數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展與變革方興未艾，NewSQL的出現(xiàn)，只是將各種所需技術(shù)組合在一起，而這些技術(shù)組合在一起所實(shí)現(xiàn)的核心功能，推動著云原生數(shù)據(jù)庫的發(fā)展。在上一篇文章《關(guān)系型數(shù)據(jù)庫尚能飯否？NoSQL、NewSQL誰能接棒？》中我們已經(jīng)了解了云原生數(shù)據(jù)庫的發(fā)展背景，所以本文會有針對性地深入解讀云原生數(shù)據(jù)庫的相關(guān)內(nèi)容。

NewSQL的三種分類中，新架構(gòu)和云數(shù)據(jù)庫涉及了太多與數(shù)據(jù)庫相關(guān)的底層實(shí)現(xiàn)，為了保證本文的范圍不至太過發(fā)散，我們重點(diǎn)介紹透明化分片數(shù)據(jù)庫中間件的核心功能與實(shí)現(xiàn)原理，另外兩種類型的NewSQL在核心功能上類似，但實(shí)現(xiàn)原理會有所差別。

一、數(shù)據(jù)分片

傳統(tǒng)的將數(shù)據(jù)集中存儲至單一數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的解決方案，在性能和可用性兩方面已經(jīng)難于滿足互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)場景。由于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫大多采用B+樹類型的索引，在數(shù)據(jù)量超過閾值的情況下，索引深度的增加也將使得磁盤訪問的IO次數(shù)增加，進(jìn)而導(dǎo)致查詢性能的大幅下降；同時(shí)高并發(fā)訪問請求也使得集中式數(shù)據(jù)庫成為系統(tǒng)的最大瓶頸。

在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法滿足互聯(lián)網(wǎng)場景需要的情況下，將數(shù)據(jù)存儲至原生支持分布式的NoSQL的嘗試越來越多。但NoSQL對SQL的不兼容性以及生態(tài)圈的不完善，使得它們在與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的博弈中始終無法完成致命一擊，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的地位依然不可撼動。

數(shù)據(jù)分片，指按照某個(gè)維度將存放在單一數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分散地存放至多個(gè)數(shù)據(jù)庫或表中，以達(dá)到提升性能瓶頸及可用性的效果。數(shù)據(jù)分片的有效手段是對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分庫或分表。分庫和分表均可以有效避免因?yàn)閿?shù)據(jù)量超過可承受閾值而產(chǎn)生的查詢瓶頸。

除此之外，分庫還能夠用于有效分散對數(shù)據(jù)庫單點(diǎn)的訪問量；而分表則能夠提供盡量將分布式事務(wù)轉(zhuǎn)化為本地事務(wù)的可能。使用多主多從的分片方式，可以有效避免數(shù)據(jù)單點(diǎn)，從而提升數(shù)據(jù)架構(gòu)的可用性。

1、垂直分片

垂直分片又稱為縱向拆分，它的核心理念是專庫專用。在拆分之前，一個(gè)數(shù)據(jù)庫由多個(gè)數(shù)據(jù)表構(gòu)成，每個(gè)表對應(yīng)著不同的業(yè)務(wù)。而拆分之后，則按照業(yè)務(wù)將表進(jìn)行歸類，分布到不同的數(shù)據(jù)庫中，從而將壓力分擔(dān)到不同的數(shù)據(jù)庫之上，如圖：

2、水平分片

水平分片又稱為橫向拆分。相對于垂直分片，水平分片不是將數(shù)據(jù)根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯分類，而是按照某個(gè)字段的某種規(guī)則將數(shù)據(jù)分散到多個(gè)庫或表中，每個(gè)分片僅包含其中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

例如，根據(jù)ID的最后一位以10取余，尾數(shù)是0的放入0庫（表），尾數(shù)是1的放入1庫（表）。如圖：

為了解決關(guān)系型數(shù)據(jù)庫面對海量數(shù)據(jù)時(shí)因數(shù)據(jù)量過大而導(dǎo)致的性能問題，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分片是行之有效的解決方案。

將集中于單一節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)拆分并分別存儲到多個(gè)數(shù)據(jù)庫或表，稱為分庫分表。分庫可以有效分散由高并發(fā)所帶來的對數(shù)據(jù)庫訪問的壓力。分表雖然無法緩解數(shù)據(jù)庫壓力，但僅跨分表的更新操作，依然能使用數(shù)據(jù)庫原生的ACID事務(wù)；而一旦涉及到跨庫的更新操作，分布式事務(wù)的問題就會變得無比復(fù)雜。

通過分庫和分表拆分?jǐn)?shù)據(jù)使得各個(gè)表的數(shù)據(jù)量保持在閾值以下。垂直分片往往需要對架構(gòu)和設(shè)計(jì)進(jìn)行調(diào)整，通常來講，是來不及應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)快速變化的業(yè)務(wù)需求的，而且它也無法真正解決單點(diǎn)瓶頸。而水平分片從理論上突破了單機(jī)數(shù)據(jù)量處理的瓶頸，并且擴(kuò)展相對自由，是分庫分表的標(biāo)準(zhǔn)解決方案。

分庫和讀寫分離疏導(dǎo)流量是應(yīng)對高訪問量的常見手段。分表雖然可以解決海量數(shù)據(jù)導(dǎo)致的性能問題，但無法解決過多請求訪問同一數(shù)據(jù)庫導(dǎo)致的響應(yīng)變慢問題。所以水平分片通常采取分庫的方式，一并解決數(shù)據(jù)量和訪問量巨大的問題。讀寫分離是另一個(gè)疏導(dǎo)流量的辦法，但讀寫數(shù)據(jù)間的延遲是架構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮的問題。

雖然分庫可以解決上述問題，但分布式架構(gòu)在獲得了收益的同時(shí)，也帶來了新的問題。面對如此散亂的分庫分表之后的數(shù)據(jù)，應(yīng)用開發(fā)和運(yùn)維人員對數(shù)據(jù)庫的操作變得異常繁重就是其中的重要挑戰(zhàn)之一。他們需要知道什么樣的數(shù)據(jù)需要從哪個(gè)具體的數(shù)據(jù)庫的分表中去獲取。

新架構(gòu)的NewSQL與數(shù)據(jù)分片中間件在這個(gè)功能的處理方式上是不同的：

• 新架構(gòu)的NewSQL會重新設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫存儲引擎，將同一表中的數(shù)據(jù)存儲在分布式文件系統(tǒng)中。
• 數(shù)據(jù)分片中間件則是盡量透明化分庫分表所帶來的影響，讓使用方盡量像使用一個(gè)數(shù)據(jù)庫一樣使用水平分片之后的數(shù)據(jù)庫。

跨庫事務(wù)是分布式數(shù)據(jù)庫要面對的棘手事情。合理采用分表，可以在降低單表數(shù)據(jù)量的情況下，盡量使用本地事務(wù)，善于使用同庫不同表可有效避免分布式事務(wù)帶來的麻煩。在不能避免跨庫事務(wù)的場景，有些業(yè)務(wù)仍需保持事務(wù)的一致性。而基于XA的分布式事務(wù)由于性能低下，無法被互聯(lián)網(wǎng)公司所采納，大多采用最終一致性的柔性事務(wù)代替分布式事務(wù)。

3、讀寫分離

面對日益增加的系統(tǒng)訪問量，數(shù)據(jù)庫的吞吐量面臨著巨大瓶頸。對于同一時(shí)間有大量并發(fā)讀操作和較少寫操作類型的應(yīng)用系統(tǒng)來說，將單一的數(shù)據(jù)庫拆分為主庫和從庫，主庫負(fù)責(zé)處理事務(wù)性的增刪改操作，從庫負(fù)責(zé)處理查詢操作，能夠有效的避免由數(shù)據(jù)更新導(dǎo)致的行鎖，使得整個(gè)系統(tǒng)的查詢性能得到極大改善。

通過一主多從的配置方式，可以將查詢請求均勻分散到多個(gè)數(shù)據(jù)副本，能夠進(jìn)一步提升系統(tǒng)的處理能力。

使用多主多從的方式，不但能夠提升系統(tǒng)的吞吐量，還能夠提升系統(tǒng)的可用性，可以達(dá)到在任何一個(gè)數(shù)據(jù)庫宕機(jī)，甚至磁盤物理損壞的情況下仍然不影響系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

讀寫分離本質(zhì)上是數(shù)據(jù)分片的一種。與將數(shù)據(jù)根據(jù)分片鍵打散至各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的水平分片不同，讀寫分離則是根據(jù)SQL語義的分析，將讀和寫請求分別路由至主庫與從庫。讀寫分離的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)是一致的，而水平分片每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)內(nèi)容卻并不相同。將水平分片和讀寫分離聯(lián)合使用，能夠更加有效的提升系統(tǒng)性能，但同時(shí)也讓系統(tǒng)維護(hù)更復(fù)雜。

雖然讀寫分離可以提升系統(tǒng)的吞吐量和可用性，但同時(shí)也帶來了數(shù)據(jù)不一致的問題，這包括多個(gè)主庫之間的數(shù)據(jù)一致性及主庫與從庫之間的數(shù)據(jù)一致性問題。并且，讀寫分離也帶來了與數(shù)據(jù)分片同樣的問題，它也會使得應(yīng)用開發(fā)和運(yùn)維人員對數(shù)據(jù)庫的操作和運(yùn)維變得更加復(fù)雜。

透明化讀寫分離所帶來的影響，讓使用方盡量像使用一個(gè)數(shù)據(jù)庫一樣使用主從數(shù)據(jù)庫，是讀寫分離的主要功能。

4、核心流程

數(shù)據(jù)分片核心是由SQL解析、SQL路由、SQL改寫、SQL執(zhí)行及結(jié)果歸并的流程組成。為了保持原有的應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)低接入成本，則需兼容對數(shù)據(jù)庫的訪問，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫協(xié)議的適配。

協(xié)議適配

NewSQL對傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的兼容性，除了SQL之外，兼容數(shù)據(jù)庫的協(xié)議可以降低使用方的接入成本。開源的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫均能通過實(shí)現(xiàn)它的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，將自己的產(chǎn)品裝扮成原生的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

由于MySQL和PostgreSQL流行度較高，很多NewSQL會實(shí)現(xiàn)它們的傳輸協(xié)議，讓使用MySQL和PostgreSQL的用戶能夠無需修改業(yè)務(wù)代碼就自動接入NewSQL產(chǎn)品。

MySQL協(xié)議

MySQL是當(dāng)前最為流行的開源數(shù)據(jù)庫。要了解它的協(xié)議，可以通過MySQL的基本數(shù)據(jù)類型、協(xié)議包結(jié)構(gòu)、連接階段和命令階段這4方面入手。

基本數(shù)據(jù)類型

MySQL協(xié)議包中所有的內(nèi)容均由MySQL所定義的基本數(shù)據(jù)類型組成，具體數(shù)據(jù)類型參見下表：

MySQL基本數(shù)據(jù)類型

在需要將二進(jìn)制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為MySQL可理解的數(shù)據(jù)時(shí)，MySQL協(xié)議包將根據(jù)數(shù)據(jù)類型預(yù)先定義的位數(shù)讀取，并轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的數(shù)字或字符串；反之亦然，MySQL會將每個(gè)字段按照規(guī)范中規(guī)定的長度寫入?yún)f(xié)議包。

協(xié)議包結(jié)構(gòu)

MySQL協(xié)議由一個(gè)或多個(gè)MySQL協(xié)議包（MySQL Packet）組成。無論類型如何，它均由消息長度（Payload Length）、序列主鍵（Sequence ID）和消息體（Payload）這3部分組成：

• 消息長度為int<3>類型。它表示隨后的消息體所占用的字節(jié)總數(shù)。需要注意的是，消息長度并不包含序列主鍵的占位在內(nèi)。
• 序列主鍵為int<1>類型。它表示一次請求后返回的多個(gè)MySQL協(xié)議包中，每個(gè)協(xié)議包的序號。占位為1字節(jié)的序列主鍵最大值為0xff，即十進(jìn)制的255，但這并非表示每次請求最多只能包含255個(gè)MySQL協(xié)議包，超過255的序列主鍵將再次從0開始計(jì)數(shù)。例如一次查詢可能返回幾十萬的記錄，那么MySQL協(xié)議包只需保證其序列主鍵連續(xù)，將大于255的序列主鍵重置為0，重新開始計(jì)數(shù)即可。
• 消息體的長度為消息長度所聲明的字節(jié)數(shù)。它是MySQL協(xié)議包中真正的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的協(xié)議包類型，消息體的內(nèi)容也不同。

連接階段

連接階段用于創(chuàng)建MySQL的客戶端與服務(wù)端的通信管道。該階段主要執(zhí)行交換并匹配MySQL客戶端與服務(wù)端的版本功能描述（Capability Negotiation）、創(chuàng)建SSL通信管道及驗(yàn)證授權(quán)這3個(gè)任務(wù)。下圖以MySQL服務(wù)端為視角繪制了連接創(chuàng)建流程圖：

MySQL連接階段流程圖

該圖并未包含MySQL服務(wù)端與客戶端的交互。實(shí)際上，MySQL的連接創(chuàng)建是由客戶端發(fā)起的。

MySQL服務(wù)端在接收到客戶端的連接請求后，先進(jìn)行服務(wù)端和客戶端版本間所具有的功能信息的交換和匹配（Capability Negotiation），然后根據(jù)兩端的協(xié)商結(jié)果生成不同格式的初始化握手協(xié)議包，并向客戶端寫入改協(xié)議包。協(xié)議包中包括由MySQL服務(wù)端分配的連接主鍵、服務(wù)端當(dāng)前版本功能描述（Capabilities）以及為驗(yàn)證授權(quán)生成的密文。

MySQL客戶端在接收到服務(wù)端發(fā)送的握手協(xié)議包后，將發(fā)送握手協(xié)議響應(yīng)包。該協(xié)議包中主要包含的信息是用于數(shù)據(jù)庫訪問的用戶名及加密后的密碼密文。

MySQL服務(wù)端接收到握手協(xié)議響應(yīng)包之后，即進(jìn)行授權(quán)校驗(yàn)，并將校驗(yàn)結(jié)果返回至客戶端。

命令階段

連接階段成功之后，則進(jìn)入命令執(zhí)行的交互階段。MySQL一共有32個(gè)命令協(xié)議包，具體類型參見下圖：

MySQL命令包

MySQL的命令協(xié)議包分為4個(gè)大類，分別是：文本協(xié)議、二進(jìn)制協(xié)議、存儲過程及數(shù)據(jù)復(fù)制協(xié)議。

協(xié)議包消息體中的首位用于標(biāo)識命令類型。協(xié)議包根據(jù)名稱即可望文生義，在這里無需一一解釋它們的具體用途，下文會解析幾個(gè)重點(diǎn)的MySQL命令協(xié)議包：

• COM_QUERY

COM_QUERY是MySQL用于以明文格式查詢的重要命令，它對應(yīng)JDBC中的java.sql.Statement。COM_QUERY命令本身較為簡單，它由標(biāo)識符和SQL組成：

1 [03] COM_QUERY

string[EOF] the query the server shall execute

COM_QUERY的響應(yīng)協(xié)議包則較為復(fù)雜，見下圖：

MySQL查詢命令流程圖

COM_QUERY根據(jù)其場景有可能返回4種類型，它們是：查詢結(jié)果、更新結(jié)果、文件執(zhí)行結(jié)果及錯(cuò)誤結(jié)果。

當(dāng)執(zhí)行過程中出現(xiàn)如網(wǎng)絡(luò)斷開、SQL語法不正確等錯(cuò)誤時(shí)，MySQL協(xié)議要求將協(xié)議包首位設(shè)置為0xff，并將錯(cuò)誤信息封裝至ErrPacket協(xié)議包返回。

通過文件執(zhí)行COM_QUERY的情況并不常見，此處不再過多說明。

對于更新請求，MySQL協(xié)議要求將協(xié)議包首位設(shè)置為0x00，并返回OkPacket協(xié)議包。OkPacket協(xié)議包需要包含本次更新操作所影響的行記錄數(shù)及最后插入的主鍵值信息。

查詢請求最為復(fù)雜，它需要將讀取int<lenenc>的方式獲得結(jié)果集字段的數(shù)目創(chuàng)建為獨(dú)立的FIELD_COUNT協(xié)議包返回。然后再依次將返回字段的每一列詳細(xì)信息分別生成獨(dú)立的COLUMN_DEFINITION協(xié)議包，查詢字段的元數(shù)據(jù)信息最終以一個(gè)EofPacket結(jié)束。之后便可以開始逐行生成數(shù)據(jù)協(xié)議包Text Protocol Resultset Row，它本身并不關(guān)注數(shù)據(jù)的具體類型，會統(tǒng)一將其轉(zhuǎn)換為string<lenenc>格式。數(shù)據(jù)協(xié)議包最終依然以一個(gè)EofPacket結(jié)束。

對應(yīng)于JDBC中java.sql.PreparedStatement的操作，則是由MySQL協(xié)議包中的二進(jìn)制協(xié)議組成，它們由COM_STMT_PREPARE、COM_STMT_EXECUTE、COM_STMT_ CLOSE、COM_STMT_RESET和COM_ STMT_SEND_LONG_DATA這5個(gè)協(xié)議包組成。其中最為重要的是COM_STMT_PREPARE和COM_STMT_ EXECUTE，它們分別對應(yīng)JDBC中的connection.prepareStatement方法以及connection.execute&connection.executeQuery&connection.executeUpdate方法。

• COM_STMT_PREPARE

COM_STMT_PREPARE協(xié)議包與COM_QUERY協(xié)議包類似，同樣是由命令標(biāo)識符和SQL組成：

1 [16] COM_STMT_PREPARE

string[EOF] the query to prepare

COM_STMT_PREPARE協(xié)議包的返回值并非查詢結(jié)果，而是由statement_id、列數(shù)目和參數(shù)數(shù)目等信息組成的響應(yīng)協(xié)議包。statement_id是由MySQL分配給完成預(yù)編譯之后的SQL的唯一標(biāo)識，通過statement_id即可從MySQL中獲取相應(yīng)的SQL。

由COM_STMT_PREPARE命令注冊過的SQL，只需將statement_id傳給COM_STMT_EXECUTE命令即可，無需將SQL本身再次傳入，節(jié)省了無謂的網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗。

而且MySQL可以根據(jù)COM_STMT_PREPARE傳入的SQL預(yù)編譯為抽象語法樹以供復(fù)用，進(jìn)而提升SQL的執(zhí)行效率。采用COM_QUERY的方式執(zhí)行SQL，則需要將每條SQL重新編譯。這也是PreparedStatement比Statement效率更佳的原因所在。

• COM_STMT_EXECUTE

COM_STMT_EXECUTE協(xié)議包主要由statement-id和與SQL的配對的參數(shù)組成。它使用了一個(gè)名為-bitmap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于標(biāo)識參數(shù)中的空值。

COM_STMT_EXECUTE命令的響應(yīng)協(xié)議包與COM_QUERY命令的響應(yīng)協(xié)議包類似，都是采用字段元數(shù)據(jù)和查詢結(jié)果集的格式返回，中間依然使用EofPacket間隔。

有所不同的是，COM_STMT_EXECUTE命令的響應(yīng)協(xié)議包使用Binary Protocol Resultset Row來代替Text Protocol Resultset Row，它不會無視數(shù)據(jù)的類型統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為字符串，而是根據(jù)返回?cái)?shù)據(jù)的類型，寫入相應(yīng)的MySQL基本數(shù)據(jù)類型，進(jìn)一步節(jié)省網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)膸挕?/p>

其他協(xié)議

除了MySQL協(xié)議，PostgreSQL協(xié)議和SQLServer協(xié)議也是完全開源的，可以通過同樣的方式實(shí)現(xiàn)。而另一個(gè)常用的數(shù)據(jù)庫Oracle協(xié)議并不開源，無法通過這種方式實(shí)現(xiàn)。

SQL解析

相對于其他編程語言，SQL是比較簡單的。不過，它依然是一門完善的編程語言，因此解析SQL語法與解析其他編程語言（如：Java語言、C語言、Go語言等）并無本質(zhì)區(qū)別。

解析過程分為詞法解析和語法解析。先通過詞法解析將SQL拆分為一個(gè)個(gè)不可再分的單詞。再使用語法解析器將SQL轉(zhuǎn)換為抽象語法樹。最后通過訪問抽象語法樹，提煉出解析上下文。

解析上下文包括表、選擇項(xiàng)、排序項(xiàng)、分組項(xiàng)、聚合函數(shù)、分頁信息、查詢條件。如果是分片中間件類型的NewSQL還需要記錄可能修改的占位符標(biāo)記。

將SQL：select username, ismale from userinfo where age > 20 and level > 5 and 1 = 1解析為抽象語法樹：

抽象語法樹

生成抽象語法樹的第三方工具有很多，ANTLR是不錯(cuò)的選擇。它可以通過開發(fā)者定義的規(guī)則生成抽象語法樹的Java代碼并提供訪問者接口。相比于代碼生成，手寫抽象語法樹在執(zhí)行效率方面會更加高效，但是工作量也比較大。對性能要求高的場景中，可以考慮定制化抽象語法樹。

請求路由

根據(jù)解析上下文匹配數(shù)據(jù)分片策略，并生成路由路徑。對于攜帶分片鍵的SQL路由，根據(jù)分片鍵的不同可以劃分為單片路由(分片操作符是等號)、多片路由(分片操作符是IN)和范圍路由(分片操作符是BETWEEN)。不攜帶分片鍵的SQL則采用廣播路由。

分片策略通?？捎蓴?shù)據(jù)庫內(nèi)置或由用戶方配置。數(shù)據(jù)庫內(nèi)置的方案較為簡單，內(nèi)置的分片策略大致可分為尾數(shù)取模、哈希、范圍、標(biāo)簽、時(shí)間等；由用戶方配置的分片策略則更加靈活，可以根據(jù)使用方需求定制復(fù)合分片策略。

SQL改寫

新架構(gòu)的NewSQL無需SQL改寫，這部分主要是針對分片中間件類型的NewSQL。它用于將SQL改寫為在真實(shí)數(shù)據(jù)庫中可以正確執(zhí)行的語句。包括將邏輯表名稱替換為真實(shí)表名稱，將分頁信息的起始取值和結(jié)束取值改寫，增加為排序、分組和自增主鍵使用的補(bǔ)列，將AVG改寫為SUM/COUNT等。

結(jié)果歸并

將多個(gè)執(zhí)行結(jié)果集歸并并統(tǒng)一對應(yīng)用端輸出。結(jié)果歸并包括流式歸并和內(nèi)存歸并：

• 流式歸并用于簡單查詢、排序查詢、分組查詢及排序和分組但排序項(xiàng)和分組項(xiàng)完全一致的場景，流式歸并結(jié)果集的遍歷方式是通過每一次調(diào)用next方法取出，無需占用額外的內(nèi)存。
• 內(nèi)存歸并則需要將結(jié)果集中所有數(shù)據(jù)加載至內(nèi)存處理，如果結(jié)果集數(shù)據(jù)過多，會占用大量內(nèi)存。

二、分布式事務(wù)

前文提到過，數(shù)據(jù)庫事務(wù)是需要滿足ACID（原子性、一致性、隔離性、持久性）這四個(gè)特性的：

• 原子性（Atomicity）指事務(wù)作為整體來執(zhí)行，要么全部執(zhí)行，要么全不執(zhí)行。
• 一致性（Consistency）指事務(wù)應(yīng)確保數(shù)據(jù)從一個(gè)一致的狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪粋€(gè)一致的狀態(tài)。
• 隔離性（Isolation）指多個(gè)事務(wù)并發(fā)執(zhí)行時(shí)，一個(gè)事務(wù)的執(zhí)行不應(yīng)影響其他事務(wù)的執(zhí)行。
• 持久性（Durability）指已提交的事務(wù)修改數(shù)據(jù)會被持久保存。

在單一數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中，事務(wù)僅限于對單一數(shù)據(jù)庫資源的訪問控制，稱之為本地事務(wù)。但在基于SOA的分布式應(yīng)用環(huán)境下，越來越多的應(yīng)用要求對多個(gè)數(shù)據(jù)庫資源、多個(gè)服務(wù)的訪問都能納入到同一個(gè)事務(wù)當(dāng)中，分布式事務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫雖然對本地事務(wù)提供了完美的ACID原生支持。但在分布式的場景下，它卻成為系統(tǒng)性能的桎梏。如何讓數(shù)據(jù)庫在分布式場景下滿足ACID的特性或找尋相應(yīng)的替代方案，是分布式事務(wù)的重點(diǎn)工作。

1、XA協(xié)議

最早的分布式事務(wù)模型是由X/Open國際聯(lián)盟提出的X/Open Distributed Transaction Processing（DTP）模型，簡稱XA協(xié)議。

DTP模型中通過一個(gè)全局事務(wù)管理器與多個(gè)資源管理器進(jìn)行交互。全局事務(wù)管理器負(fù)責(zé)管理全局事務(wù)狀態(tài)和參與事務(wù)的資源，資源管理器則負(fù)責(zé)具體的資源操作，DTP模型與應(yīng)用程序的關(guān)系見下圖：

DTP模型

XA協(xié)議使用兩階段提交來保證分布式事務(wù)原子性。它將提交過程分為準(zhǔn)備階段和提交階段。

• 在準(zhǔn)備階段時(shí)，全局事務(wù)管理器向每個(gè)資源管理器發(fā)送準(zhǔn)備消息，用于確認(rèn)本地事務(wù)操作的成功與否；
• 在提交階段時(shí)，若全局事務(wù)管理器收到了所有資源管理器回復(fù)的成功消息，則向每個(gè)資源管理器發(fā)送提交消息，否則發(fā)送回滾消息。資源管理器根據(jù)接收到的消息對本地事務(wù)進(jìn)行提交或回滾操作。

下圖展示了XA協(xié)議的事務(wù)流程：

XA事務(wù)流程

二階段提交是XA協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)。它將分布式事務(wù)的提交拆分為兩階段：prepare和commit/rollback。

開啟XA全局事務(wù)后，所有子事務(wù)會按照本地默認(rèn)的隔離級別鎖定資源，并記錄undo和redo日志，然后由TM發(fā)起prepare投票，詢問所有的子事務(wù)是否可以進(jìn)行提交：當(dāng)所有子事務(wù)反饋的結(jié)果為“yes”時(shí)，TM再發(fā)起commit；若其中任何一個(gè)子事務(wù)反饋的結(jié)果為“no”，TM則發(fā)起rollback；如果在prepare階段的反饋結(jié)果為yes，而commit的過程中出現(xiàn)宕機(jī)等異常時(shí)，則在節(jié)點(diǎn)服務(wù)重啟后，可根據(jù)XA recover再次進(jìn)行commit補(bǔ)償，以保證數(shù)據(jù)的一致性。

基于XA協(xié)議實(shí)現(xiàn)的分布式事務(wù)對業(yè)務(wù)侵入很小，它最大優(yōu)勢就是對使用方透明，用戶可以像使用本地事務(wù)一樣使用基于XA協(xié)議的分布式事務(wù)。XA協(xié)議能夠嚴(yán)格保障事務(wù)ACID特性。

但嚴(yán)格保障事務(wù)ACID特性是一把雙刃劍。

事務(wù)執(zhí)行在過程中需要將所需資源全部鎖定，它更加適用于執(zhí)行時(shí)間確定的短事務(wù)，對于長事務(wù)來說，整個(gè)事務(wù)進(jìn)行期間對數(shù)據(jù)的獨(dú)占，將導(dǎo)致對熱點(diǎn)數(shù)據(jù)依賴的業(yè)務(wù)系統(tǒng)并發(fā)性能衰退明顯。因此，在高并發(fā)的性能至上場景中，基于XA協(xié)議的分布式事務(wù)并不是最佳選擇。

2、柔性事務(wù)

如果將實(shí)現(xiàn)了ACID事務(wù)要素的事務(wù)稱為剛性事務(wù)的話，那么基于BASE事務(wù)要素的事務(wù)則稱為柔性事務(wù)。BASE是基本可用（Basically Available）、柔性狀態(tài)（Soft state）和最終一致性（Eventually consistent）這三個(gè)要素的縮寫：

• 基本可用保證分布式事務(wù)參與方不一定同時(shí)在線；
• 柔性狀態(tài)允許系統(tǒng)狀態(tài)更新有一定的延時(shí)，這個(gè)延時(shí)對客戶來說不一定能夠察覺；
• 最終一致性通常是通過消息可達(dá)的方式保證系統(tǒng)的最終一致性。

在ACID事務(wù)中對隔離性的要求很高，在事務(wù)執(zhí)行過程中，必須將所有的資源鎖定。柔性事務(wù)的理念則是通過業(yè)務(wù)邏輯將互斥鎖操作從資源層面上移至業(yè)務(wù)層面。通過放寬對強(qiáng)一致性要求，來換取系統(tǒng)吞吐量的提升。

由于在分布式系統(tǒng)中，可能會出現(xiàn)超時(shí)重試的情況，因此柔性事務(wù)中的操作必須是冪等的，需要通過冪等來避免多次請求所帶來的問題。實(shí)現(xiàn)柔性事務(wù)的方案主要有最大努力送達(dá)、Saga和TCC。

最大努力送達(dá)

是最簡單的一種柔性事務(wù)，它適合對于數(shù)據(jù)庫的操作最終一定能夠成功的場景。由NewSQL自動記錄執(zhí)行失敗的SQL，并反復(fù)嘗試，直至執(zhí)行成功。使用最大努力送達(dá)型的柔性事務(wù)是沒有回滾功能的。

這種類型的柔性事務(wù)實(shí)現(xiàn)最為簡單，但是對場景的要求十分苛刻。這種策略的優(yōu)點(diǎn)是無鎖定資源時(shí)間，性能損耗小。缺點(diǎn)是嘗試多次提交失敗后，無法回滾，它僅適用于事務(wù)最終一定能夠成功的業(yè)務(wù)場景。因此它是通過事務(wù)回滾功能上的妥協(xié)，來換取性能的提升。

Saga

Saga源于1987年由Hector Garcaa-Molrna和Kenneth Salem發(fā)表的論文。

論文參考鏈接：www.cs.cornell.edu/andru/cs711/2002fa/reading/sagas.pdf

Saga事務(wù)更適合使用長事務(wù)的場景。它由多個(gè)本地事務(wù)所組成，每個(gè)本地事務(wù)有相應(yīng)的執(zhí)行模塊和補(bǔ)償模塊，任何一個(gè)本地事務(wù)出錯(cuò)時(shí)，可以通過調(diào)用相關(guān)的補(bǔ)充方法達(dá)到事務(wù)的最終一致性。

Saga模型將一個(gè)分布式事務(wù)拆分為多個(gè)本地事務(wù)，每個(gè)本地事務(wù)都有相應(yīng)的執(zhí)行模塊（Transaction）和補(bǔ)償模塊（Compensation）。當(dāng)Saga事務(wù)中的任一本地事務(wù)執(zhí)行失敗時(shí)，可以通過調(diào)用其相關(guān)補(bǔ)償方法恢復(fù)之前的事務(wù)，以達(dá)到事務(wù)最終的一致性。

當(dāng)每個(gè)Saga子事務(wù)T1,T2,…,Tn都有對應(yīng)的補(bǔ)償定義C1,C2,…,Cn-1，那么Saga系統(tǒng)可以保證：

• 子事務(wù)序列T1,T2,…,Tn得以完成 。這是事務(wù)的最佳情況，即無需回滾的情況。
• 或者序列T1,T2,…,Tx, Cx,…,C2,C1,（其中x小于n）得以完成。它能夠保證當(dāng)回滾發(fā)生時(shí)，補(bǔ)償操作按照正向操作相反的順序依次執(zhí)行。

Saga模型同時(shí)支持正向恢復(fù)以及逆向恢復(fù)。正向恢復(fù)是指重試當(dāng)前失敗的事務(wù)，它的實(shí)現(xiàn)前提是每個(gè)子事務(wù)都能夠最終執(zhí)行成功；向后恢復(fù)則是前文提及的，在任一子事務(wù)失敗時(shí)，補(bǔ)償所有已完成的事務(wù)。

顯然，正向恢復(fù)沒有必要提供補(bǔ)償事務(wù)，如果在業(yè)務(wù)中的子事務(wù)最終總會成功，那么向前恢復(fù)則能夠降低Saga模型的使用復(fù)雜度。另外，如果補(bǔ)償事務(wù)難以實(shí)現(xiàn)，則正向恢復(fù)也是不錯(cuò)的選擇。

雖然在理論上來講，補(bǔ)償事務(wù)永不失敗。然而，在分布式的世界中，服務(wù)器可能會宕機(jī)、網(wǎng)絡(luò)可能會失敗，甚至數(shù)據(jù)中心也可能會停電。因此，需要提供故障恢復(fù)后回退的機(jī)制，比如人工干預(yù)。

Saga模型沒有XA協(xié)議中的準(zhǔn)備階段，因此事務(wù)沒有實(shí)現(xiàn)隔離性。如果兩個(gè)Saga事務(wù)同時(shí)操作同一資源則會產(chǎn)生更新丟失，臟數(shù)據(jù)讀取等問題。這就需要使用Saga事務(wù)的應(yīng)用程序需要在應(yīng)用層面加入資源鎖定的邏輯。

TCC

TCC（Try-Confirm-Cancel）分布式事務(wù)模型通過對業(yè)務(wù)邏輯的分解來實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)。顧名思義，TCC事務(wù)模型需要業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供以下三段業(yè)務(wù)邏輯：

• Try。完成業(yè)務(wù)檢查，預(yù)留業(yè)務(wù)所需資源。Try操作是整個(gè)TCC的精髓所在，可靈活選擇業(yè)務(wù)資源鎖的粒度。
• Confirm。執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯，直接使用Try階段預(yù)留的業(yè)務(wù)資源，無需再次做業(yè)務(wù)檢查。
• Cancel。釋放Try階段預(yù)留的業(yè)務(wù)資源。

TCC模型僅提供兩階段原子提交協(xié)議，保證分布式事務(wù)原子性。事務(wù)的隔離交給業(yè)務(wù)邏輯來實(shí)現(xiàn)。TCC模型的隔離性思想就是通過業(yè)務(wù)的改造，從數(shù)據(jù)庫資源層面加鎖上移至業(yè)務(wù)層面加鎖，從而釋放底層數(shù)據(jù)庫鎖資源，放寬分布式事務(wù)鎖協(xié)議，提高系統(tǒng)的并發(fā)性。

雖然在柔性事務(wù)中，TCC事務(wù)模型的功能最強(qiáng)，但需要應(yīng)用方負(fù)責(zé)提供實(shí)現(xiàn)Try、Confirm和Cancel操作的三個(gè)接口，供事務(wù)管理器調(diào)用。因此業(yè)務(wù)方改造的成本較高。

以A賬戶向B賬戶匯款100元為例，下圖展示了TCC對業(yè)務(wù)的改造：

匯款服務(wù)和收款服務(wù)分別需要實(shí)現(xiàn)，Try-Confirm-Cancel接口，并在業(yè)務(wù)初始化階段將其注入到TCC事務(wù)管理器中。

匯款服務(wù)

Try

• 檢查A賬戶有效性，即查看A賬戶的狀態(tài)是否為“轉(zhuǎn)帳中”或者“凍結(jié)”；
• 檢查A賬戶余額是否充足；
• 從A賬戶中扣減100元，并將狀態(tài)置為“轉(zhuǎn)賬中”；
• 預(yù)留扣減資源，將從A往B賬戶轉(zhuǎn)賬100元這個(gè)事件存入消息或者日志中。

Confirm

• 不做任何操作。

Cancel

• A賬戶增加100元；
• 從日志或者消息中，釋放扣減資源。

收款服務(wù)

Try

• 檢查B賬戶賬戶是否有效。

Confirm

• 讀取日志或者消息，B賬戶增加100元；
• 從日志或者消息中，釋放扣減資源。

由此可以看出，TCC模型對業(yè)務(wù)的侵入較強(qiáng)，改造的難度較大。

消息驅(qū)動

消息一致性方案是通過消息中間件保證上下游應(yīng)用數(shù)據(jù)操作的一致性。基本思路是將本地操作和發(fā)送消息放在一個(gè)本地事務(wù)中，下游應(yīng)用向消息系統(tǒng)訂閱該消息，收到消息后執(zhí)行相應(yīng)操作。本質(zhì)上是依靠消息的重試機(jī)制，達(dá)到最終一致性。下圖是消息驅(qū)動的事務(wù)模型：

消息驅(qū)動的缺點(diǎn)是：耦合度高，需要在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中引入消息中間件，導(dǎo)致系統(tǒng)復(fù)雜度增加。

總的來說，基于ACID的強(qiáng)一致性事務(wù)和基于BASE的最終一致性事務(wù)都不是銀彈，只有在最適合的場景中才能發(fā)揮它們的最大長處。詳細(xì)對比一下它們之前的區(qū)別，以幫助開發(fā)者進(jìn)行技術(shù)選型。由于消息驅(qū)動與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的耦合度較高，因此不列入對比表格：

一味的追求強(qiáng)一致性未必是最合理的解決方案。對于分布式系統(tǒng)來說，建議使用“外柔內(nèi)剛”的設(shè)計(jì)方案。外柔指的是在跨數(shù)據(jù)分片的情況下使用柔性事務(wù)，保證數(shù)據(jù)最終一致即可，并且換取最佳性能；內(nèi)剛則是指在同一數(shù)據(jù)分片內(nèi)使用本地事務(wù)，以達(dá)到ACID的效果。

三、數(shù)據(jù)庫治理

1、基礎(chǔ)治理

前文講述的服務(wù)治理，在數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)治理部分大都是通用的。主要包括配置中心、注冊中心、限流、熔斷、失效轉(zhuǎn)移、調(diào)用鏈路追蹤等：

• 配置中心用于配置集中化以及動態(tài)配置更新及通知下發(fā)；
• 注冊中心用于服務(wù)發(fā)現(xiàn)，這里的服務(wù)是指數(shù)據(jù)庫中間層實(shí)例本身，通過它可以實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測及自動通知，進(jìn)而使得數(shù)據(jù)庫中間件具備高可用和自我治愈能力；
• 限流用于流量的過載保護(hù)，分為數(shù)據(jù)庫中間件本身的流量過載保護(hù)和對數(shù)據(jù)庫的流量過載保護(hù)；
• 熔斷也是流量過載的保護(hù)措施之一，它的不同之處在于熔斷整個(gè)客戶端對數(shù)據(jù)庫的訪問，以保護(hù)數(shù)據(jù)庫能夠?yàn)槠渌髁空５南到y(tǒng)繼續(xù)提供服務(wù)，可以通過前文講的熔斷器模式實(shí)現(xiàn)自動熔斷機(jī)制；
• 失效轉(zhuǎn)移用于多數(shù)據(jù)副本的情況，在數(shù)據(jù)完全一致的多數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中，當(dāng)某一節(jié)點(diǎn)不可用后，可通過失效轉(zhuǎn)移的機(jī)制讓數(shù)據(jù)庫中間件訪問至另外有效的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)操作數(shù)據(jù)；
• 調(diào)用鏈路追蹤則是將對數(shù)據(jù)庫訪問的調(diào)用鏈路、性能、拓?fù)潢P(guān)系等指標(biāo)以可視化的方式展現(xiàn)出來。

2、彈性伸縮

數(shù)據(jù)庫治理與服務(wù)治理不同的關(guān)鍵點(diǎn)在于，數(shù)據(jù)庫是有狀態(tài)的，每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)都有自己持久化的數(shù)據(jù)，因此很難像服務(wù)化一樣做到彈性伸縮。

當(dāng)系統(tǒng)的訪問量和數(shù)據(jù)量超過之前評估的預(yù)期時(shí)，往往涉及到對數(shù)據(jù)庫的重新分片。雖然使用日期分片等策略時(shí)，可以在無需遷移遺留數(shù)據(jù)的情況下直接擴(kuò)容，但在大部分場景中，數(shù)據(jù)庫中的遺留數(shù)據(jù)往往無法直接映射到新的分片策略中。分片策略的修改則需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的遷移。

在傳統(tǒng)的系統(tǒng)中，停止服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移，遷移結(jié)束之后再重啟服務(wù)是行之有效的解決方案。但這種方案使得業(yè)務(wù)方的數(shù)據(jù)遷移成本非常高，需要業(yè)務(wù)方工程師精準(zhǔn)的評估數(shù)據(jù)量。

在互聯(lián)網(wǎng)場景中，系統(tǒng)可用性要求極高，而且業(yè)務(wù)爆發(fā)性增長的可能性較傳統(tǒng)行業(yè)也更加常見。在云原生的服務(wù)架構(gòu)模型中，彈性伸縮是常見的需求，并且可以比較輕松的實(shí)現(xiàn)。因此與服務(wù)對等的數(shù)據(jù)彈性伸縮功能，是云原生數(shù)據(jù)庫的重要能力。

除了系統(tǒng)預(yù)分片之外，彈性伸縮的另一個(gè)實(shí)現(xiàn)方案是在線數(shù)據(jù)遷移。在線數(shù)據(jù)遷移經(jīng)常被比喻為“在飛行過程中給飛機(jī)換引擎”，它最大的挑戰(zhàn)是如何保證遷移過程使服務(wù)不受影響。在線數(shù)據(jù)遷移可以在修改了數(shù)據(jù)庫的分片策略之后（比如將根據(jù)主鍵%4分為4個(gè)庫的分片方式改為根據(jù)主鍵%16的16個(gè)庫的分片方式），通過一系列的系統(tǒng)化操作，保證數(shù)據(jù)正確的遷移到新的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的同時(shí)，讓依賴數(shù)據(jù)庫的服務(wù)完全無需感知。它可以分為以下4個(gè)步驟：

• 同步線上雙寫。即同時(shí)將數(shù)據(jù)寫入分片策略修改前的原數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)及分片策略修改后的新數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)?？梢酝ㄟ^一致性算法來保證雙寫的一致性，如前文介紹過的Paxos或Raft算法；
• 歷史數(shù)據(jù)遷移。以離線的方式，將需要遷移到新數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)部分的歷史存量數(shù)據(jù)從原有數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)遷移過去。可以通過SQL的方式，也可以通過binlog等二進(jìn)制方式進(jìn)行處理；
• 數(shù)據(jù)源切換。將讀寫請求切換至新的數(shù)據(jù)源，并停止對原數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的雙寫；
• 清理冗余數(shù)據(jù)。在舊數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中，清理已遷移至新數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

在線數(shù)據(jù)遷移不僅可以做數(shù)據(jù)擴(kuò)容，也可以通過同樣的方式在線進(jìn)行DDL操作。由于數(shù)據(jù)庫原生的DDL操作是不支持事務(wù)的，而且在對包含大量數(shù)據(jù)表做DDL時(shí)會導(dǎo)致長時(shí)間鎖表，因此，通過在線數(shù)據(jù)遷移的方式，是能夠支持在線DDL操作的。在線DDL操作與數(shù)據(jù)遷移步驟是一致的，只需要在遷移之前新建一個(gè)DDL修改后的空表，然后根據(jù)上述4步驟進(jìn)行即可。 

作者介紹

張亮，京東數(shù)科數(shù)據(jù)研發(fā)負(fù)責(zé)人。熱愛開源，目前主導(dǎo)兩個(gè)開源項(xiàng)目Elastic-Job和Sharding-Sphere(Sharding-JDBC)。擅長以Java為主分布式架構(gòu)以及以Kubernetes和Mesos為主的云平臺方向，推崇優(yōu)雅代碼，對如何寫出具有展現(xiàn)力的代碼有較多研究。2018年初加入京東數(shù)科，現(xiàn)擔(dān)任數(shù)據(jù)研發(fā)負(fù)責(zé)人。目前主要精力投入在將Sharding-Sphere打造為業(yè)界一流的金融級數(shù)據(jù)解決方案之上。