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性能跃升 50%!解密自主研发的金融级分布式关系数据库 OceanBase 2.0

  • 2019-08-29
  • 本文字数:2558 字

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性能跃升50%!解密自主研发的金融级分布式关系数据库OceanBase 2.0

小蚂蚁说:

相信大家对蚂蚁金服自主研发的金融级分布式关系数据库 OceanBase 的故事不再陌生了。在刚刚过去的 2018 年天猫双 11 中,成交额 2135 亿再次创造了新纪录,而支撑今年双 11 的支付宝核心链路就是 OceanBase 2.0 版本。

本文小蚂蚁将为大家详述 OceanBase 如何在去年同样机器数量的情况下,来支撑今年双 11 的流量洪峰,一起来学习一下吧~


本文作者为蚂蚁金服 OceanBase 团队资深技术专家颜然,他也是 OceanBase 初创成员之一,目前负责事务引擎以及性能优化方面的研发工作。(文末有彩蛋)

OceanBase:在普通硬件上提供极限性能的数据库服务


OceanBase 是完全自主研发的金融级分布式关系数据库,从架构上可以通过扩展机器来解决集群服务能力的扩展需求。


OceanBase 采用多副本复制的方案解决了可靠性和可用性的需求,而且构建在普通 PC 服务器上,不依赖于高端引擎。


我们的目标是在普通硬件上提供极限性能的数据库服务。那么,OceanBase 的存储引擎有什么特点呢?



OceanBase 的存储引擎类似于 LSMTree,所有新增的修改都会先记录在 Memtable 中,这些数据的变更并不会实时写到磁盘上,而会在后台定期写到硬盘上。


不管是磁盘还是 SSD,当有大量写入的时候,它的读取性能都会受到很大影响。从一开始 OceanBase 的架构就是为了适应这种硬件的特性,所以没有随机写的操作,对于 SSD 和磁盘都很友好,可以将硬盘的吞吐量优势发挥出来,把硬件资源最好的性能压榨出来。


OceanBase 从 0.x 版本到 1.x 版本,再到现在的 2.0 版本,一直在推动的一件事就是把硬件的性能做到极致,希望在同样的硬件条件下能给业务带来更多性能的空间。OceanBase 的目标一直是有极致性能并且性价比最好的数据库。

OceanBase 的性能目标:极致压榨硬件性能

从用户使用角度来看,数据库有两个重要的指标,延迟(Latency)和吞吐量(Throughput)。这是两个非常不一样的指标。



根据排队论模型,这两者之间的关系如上图所示:随着吞吐量增加,延迟近似指数倍增长。


当整体系统的性能不是特别高的时候,可以保持延迟的稳定性。当系统性能压力很高的情况下,延迟会增加,我们要做的事情就是要在一个合理的延迟情况下,让吞吐量可以尽可能大。换句话说,其实就是把一个请求要做的事情尽可能的减少,然后让单位时间内能做的请求尽可能的多。性能优化的最终目标就是在延迟可以接受的场景下,尽可能提高系统的吞吐量。


性能优化工作


在刚刚过去的 2018 年天猫双 11 中,成交额 2135 亿再次创造了新纪录。那么在蚂蚁金服/支付宝这样的场景下,支付的压力会全部落在 OceanBase 2.0 版本上。在 2.0 版本里我们做了一个很重要的事情来进一步压榨硬件的性能——也就是在去年同样机器数量的情况下,来支撑今年的流量洪峰。


在同样的硬件环境,同样的机器规模数这些条件下,通过升级的服务器版本以及服务器的部署方式,来提供今年双 11 在 0:00:00 洪峰到来时的抗压能力。 双 11 的支付压力是典型的 OLTP 模型,有大量的增删改查操作。OceanBase 的存储模型决定了操作主要在内存中进行,所以在满负荷运转下 CPU 是主要瓶颈。


CPU 的资源如何压榨到极致,其实主要包含两方面的工作:


  • 一是优化语句执行消耗指令数(Instructions /SQL),即每个请求需要执行的指令数,指令越少越好;

  • 二是优化系统执行指令的效率(Cycles /Instruction),可以用 CPI(Cyclesper Instruction)表示。


系统性能由每一行代码决定


任何一段代码都可能导致 bug,任何一行代码也都有性能优化的空间。针对不同的场景,我们需要深入到每行代码里去看可以做什么样的优化。



OceanBase 2.0 版本进行了深度的优化获得了很好的性能提升。上图所列的只是其中一部分优化工作。性能优化是一个事无巨细的工作,有点类似于测试工作,本质上每一行代码都会影响系统的性能。

优化 CPU 开销

Commit 异步化


在 OceanBase 已有的模型里,网络模块有单独的线程池负责和客户端通信,接受用户请求和返回请求结果。接收到的请求会发在任务队列中由工作线程处理。


相比较于每一个用户的连接使用一个独立的线程服务的模型,OceanBase 的模型可以大大减少上下文切换的次数。


对于 SQL 语句的执行,这已经是一个很好的模型了。但是对于事务的提交操作,需要将日志在本地持久化和发送到其他副本持久化,提交操作又会使得工作线程出现等待的情况。


Commit 异步化是在事务提交日志后不再等待日志持久化,工作线程可以直接去队列中取下一个任务执行。等日志持久化完成后,通过回调的方式出发事务提交完成的操作和给用户发送请求的结果。

优化系统扩展性

扩展性问题

我们做了很多事情让系统少做无谓的事情,多做有用的事情,也就是增加 CPU 做有效工作的时间占比。


机器的 CPU 核数越来越多,从原来的几十个核和现在的一百多个核,在英特尔的 PC Server 上都是很常见的场景。系统在服务器上运行,多核 CPU 的扩展性是一个很重要的方面。这里以计数器场景举例,单个线程和多个线程一起操作同一个计数器,后者因为多个核之间竞争同一个内存单元,性能会下降几百倍。其实有时候人多不一定力量大,人多也有可能导致大家一起抢赛道。


在系统中也大量存在类似的竞争场景,内存分配器是一个常见场景。多个线程在操作同一个 memtable 时,会从连续的内存块中分配内存,分配内存的操作就好似计数器的竞争。所以,要把 memtable 的内存分配操作做成分区的形式,减少多个核之间的竞争。



说到底性能优化其实就是在优化系统的各个细节,每个细节都要做到极致,最终性能才能压榨到最好的那个点,才能把硬件本身的性能发挥到最好。

性能无止境


我们可以看到,蓝色块代表的是 OceanBase 1.4 版本,也就是我们现在使用的主力版本,绿色块代表了 OceanBase 2.0 版本。A 场景是下单场景,也就是点提交订单时的操作,B 场景是支付场景,就是登到支付宝里去最终付款的场景。


最后结果是:在下单场景下,OceanBase 2.0 版本比 1.4 版本的性能提升了 63%,在支付场景下,提升了 58%。

OceanBase 的未来

未来 OceanBase 会加强面向全栈的优化,同时会对工作负载进行优化,也会有面向新硬件方面的优化工作。


OceanBase 会持续进行性能优化的工作,目的是持续为用户提供具有最高极限性能以及最好性价比的产品。这是 OceanBase 所一直秉承的理念。


本文转载自公众号蚂蚁金服科技(ID:Ant-Techfin)。


原文链接:


https://mp.weixin.qq.com/s/Asx6lP_v_b2tCD6rvvQN1A


2019-08-29 19:101959

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