问题起因

    近期一个客户上云，系统用的是Oracle数据库，正确的姿势当然是去O，改用MySQL再上云，但因采用的软件系统来自外购，短时间内无法做去O改造，就采用了购买ECS并在上面安装Oracle的做法，使用SharePlex for Oracle做主备同步，具体架构如下：

这个架构看起来有应用的负载均衡，有数据库的主备做高可用，有SSD云盘保证IO，有快照做容灾，还是挺完美嘛~但实际使用中，就发现问题多多。

问题一：ECS实例选型

    该用户选择的ecs.hfg5型实例，属于“高主频型”，让我们看看这个类型实例的适用场景https://help.aliyun.com/document_detail/25378.html#localssd：“可以满足高性能前端集群、Web 服务器、批量处理、分布式分析、高性能科学和工程应用、广告服务、MMO 游戏、视频编码等场景”，有没有做数据库服务的场景？可能用户觉着选择“高主频型”后，计算能力是足够了，再配合上“SSD云盘”，那存储上的IO也不是瓶颈，岂不是Perfect？

    然而在上线后，系统访问压力增大才发现，实际的数据库性能总是上不去，最后发现问题还是在于磁盘IO上：

    数据盘队列长度一直在5左右，随便搜搜关于磁盘队列长度的讨论，比如：
http://www.ithacks.com/2008/09/12/high-avg-disk-queue-length-and-finding-the-cause/，“As a general rule for hard disks, an Avg Disk Queue Length greater than 2 (per hard disk) for extended periods of time is considered undesirable.”，还有“Disk Queue Length is over 2 and % Disk Time is hovering at 60% or above, you may want to look into a possible I/O bottleneck.”，嗯，似乎确实有点问题哈。

    既然都用了SSD云盘了，为什么还有磁盘IO瓶颈呢？经过找块存储的同学沟通后，确认IO带宽并不会是瓶颈，瓶颈是出在延迟上，既然是云盘，是会增加那么一丁点延迟的，经过测试，SSD云盘的写延迟在1ms左右，读延迟在1~2ms，这个结果其实并不差（比行业水平，比如其他云供应商还是强滴），但用在对读写延迟高度敏感的数据库服务器上，就稍显不够了。

    那么既然SSD云盘都不够，是不是我们就该放弃云上自建数据库，下云得了？答案是No！其实从一开始我们就有更好的选择，那就是选择“本地SSD”型的ECS，我们来看看这个类型的ECS用在什么场景：“对应本地盘存储类型为NVMe SSD资源，高随机 IOPS 和高顺序读写吞吐、低时延。适用于 OLTP 联机事务处理、NoSQL 数据库、Hadoop 等应用场景”，看到没，这才是真正该选择用于自建数据库的ECS实例类型，前面那是方向错了（但努努力还是有救的，后面再说）。

    话说阿里云还是提供过非实例型本地SSD盘（https://promotion.aliyun.com/act/aliyun/localssd.html），只不过现在下架了，这个选项就不再在考虑范围内了。

问题二：磁盘的配置

    接问题一，客户都已经买好了实例了，还一口气买了很久，相关的系统也部署好了，业务也在运行了，还沉淀了不少的业务数据，在系统正繁忙阶段，也没时间做各种折腾，需要尽快的优化性能，这还有救吗？答案是Yes！

    看系统性能图可以发现，用户的数据库服务器其实只有两块盘，一个是系统盘（高效云盘），另一个是数据盘（SSD云盘），数据、日志等都写在数据盘上，在高访问压力的时候，除了大量的数据写入外，也产生巨量的redo log。那么数据、日志分别写不同的磁盘，是否可以提高并行程度，从而改进写入效率呢？

    说做就做，请用户新购买个SSD云盘，把当前9组redo log全部从当前数据库盘挪到新盘，并新加9组redo log，这样18个日志组都存在新盘中：
    现在系统架构变这样了：
    再看看系统性能情况：

    数据盘的队列长度1，已经到了合理范围内，现在压力到了日志盘（F盘），似乎有点儿矫枉过正了，两个盘又有点写入不均匀。但是anyway，数据库的IO性能大有改善，在业务顶峰的时候也妥妥的扛得住。

    虽然用户系统扛得住，但咱们还是要总结经验教训的，得找正式说法不是~其实Oracle官方文档已经早早的给咱们指明这个道路啦https://docs.oracle.com/cd/B28359_01/server.111/b28310/onlineredo002.htm#ADMIN11312，“Datafiles should also be placed on different disks from redo log files to reduce contention in writing data blocks and redo records.”。当然系统还可以进一步优化，比如数据文件也分布在不同的盘上，比如数据文件和日志文件怎么分布才能取得最佳平衡点，这就是下一步目标了。

问题三：快照容灾

    OK，现在性能的问题解决了，是不是就一切OK了呢？别急，还早着了，下一个问题就是用快照做数据容灾不靠谱。如果用“oracle datafile corrupted”搜一下，会发现那结果是相当的多，估计背后都是满满的眼泪~在ECS上对云盘做快照，因为是不停机状态，数据文件更容易处于一个不完全的状态，换句话说，在真正需要基于快照恢复的时候，你会发现有很大的几率告诉你因为数据文件损坏，数据库无法启动。

    在云下的时候，数据文件被损坏了还是能恢复的，条件是：“A datafile can still be recovered if no backup exists for it, provided: a、all redolog files since the creation of the datafile are available；b、the control file contains the name of the damaged file (that is, the control file is current, or is a backup taken after the damaged datafile was added to the database)”，可以发现这个在云上是很难满足的，也就代表你从快照恢复数据库也是很难满足的。

    那正确的容灾姿势是什么呢？见下图：

    其中备份到OSS这个其实可选，毕竟云盘提供9个9的可靠性（见https://help.aliyun.com/document_detail/25382.html），OSS也不过10个9，主备实例的云盘加上备份用的云盘全挂的概率实在不高。如果希望能够进一步提高数据的可靠性（及时备份），可以在主实例上做rman数据备份，这会损失一点主实例的性能。

问题四：快照时机

    上个问题提到快照容灾不靠谱，容易导致数据文件损坏，无法做灾难恢复。其实用户使用快照还有另一个有问题的地方，就是为了容灾中尽量少损失数据，设置了每3个小时做一次快照，而其中有几次会发生在业务高峰期！这就导致了在快照的时间点（因为数据量巨大，快制作快照需要的时间比较久）会因为备份争抢磁盘的IO，这会导致数据库性能的进一步恶化，这也是在实际使用中发生性能不够的一个重要的因素。正常的快照操作应该在业务低谷时候做。

问题五：数据库HA方案

    现在我们回过头来看看该用户的Oracle HA方案，架构里面看起来似乎做到了HA，但实际还离得远，很简单，如果主实例出故障，那么会怎么切换？首先这没有自动切换的机制，如果半夜三更没人值班，发生故障了只能等业务出问题了，再去找运维人员，然后做手动切换。

    那找到运维人员是不是就能快速恢复？No！既然是应用服务器上直连数据库服务器，那么不管使用IP还是实例名，切到备服务器都需要修改应用服务器的配置，然后重新应用，这个时间可就长了，别说做不到业务无感的自动切换，连快速恢复都算不上。

    数据库HA最常见的实践是用VIP，但在阿里云里面现在是不支持VIP的使用，如果对数据库的请求走“SLB+多ECS（ECS内再自建load balancer）”来实现failover似乎性能的损失会比较大，目前看来还没能找到比较靠谱的云上自建数据库HA方案，如果哪位知道还请指点一下：）

后记：ESSD云盘