杨志丰：一文详解，什么是单机分布式一体化？

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3 月 25 日，第一届 OceanBase 开发者大会在北京举行，OceanBase 首席架构师杨志丰（花名：竹翁）带来了 《OceanBase 的单机分布式一体化》 的分享，为大家介绍了单机分布式一体化架构的概念及思考，以及对业务的价值。

以下为演讲实录：

今天我的演讲主题是《OceanBase 的单机分布式一体化》，主要来解释 OceanBase 为什么要做单机分布式一体化，我将从以下 3 个方面进行今天的分享：

首先，单机分布式一体化是什么？

其次，单机部署时如何获得与单机数据库相当的性能？

最后，分布式部署时如何实现高性能低时延？

什么是单机分布式一体化？

每个人听到“单机分布式一体化”可能都会有自己不同的理解，也会有很多疑问，事实上，单机分布式一体化不是 OceanBase 突然冒出来的概念，而是基于三方面的原因。

第一，产品迭代。 OceanBase 从 2010 年开始自研，在走出蚂蚁集团开始服务金融行业，到现在走到云上去服务更多互联网行业客户的过程中，基于客户的反馈，我们的产品不断在演变、完善。

第二，硬件趋势的不断发展。 OceanBase 在 1.0 最初设计的时候，当时我们在蚂蚁集团的内部集群，用的机器都是普通 16 核的机器，后面随着硬件技术的发展，我们的主流机器都在 96 核以上，服务器单机的性能有了极大的提升。

第三，云技术的发展。 近几年，云技术发展突飞猛进，OceanBase 刚刚创立之初，云技术刚刚兴起，而现在云基础设施触手可得。技术的发展伴随着 OceanBase 架构的发展，OceanBase 的技术经历了三个大的版本迭代。

▋ 从 0.1 到 4.0，OceanBase 的发展历程

第一个版本是 0.5 版本，虽然是十几年前的版本，但其实它已经完全是分布式的架构，在当时，OceanBase 把 SQL 层和存储引擎做了分离，上面是一组 SQL 无状态服务，下面是由 ChunkServer 和 UpdateServer 组成的存储集群，对外暴露的就是表的 API。当时由于我们刚刚开始去做数据库的实现，所以我们做了一些限制——没有多点写入，所以当时实际上是不支持分布式事务的。

当 OceanBase 从 0.5 往 1.0 演进的时候，我们有一个深刻的感受：传统单机数据库采用紧耦合的设计，存储和计算放在一起，后来因为有了 NoSQL，很多人觉得是不是应该把存储层单独隔离开，OceanBase 在零点几版本的时候就遵循这样的设计思路，所以我们做了分离，但分离以后带来非常大的问题。

这个问题在于做 NoSQL 还可以，但是要做关系型数据库并没有那么简单，如果你对时延有要求的话，松耦合的方式会导致效率上有很大开销。所以 OceanBase 从 1.0 开始，我们就在重新思考这个问题—— 把存储事务 SQL 做成紧耦合的架构，即全分布式架构，将原来的三个 Server 合成一个 OBServer 的节点，同时处理存储事务 SQL，同时我们将高可用的粒度，由原来机器级别的高可用粒度，切分成若干个 Zone，这些都得益于我们在蚂蚁集团的场景实践。

当 OceanBase 发展到 2.0 版本时，OceanBase 从蚂蚁集团走向了外部客户，在这个过程中客户反馈说：“OceanBase 只支持 MySQL，是很好，但我们这里面有很多的 legacy（遗留）系统是不可能把它完全的改成用 MySQL 或者用开源的方式去做的”，所以 OceanBase 在 2.0 的时候引入了重要的特性，在多租户的能力之上又兼容了 Oracle，但它的整体架构和 1.0 是一样的，在 4.0 版本时，我们就进入了全新的单机分布式一体化的阶段。

▋ 单机分布式一体化的三个含义

现在，我来正式定义一下 OceanBase 单机分布式一体化到底是什么，单机分布式一体化有三个层面的含义。

第一个层面，OceanBase 以一个程序的形式存在，既可以在单机的形式下部署，也可以做成多机部署。 这个并不是非常容易做到的事情，只有我们把单机分布式一体化作为一个目标，才能去实现这样的形态。

第二个层面，我们所谓的单机分布式一体化，其实有一个租户的概念。 即使你部署了一个分布式的 OceanBase 集群，但是里面的某一个租户如果在单机上，我们也认为这是一种单机的形态。

第三个层面，单机分布式可动态转换。 在两种形态之间，OceanBase 可以随意切换，可以灵活地做动态的调整，单机可以变成分布式，分布式可以变成单机，同样在租户层面和集群层面都可以做到。

虽然也会有其他方面的很多挑战，但切换的最大挑战显然是关于性能的，所以接下来我将分享 OceanBase 怎么做到在单机分布式一体化架构下面，在单机部署的时候可以做到单机数据库相当，在分布式部署的时候我们在保证可扩展性的同时，又可以做到比其他的分布式数据库更高的性能和更低的时延。

▋ 单机分布式一体化，匹配企业不同发展阶段

首先看业务的价值，对于很多企业来说他是有一个从小到大的过程，或者说在大企业内部有个小的业务，业务都是从小开始变大，有一天可能某个业务突然冒出来，但最初的时候其实并不需要那么多的资源，我们希望用户既可以享受到分布式数据库带来的优势，使用起来又不存在非常多的困难，可以一个数据库解决企业多个不同发展阶段的需求。

OceanBase 正式支持单机形态部署。如果你对读写分离有要求，你可以使用 OceanBase 主备库的能力，就像传统的 MySQL 的主备库一样，没有任何的区别；如果你觉得 MySQL 的主备库在切换的时候会产生丢数据的问题，特别是远程容灾的时候，可以从主备库动态的升级到 OceanBase 三副本模式；如果你觉得高可用、三副本的模式不能在现阶段掌握，或者对你来说不是很关键，那么 OceanBase 其实具有非常强的单机模式下 scale-up 垂直扩展的能力，所以我们并不是做分布式数据库就不管单机的性能。

当企业或者业务发展到大规模场景的时候，有非常多的问题要考虑。比如，业务特别多，在蚂蚁集团内部，大家可以想象有非常多的业务、甚至有上万台的机器在使用 OceanBase，这个时候如果你只有 10 人的 DBA 团队，你怎么去管理一万个 MySQL，这是非常大的挑战，所以我们的多租户和整个分布式的架构，使得我们可以把集群的数目控制在一个合理范围之内，在每个集群内部有很多自动化运维的手段，让我们的 DBA 真的可以安稳的睡一个好觉，此时有很多非功能性的需求就提出来了。

比如，分布式数据库是很好，但是我可能在当前这个阶段并不需要。但是我想说“有了 OceanBase 的单机分布式一体化架构，大家不会有担心，你可以在你需要的时候选择你所需要的特性”。反过来说，如果我引入了分布式数据库，同时给你搭售了三副本和很多其他你不需要的能力，那不是我们所希望的，这也是我们单机数据库核心的价值。

单机部署时如何获得与单机数据库相当的性能

▋ 过度分层设计虽然简化了实现，但牺牲了性能

反过来想这个问题，如果我有一个分布式的数据库，左侧是其他的分布式数据库的典型形态，将存储节点和计算节点做一个分离，他们之间通过网络进行通讯，这样的话是可以各自做拓展的。分布式数据库当然不是仅分片那么简单，数据库很重要的是事务处理的中心节点，数据库要保证数据全局的一致性和原子性，所以很多数据库会引入这样一个全局事务管理器的模块。

OceanBase 也有类似的模块，我们叫全局时间戳服务，功能都是类似的，像上边的右图一样，将三个节点装到一台单机上。

很多人说这样的“单机分布式一体化”我们也可以，但这里面是有非常多开销的，因为分布式处理所涉及的很多协议，对于单机来说都是开销，各个组件之间，如果你通过 RPC 做通讯，会产生非常多额外的开销，另外 RPC 协议是需要专门去设计的，所以在设计这种通讯协议的时候，不能像函数调用一样，可以尽量灵活的做很多快捷的处理。

此外，还有一层隐藏的含义，就是从我们从事数据库研发的视角来说，如果你以分布式作为开头，你在实际实现过程中不会去想单机是什么情况，这个是大家可以理解的。

▋ OceanBase 的单机分布式一体化

我们看一下 OceanBase 单机分布式一体化整体的架构，说起来非常简单：每一台机器都具有自己独立的 SQL 存储事务的模块，在单机之内，SQL 存储事务之间直接通过函数调用，和单机没有任何区别；在机器和机器之间通过网络去做通讯。

上图中的架构有几个特征：第一，每个节点单进程，OceanBase 没有那么多角色区分，整个 SQL 事务存储是在单个进程内共享内存的；第二，单机内工作是没有 RPC 的，并且对于单机数据库来说，为了提升垂直的扩展性，OceanBase 还支持单机内并行，在更深层次上，每个组件的设计，OceanBase 都会兼顾单机和分布式。

在这样的设计里面，我们每一个功能的设计都要考虑在单机内怎么样做最好，分布式时怎么做最好，所以我们的设计都会有这样两个维度。

首先看单机的两个含义，第一，每个 Zone 里面一个OBServer，所以即使一个 Zone 里面有很多个资源的单元，即 Unit，如果你的租户是单个 Unit，就等于这里所讲的单机。

为了提升单机内垂直的扩展性，OceanBase 在 SQL 引擎、事务引擎、存储引擎都会做到极致的优化：第一，单机内可以并行；第二，在事务引擎里，我们在做事务的高并发处理的时会做组提交的技术。同样在存储引擎里面，我们的存储引擎属于准内存的存储引擎，写入的时候只需要放到内存里就可以了，并不需要像传统的 B+ 树一样，把它写到数据块里。单机内同样在 IO 层面支持很多并行。

你会看到早期的 MySQL 给他一个 96 核的集群，想把 CPU 跑满，是不可能的，这就是垂直扩展性的表现。

▋ OceanBase 4.0 VS MySQL 8.0

上图是 OceanBase 4.0 和 MySQL 8.0 的性能对比，在六种场景下，OceanBase 4.0 和 MySQL 8.0 的性能都是相当的。

上图是我们垂直扩展性的试验，同样在 Sysbench 的六种负载场景下， 从 4 核到 64 核的机器，大家都可以看到 OceanBase 具有非常好的垂直扩展性，多给一倍的核数，OceanBase 的性能就提升一倍。

分布式部署时如何实现高性能低时延

对于 OLTP 业务来说，大家用分布式数据库很担心时延的指标，那么单个操作的时延指标是不是能像单机数据库一样呢？这是 OceanBase 着力在优化的点。基本原因就是：无论你在怎么样的数据中心，做一次 RPC 就需要 0.5 毫秒，这个时间不可忽略。

▋ 分布式性能需要高性能低时延

下图是在某个特定的负载下面，随着分布式事务比例的增加，单机数据库和两种分布式数据库的性能表现，绿色是单机数据库。

随着某种分布式事务的增加，对于比如 TPC-C 来说，即跨 warehouse 交易的增加，和单机数据没有什么差别。如果有两种数据库， OceanBase 的设计目标是变成下面 DB1 的性能曲线，随着分布式事务增加，肯定有开销，但当我还没有分布式事务的时候，DB2 的性能就比 MySQL 差非常多，这不是我们想设计的分布式数据库。

此时有两种方式可以做到，第一就是降低分布式事务和分布式查询的这个比例，正如 CTO 杨传辉所说： “实际上对于很多在线型的交易，全局性的事务，他的比例往往并没有大家想的那么多。在典型的 TPC-C 场景下，TPC-C 里跨 warehouse 的交易查询只有10%” （可移步阅读《OceanBase CTO杨传辉：万字解读，打造开发者友好的分布式数据库》）。做在线交易的时候，DBA 同学很清楚自己的业务，并不是所有的东西都要付出分布式的开销，为了能够达到这样的效果，我们做了很多的工作，其中最主要的就是 4.0 里面自适应的日志流。

OceanBase 做了很多自适应的策略，去自动化的根据表的设计去做自动的负载均衡，自动的做数据排布减少分布式事务和分布式查询的比例，如果这些自动化的措施都达不到这个目标，用户同样可以用我们提供的分区表和表组的功能自己去控制、降低分布式事务。

如果以上的要求都做不到怎么办呢？我们就必须硬碰硬地降低分布式事务和分布式查询整个的开销，这块 OceanBase 有很多独特的设计。

▋ OceanBase 分布式为何能高效经济？

回到单机分布式一体化架构，在这个架构下面我们看看分布式场景下它是怎么工作的。

对于上面这种分层的设计来说，如果 SQL 层、存储层、事务层是分层的设计，无论自己怎么操作，这个 SQL 和本地的事务之间是没有感知的，所有的东西都是全局的，本地的交易数据还是远程的交易数据对于 SQL 层都没有差别。OceanBase 不是这样，我们显式的就区分了这两者的区别，所以 OceanBase 的 SQL 层可以直接访问到另外一台机器的存储层。如果需要访问另外一台机器存储层的时候我做 RPC，如果我访问的存储是在本地，就不需要做 RPC。

整体设计的时候有几个不同的粒度，本质上设计时我们做得更加精细化，精细化是说单机分布式并不是简单的概念，而是多个粒度的单机，在我们看起来有四个基本的粒度：

第一，租户。 是分布式的租户还是单机的租户。

第二，会话。 OceanBase 会通过 Proxy 路由协议使得在很多其他数据库里面分布式的做一件事情，在 OceanBase 会变成单机的事情。最典型的就是我们会根据这条 SQL 的特征，把它路由到存储所在的节点上，这样即使整体上看起来好像是分布式，但是对于那条 SQL 的执行，它就变成本地执行。

第三，事务。 在事务层面上，OceanBase 如果在单个事务内只操作一个日志流内的分区，分布式事务提交的协议和单机的协议也是有区别的。

第四，SQL。 如果是一个单机的 SQL 执行和需要远程访问 SQL 的执行，我们有两种独立的执行路径。在此基础之上，为了使分布式的执行更加高效，我们整个 SQL 引擎在 OLTP 上面做串行执行的时候会有自适应的策略。

我们的设计从来都是一个整体，对于 LSM-Tree 来说，合并是非常消耗资源的后台任务，但是如果在分布式的部署场景下，我们发明了一种聪明的方法：使得每台机器的合并和它的服务可以错开，我们称之为“轮转合并”，就是如果一个副本在提供服务就先不合并，我让 follower 副本去做合并，这样使得后台的 LSM-Tree 合并对于前台的操作在这台机器上没有影响。

▋ 单机分布式自适应的执行引擎如何提升分布式查询性能

如果我没有办法优化业务来减少分布式 SQL，对于分布式 SQL 这部分我怎么去执行？OceanBase 整体的 SQL 自适应执行引擎，分为串行执行和并行执行。

并行执行可以在单机内并行，这一点相对于一些开源的单机数据库是有优势的，早期的 MySQL 版本单机内并行是没法做到的，又可以利用多机，如果一台机器 CPU 还不够，我可以把整个集群的 CPU 用起来去做并行执行。串行执行我们就显式地去区分了，它到底是一个大数据量的访问，还是一个小数据量的访问。

如果是一个小数据量的访问，我们会把数据拉到本机来执行；如果是一个大数据量访问，我们会把整个 SQL 的执行计划下压到那台机器上去做数据过滤，整个过程是优化器自适应去选择的。

▋ 兼顾单机和分布式的事务处理协议以提升事务性能

最后，事务是非常难做分布式优化的，OceanBase 在事务引擎方面有非常多的创新的专利。在这里我介绍两个点，下图是分布式事务执行提交的流程，事务从整体上来看分成 “事务开启”和“事务提交” 两个关键操作。

第一，在“事务开启”的阶段，左侧是其他的分布式数据库典型的两阶段提交的过程。在开启事务的时候，为了实现多版本的隔离，读和写互相不影响，在 MVCC 的场景下，它需要获得一个全局的快照——即当前哪些事务在操作，哪些事务已经提交了快照，对于很多分布式数据库来说，这个快照的操作是非常大的开销。

而 OceanBase 在这个阶段做了优化，我们在很多场景下，OceanBase不需要访问全局的时间戳服务。我们创新地实现了一些对于 GTS 服务的优化，使得这部分的开销是可扩展的。证明就是 TPC-C 测试，TPC-C 有 1500 个节点，1500 台机器每秒处理 2000 多万次事务（是事务并不是 SQL），但只有一个 GTS 服务节点，看起来好像这个 GTS 不容易扩展的，实际上我们优化后变得很容易扩展。

第二，在“事务提交”的阶段， 对于提交的协议来说，大家可以看到左侧两阶段的提交协议，传统的两阶段提交协议需要写四个阶段的日志，在参与者上要写事务的日志，在协调者上也需要记录日志，使得两阶段提交在容灾的场景上是安全的。

OceanBase 在两阶段提交上做了一个非常创新的设计，OceanBase 的参与者是三副本、高可用的，所以并不担心协调者的节点数据丢失，所以我们在参与者上不记日志，这样就节省了两条日志。第二，我们会在第一个阶段就给应用返回成功，这是我们非常独特的一个优化，使得整体的 roundtrip 少了一次。所以整体来说，即使在分布式事务场景下面，OceanBase 的分布事务比其他的分布式数据库有很大的优势。