySQL去比，因为没有意义。够用就好，当然在这方面如果足够好，那是再好不过了。

5. 少技术栈，这样的需求是非常高的，因为技术栈太长，会加重运维人员的成本，并且在现在这样人才难找更难招的情况下，这样的愿望是更迫切的。

 

符合这样要求的分布式数据库有吗？

 

最近在开源数据库大会上向开源社区做出分享的SequoiaDB巨杉数据库，这个名称应该是比较熟悉了，他们已经做了很多年的分布式数据库，只是最近才出现在了MySQL社区。其实一个很重要的原因就是，他们终于想清楚了，或者说意识到了MySQL的重要意义，所以他们也与MySQL保持了亲密关系，或者更准确的说，巨杉数据库，成为了MySQL圈内的一员，属于真正的MySQL体系。

 

SequoiaDB巨杉数据库

 

根据官方网站介绍，巨杉作为中国数据库产品，技术上，SequoiaDB的3.0版本采用了计算-存储分离的架构，这一架构是的SQL和存储引擎实现了松耦合，在资源分配和通用性上优化空间更大。其中，SequoiaDB的数据存储引擎是巨杉完全自研的分布式JSON数据存储引擎，是完全从零开始自研的。而数据库所有的数据管理、分布式控制、事务、ACID功能支持等都是在SequoiaDB的分布式存储引擎里完成的。SQL层，目前SequoiaDB通过连接器（sequoiasql-mysql）直接使用了MySQL的原生解析器，实现MySQL的完整兼容，同时目前也支持PGSQL和SparkSQL。

 

1. 为什么说巨杉数据库属于MySQL体系内呢？因为他做到了一点，就是100%兼容了MySQL的语法，更准确的说，他成为了MySQL的一个插件，说到插件，我想每个人都熟悉，因为你不会觉得MySQL插件不是MySQL体系内的。所以这点完全满足了我的第一个需求，作为一个MySQL工作者，最喜欢看到这样的场景了；

2. 存储率方面，巨杉数据库，只需要三个节点就可以了；

3. 在健全的圈子方面，我想，巨杉做为一个MySQL的插件，这个圈子够大了，因为MySQL Server层的问题，我们自己就可以解决，仅剩下的巨杉数据库本身，那可能就需要去不断的学习与分享了，但至少少了很多问题；

4. 性能方面，我们已经测试过，在只向一个IP端口读写（数据没有分区，sdb只有一个节点）的情况下，性能基本是MySQL单点的三分之二，这是可以接受的，因为做为分布式数据库，这样的使用方式，必然是比不上单点MySQL的，这里重点在测试性能损失多少，如果想提升性能，则可以增加分区，或者增加协调节点等方式来实现，从而可以做到最大限度的发挥他的分布式优势；

5. 技术栈方面，这个和MySQL还是脱不了关系，对于Server层，轻车熟路，巨杉存储引擎，也只是几个独立进程，架构清楚简单，维护起来不会有太大困难。

 

巨杉数据库架构设计详解

 

上面是巨杉数据库的架构图。这里涉及到多个模块，下面分别做一个解释：

1. 协调节点：用来做数据的路由的，他的作用更像一个中间件，他会根据数据访问的KEY，以及编目节点，来确定数据的存储位置。可以有多个协调节点，用来提供更高的性能；

2. 编目节点：用来存储路由信息的，与数据节点配合，可以最终定位数据；

3. 数据节点：用来存储数据的；

4. sdb plugin：这就是MySQL插件，巨杉数据库，本身与MySQL没有任何关系，但MySQL通过这个插件，实现了所有访问数据的接口，二者这才建立了关系，所以sdb plugin更多的是一个适配器。MySQL Server与巨杉数据库的协议转换器。

 

 

从架构上来看，这真正的实现了MySQL的云化存储方案。此时的MySQL Server，自身不会存储任何内容，其作用更多的被转化为一个中间件了。

 

做为一个存储引擎，在创建一个表的时候，还需要遵守MySQL本身的规则，比如还需要创建一个frm文件。其实个人认为，这个frm文件，和巨杉数据库中对应的表没有强关联，它只是为了“骗过”MySQL Server，让其知道，这个表是存在的，可以正常访问这个数据库，那么在骗过MySQL Server之后，就会走到存储引擎层的访问。

 

在顺利通过了MySQL Server的各种考验之后，就到了存储引擎的访问，因为巨杉实现了所有的存储引擎与Server层的接口，所以存储引擎的访问，就会顺利访问到巨杉的sdb plugin，比如取一条数据、写一条数据、带条件的取数据（MySQL5.6中新增的condition push down特性）等，只要能顺利将Server请求的接口返回正确的数据，那Server层就会正常的处理这些数据，最终返回给客户端。

MySQL+SequoiaDB整体架构示意

 

 

在将数据或者请求传给巨杉存储引擎之前，或者将数据从存储引擎返回给Server层的时候，这些所有的操作，与巨杉是没有关系的，这完全是MySQL Server层的工作，这些工作包括语法分析、语义分析、查询优化、MDL锁、数据库权限、如果开了复制，则还会包括主从复制等等，当然还包括我们经常运维的一些命令，比如show processlist; information schema; MySQL库信息的查询。基于这些熟悉的特征，这样的实现方式，给我们非常大的诱惑力。

 

从上面实现原理来看，从MySQL Server，到巨杉数据库，架构应该是如上图所示的，sdb plugin本身没有存储数据，所以其角色转换为一个轻量级的中间件了，由sdb plugin来转发应用的请求到协调节点，到这里，就是巨杉数据库的天地了，我就不再赘述了，我这里重点要讲的是本身架构的问题。

 

现在把MySQL Server理解为中间层，最好的架构方式就是，有多套MySQL server在运行着，应用可以随便访问任意一套，这样有以下几点好处：

 

1. 可以增强读写性能。

2. 可以实现读写分离。

3. 可以实现故障转移

4. 支持多点写入功能，在故障切换时，随便切换无影响。

 

但多套中间层的情况下，就存在一个问题，即配置的同步问题，在这套架构中，配置指的更多的是其元数据，比如表结构，也就是用来“骗过”MySQL Server的表结构，因为如果这些信息在多个节点之间不能同步，首先MySQL Server这层就不能顺利通过，也就无法访问巨杉了。

 

这个问题目前的解决方案是，巨杉提供了一个脚本，通过MySQL Server的审计功能，订阅MySQL Server层的DDL操作，这样在有元数据变更的时候，自动同步到其它MySQL Server中，这样也就实现了元数据的同步功能。这样实现，既熟悉，又无奈，因为这是MySQL，插件没有办法提供这样的接口来同步元数据，只好这样实现了。不过对于MySQL足够熟悉时，这样的实现也不失为一个好办法。

 

我们进一步将这个架构完善一下，如下图：

 

 

在多个MySQL Server（中间层）前面加上一个Keepalived，将VIP绑定在Server上，如果有一个down了，Keepalived会自动切换到活着的Server上面，实现了自动故障转移。当然也可以不加这层，由业务自行去轮循环判断死活来访问MySQL Server也是可以的，因为使用Keepalived的话，存在一个问题就是VIP切换，在正常维护的时候，也会影响到业务，所以可能会产生这么一点点的不友好。

 

当然，如果想做到在正常维护时对业务无任何影响的话，还是再次演进，方案如下：

 

 

这种情况下，如果MySQL Server正常维护，只需要在通用中间层中做配置，让维护节点下线，这样流量就不会再路由到这个维护节点了，等所有操作执行完之后，就可以正常维护了。或者如果挂了，哨兵会发现其状态变化，哨兵会连接到通用中间层上面，做配置更改，然后就可以实现故障转移。

 

不过这种架构其实没有什么太大必要，因为这个时候，MySQL Server非常轻量级，并且其作用已经成为了一个中间层的角色，只有在其所在机器需要关机的时候，或者某些MySQL的参数是只读的情况，但又不得不修改的时候才会去维护，影响并不会太大。

 

至于巨杉本身架构中，很多节点的高可用如何实现故障转移，我想这可以更多的参考他们的实现原理，拒我所知，其内容使用了raft类似的算法，做选举判断状态等，这些都是目前主流的分布式实现方法，应该是足够可靠了，这里不再做过多赘述了。

 

测试情况

 

小结

 

1. 不支持自增列，自增列在MySQL中用得比较多，但实际被使用时，都是一个无意义的列，并没有在业务逻辑中使用，但由于他的自增属性，导致很多业务程序在写SQL的时候，都不会指定这个列的数据，所以对自增列做了强依赖，所以目前巨杉还没有支持这个属性的列，在新业务上面问题不大，对于老业务的迁移，可能在兼容性上面还不够好。不过交流之后，官方声称在几个月之内可以上线。

 

2. 元数据同步
，之前已经提到过了，只能说是不完美，功能是有了。

 

在经过功能和性能的测评之后，SequoiaDB已经满足了我们的要求，我们也将会在近期在合适的场景进行上线使用。

 

MySQL的未来肯定是光明的，我希望有更多的开源软件能加入到MySQL这个圈子里来，一起碰撞，一起共享，一起成长。我们也希望巨杉数据库可以很快的建立起一个分享技术的圈子，可以让更多人在开源的社区内受益。

 

王竹峰：去哪儿网数据库总监，中国计算机行业协会开源数据库专业委员会常务理事。擅长数据库开发、数据库管理及维护，一直致力于MySQL数据库源码的研究与探索，对数据库原理及实现有深刻的理解。曾就职于达梦数据库，从事多年数据库内核开发工作，后转战人人网，任职高级数据库工程师，目前在去哪儿网负责MySQL源码研究与运维、数据库管理和自动化运维平台设计开发及实践工作，是Inception开源项目及《MySQL运维内参》的作者，也是国内少数几个MySQL方向的Oracle  ACE之一。

 

SequoiaDB下载地址：download.sequoiadb.com/cn/

SequoiaDB GitHub开源地址：github.com/SequoiaDB/SequoiaDB

SequoiaDB MySQL兼容项目GitHub开源地址：github.com/SequoiaDB/sequoiasql-mysql