大话Oracle集群,分布式数据库与区块链

何晓阳读书笔记
何晓阳读书笔记 得得号

Jul 23, 2018 Lambda创始人;中国著名基础软件专家

摘要: 区块链的本质其实是一个多活的分布式数据库,在数据库的漫长演进过程中也曾得到很多的应用和实践。


区块链已经从社会的边缘产品,变得被越来越多的人所熟悉和接受,并逐渐成为一种新趋势和未来。在这个过程中,区块链技术也取得了日新月异的发展,智能合约、共识机制、分片以及跨链等新概念,正在不断刷新着我们的认知。

作为一个在数据库领域奋斗10余年的老兵来看,区块链的本质其实是一个多活的分布式数据库,区块链中的很多技术,在数据库的漫长演进过程中也曾得到很多的应用和实践,为了能更好的理解区块链,我概述了从2000年开始这十几年主流系统架构的演变。

我们将分成3个阶段来阐述:

第一阶段,Oracle集群时代

在这个时代中,如果想去选择一个可以支撑每秒几万笔业务的成熟数据库方案。工程师一定会推荐Oracle。而这个时期系统的主要架构如下:

 图1   RAC架构图

2001年,对Oracle公司来说是一个特殊的年份,在这一年Oracle发布了甲骨文数据库产品的经典版本Oracle 9i。在这个版本的产品中,Oracle极大的增强了集群服务能力(Real Application Cluster),促使Oracle完成了在生产环境中,从一个单一主机节点向多节点的转换的过程。

RAC技术有效的解决了以往数据库单节点运行的瓶颈,提升了数据库系统的并发负载能力和高可用性,满足了企业发展过程中,管理指数级数据增长的迫切需求。因此这个方案,被广泛应用到了政府、运营商、银行、证券等各个领域,当然也包括阿里巴巴和京东等互联网巨头企业。

随着版本的升级,Oracle 10G的集群节点能力理论峰值扩充到了100多个。但是因为部署设备(小型机和存储)昂贵等原因,不可能有企业可以完成这个量级的部署。从我所了解的数据来看,国内一些企业在实际的业务中,应用了6-8个节点的集群。

尽管应用广泛,但是随着国内互联网业务的进一步发展,Oracle集群的一些问题也逐渐暴露出来,这也促使了后来国内轰轰烈烈「去IOE」运动的产生。

第一个问题:架构所需要的软硬件(IOE)价格昂贵

在图1的架构图中可以看到,为了保证事务的一致性,Oracle采用的是在多节点间共享存储的方式,也就是说最终的数据在磁盘上只存储一份,数据可以被多个节点读写,Oracle利用行锁等技术解决读写争用问题,并保障每个交易请求提交或回滚的一致性。

应用层主机通过Oracle Net Services路由到不同的数据库节点中,提交数据库交易请求后,数据库节点会定时将交易数据写入共享的磁盘阵列中。

我们知道IO请求在计算机请求中是非常缓慢的,这样的架构设计,更加突出了IO读写的性能瓶颈。企业的应对办法则是购买性能更好,更昂贵的磁盘阵列,提升IO性能,这也导致了IOE架构在很长一段时间内占据着国内IT采购的主流地位。

第二个问题:扩展能力有限,增加节点的性能收益并非线性增强

正如上面提到的,因为受限于IO请求的性能瓶颈。各个节点的交易数据发起IO请求将数据写入磁盘会有一定的间隔。而这个过程中,实时交易信息则是由IPC协议在各个节点间传输内存数据来同步的。这时我们需要一个高速的数据传输网络,一般是由千兆网卡来完成。

但是,随着节点的不断越多,需要同步的交易数据就会越多,网络争用和行锁争用也会变得越来越严重,从而导致扩展节点的性能收益并非线性增强。

第二个阶段:分布式数据库时代

随着淘宝业务的飞速发展,2010年时,淘宝已经成为Oracle中国的顶级的客户了。为了降低IT成本同时满足业务的进一步发展需求,也鉴于在开源社区长期的技术积累驱动。2010年时,由淘宝技术团队开启了轰轰烈烈的「去IOE」运动,目标是用分布式的开源数据库架构替代传统的Oracle DB架构。淘宝「去IOE」的成功,有效的验证了分布式数据库在大规模生产应用中的负载能力,这也促使后续国内IT架构选型思路的转变,以及分布式数据库架构的演进。

分布式的数据库方案有非常多种,目前在各个互联网公司应用的也比较普遍,其本质就是将数据拆分存储到不同的节点上,从而缓解单节点读写的压力,比如按奇偶拆分数据就是一个简单的分布式系统,示意图如下:

 

当我们将数据拆分成分布式数据库之后,就不得不考虑,分布式带来的三个特性之间的权衡,正如 CAP所描述的:

系统架构师需要根据业务,用各种变通的手法优化CAP的三个特性,让系统最终体现的效果可以与业务需求的预期一致。

目前看到的一些主流分布式方案,对这3个特性都有不同程度的选择。我们在运营上一个创业项目OneAPM时,为了解决处理用户访问轨迹而产生的海量数据的问题,曾综合使用过Kafka、Zookeeper、Clickhouse等架构来满足业务需求,架构图如下:

图2   OneAPM Ai产品分布式架构图

第三个阶段:区块链时代

从数据库技术的角度来看,区块链的本质是一个特定架构的多活分布式数据库。分布式数据库利用Paxos、RAFT等算法来保障数据库多副本的强一致性,而区块链是用共识算法来解决各个节点间数据一致性的问题。

POW、POS、DPOS等各类共识算法其本质都是在竞争将由哪个节点拥有写入区块(账本数据)的权力。在区块链的经济模型的设计中,对写入区块的行为进行了经济激励,极大的鼓舞了区块链生态的发展。

但也正是因为每个节点都有可能拥有写入区块的权力,为了保障系统数据一致性,必须与系统的响应时间之间做出权衡。所以我们看到比特币的TPS是每秒7比业务,以太坊的TPS也只有每秒几十笔业务。分布式数据库中的CAP问题,依然是区块链需要挑战的技术难题。当然,目前随着分片,闪电网络等新技术的出现,交易性能的瓶颈再被不断的优化。

此外,从产品的功能上来看,目前的区块链技术主要提供的交易记账的能力,并不能支撑数据库的标准能力「增删改查」,所以以功能而言,目前的区块链本质是数据库技术栈的特殊子集。在区块链上,扩充对文件和数据增删改查的能力是DAPP生态发展的关键能力。

纵观数据库系统演进的这3个时代,技术发展的浪潮无法阻挡,我们唯一可以做的只有学习和面对。正如分布式数据库最终替代了传统ORACLE集群,去中心化模型的区块链技术也将迭代中心化模型的业务系统。从目前的情况看,分片,闪电网络等新技术的出现,交易性能瓶颈在被不断的优化,区块链技术也正在逐步的向主流IT架构演进。

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