容器化RDS｜计算存储分离架构下的 IO 优化
计算存储分离架构 架构示意图如下： 存储层由分布式文件系统组成，以Provisoner的方式集成到Kubernetes. 在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于： 将有状态的数据下沉到存储层，这使得RDS在调度时，无需感知计算节点的存储介质，只需调度到满足计算资源要求的Node，数据库实例启动时，只需在分布式文件系统挂载mapping的volume即可，可以显著的提高数据库实例的部署密度和计算资源利用率。 其他的好处还有很多，譬如架构更清晰，扩展更方便，问题定位更简单等，这里不赘述。 计算存储分离架构的缺点 俗话说的好： 上帝为你关上一扇窗的同时，再关上一扇门。 如下图所示 相较本地存储, 网络开销会成为IO开销的一部分, 我们认为会带来两个很明显的问题: 数据库是Latency Sensitive型应用, 网络延时会极大影响数据库能力(QPS,TPS)； 在高密度部署的场景, 网络带宽会成为瓶颈, 可能导致计算 & 存储资源利用不充分。 其实还有一个极其重要的问题，由于kubernetes本身没有提供Voting服务和类似Oracle Rac的Fence机制，在计算存储分离架构下，当集群发生脑裂，并触发Node Controller和Kubelet的驱逐机制时，可能会出现多个数据库实例同时访问一份数据文件导致DataCorruption的情况，数据的损失对用户而言是不可估量也不可忍受的。 我们在kubernetes 1.7.8下使用Oracle,MySQL都可以100%复现这个场景，通过在Kubernetes上添加Fence机制，我们已解决该问题。如果大家有兴趣，会再做专门的分享。 下面，就需要结合MySQL的特性来进行有针对性的优化。 以下测试方案的设计，测试数据的梳理来自于沃趣科技MySQL专家@董大爷和 @波多野老师。 DoubleWrite 在MySQL中我们首先想到了DoubleWrite.首先看下官方解释，它是干什么的 ： The InnoDB doublewrite buffer was implemented to recover from half-written pages. This can happen when there's a power failure while InnoDB is writing a page to disk. On reading that page, InnoDB can discover the corruption from the mismatch of the page checksum. However, in order to recover, an intact copy of the page would be needed. The double write buffer provides such a copy. Whenever InnoDB flushes a page to disk, it is first written to the double write buffer. Only when the buffer is safely flushed to disk will InnoDB write the page to the final destination. When recovering, InnoDB scans the double write buffer and for each valid page in the buffer checks if the page in the data file is valid too. Although data is written twice, the doublewrite buffer does not require twice as much I/O, as data is written to the buffer in a large sequential chunk with a single fsync() call. There is extra time consumed however, and the effect becomes visible with fast storage and a heavy write load. 简单说DoubleWrite的实现是防止数据页写入时发生故障导致页损坏(partial write)，所以每次写数据文件时都要将一份数据写到共享表空间中，当启动时发现数据页Checkum校验不正确时会使用共享表空间中副本进行恢复，从DoubleWrite实现来看这部分会产生一定量的IO.所以： 最好的优化就是减少IO, 在底层存储介质或文件系统支持Atomic Write的前提下,可以关闭MySQL的DoubleWrite以减少IO。 单机架构 : 关闭DoubleWrite MariaDB已支持该功能(底层存储介质需支持Atomic Write)，并在单机环境做了相关测试。数据如下： 结论：单机环境下，启用Atomic Write(关闭DoubleWrite)能立即带来30%左右的写性能改善。DoubleWrite 原文地址 :http://blog.mariadb.org/mariadb-introduces-atomic-writes/ 计算存储分离架构 : 关闭DoubleWrite 所以, 重点是我们需要测试一下在计算存储分离架构下(分布式存储必须支持Atomic Write), 关闭DoubleWriteBuffer的收益。 测试场景 采用Sysbench 模拟 OLTP 敷在模型 (跟 MariaDB相同) 数据库版本选择了更流行的 MySQL 5.7.19 (测试时的最新版本) 由本地存储改为分布式文件系统 测试数据量, 数据文件大写 1、10GB 2、100GB 测试结果 : 10GB数据量 Sysbench 指标： 分布式文件系统指标： 在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite), 10GB数据量, 因为大部分数据已经缓存到数据库 buffer cache 中,所以在 IO 不是瓶颈的情况下: Sysbench指标, 提升不明显 tps ↑0.2656%，qps ↑0.2797%，rst ↑14.9651% 分布式文件系统指标 Throughput 下降53%, 显著优化了网络带宽 测试结果 : 100GB数据量 Sysbench 指标： 分布式文件系统指标： 在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭DoubleWrite), 100GB数据量, 因为大部分数据无法缓存到数据库 buffer cache 中,所以在 IO 是瓶颈的情况下: Sysbench指标, 提升明显： TPS ↑28.0892%，QPS ↑28.0893%，RST ↓169.2033% 分布式文件系统指标 IOPS 提升22.3% Latency 下降 39% 在IOPS 提升22.3%的情况下, Throughput 仅多消耗 3.6% 原文发布时间为：2018-01-11 本文作者：熊中哲 本文来自云栖社区合作伙伴“老叶茶馆”，了解相关信息可以关注“老叶茶馆”微信公众号
