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类型腾讯云数据库CDB技术介绍课件.pptx

  • 上传人(卖家):三亚风情
  • 文档编号:2924315
  • 上传时间:2022-06-11
  • 格式:PPTX
  • 页数:17
  • 大小:1.38MB
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    关 键  词:
    腾讯 数据库 CDB 技术 介绍 课件
    资源描述:

    1、腾讯云数据库CDB技术介绍技术创新,变革未来目录目录 云数据库概览云数据库概览 CDB之存储篇之存储篇 CDB之复制篇之复制篇 CDB之引擎篇之引擎篇云数据库概览云数据库概览-什什么么是是云云数数据据库库NIST关于云计算服务的基本特征定义 随需应变自助服务 随时随地用任何网络设备访问 多人共享资源池 快速重新部署灵活度 可被监控与量测的服务云计算 满足云计算特征的数据库服务 数据库内核+云化功能云数据库概览-腾讯的云数据库 SQL NoSQLCDB云数据库概览云数据库概览-CDB内内核核技技术术栈栈接入集群接入集群实例集群实例集群TXSQLTXSQLTXSQLLogBus复制通道存存储储集群

    2、集群 路由 安全 HA 数据库引擎 多副本复制 数据存储CDB之存储篇之存储篇-三三次次存存储储革命革命SAS-RaidSSD-Cluster1.0SSDSSD-Cluster2.0阶段1阶段2阶段3阶段4 根据存储介质特性,进行数据库存储技术设计 数据库存储的本质:面向块的存储CDB之存储篇之存储篇-第第一一次次革革命命 SAS Raid存储的主要矛盾基于SAS阵列的数据库存储 性能问题:随机IO性能不高 扩展性问题:单机最大存储容量受限 成本问题:价格贝佐斯定律带给成本的挑战 SSD Raid存储可行性 选择SATA SSD:2011年PCI-E SSD刚刚兴起 性能问题:随机IO性能有较

    3、大提升 扩展性问题:依旧存在 成本问题:单位存储成本更高 SSD使用的问题:写放大、写性能下降 解决问题的思路 基于SSD的存储系统有吗? 分布式KV 分布式KV解决了性能、扩展性、SSD使用问题 分布式KV和数据库存储的联系:block 块block的数据模型(Disk, LBA, Value)(Key, Value)文件读写文件系统SAS阵列磁盘块读写CDB之存储篇之存储篇-第第一一次次革革命命(Cont.1) SSD Cluster1.0存储 虚拟块设备+IO网络化 块读写转化为KV操作 适配SSD特性的KV存储系统 MySQL层优化:千兆网络瓶颈& 去double write 文件系统

    4、&块设备调优 成本问题:按需分配、动态伸缩、文件读写文件系统磁盘块读写虚拟块设备网络KV读写SSD-KV基于SSD Cluster1.0的数据库存储 运营中的故事 存储集群的蝴蝶效应CDB之存储篇之存储篇-第第二二次次革革命命 SSD Cluster1.0的主要矛盾基于PCI-E SSD的数据库存储 开发商的变化:IO密集型核心应用上云 存储介质的变化:PCI-E SSD量大价低 性能不够,性价比没优势 PCI-E SSD Cluster存储可行性 IO性能:相比本地,网络和分布式带来额外开销 扩展性:单机最大本地存储6T SSD使用的问题:SSD FTL的进一步优化 成本问题:相比本地,优势

    5、有,但已不是主要矛盾 运维成本:相比本地,更高 解决问题的思路 选择本地PCI-E SSD 选择新的技术制高点:数据库引擎本身的性能和稳定性文件读写文件系统磁盘块读写CDB之存储篇之存储篇-第第三三次次革革命命 PCI-E SSD的主要矛盾 开发商的变化:金融、政企等数据库上云 DB要求:兼容性、RTO、RPO、扩展性四个都不能少 扩展性问题:容量无法和SANNAS专有存储相比 中间件sharding解决了扩展性问题,但兼容性有问题 解决问题的思路 主要目标:100TB以下,SQL完全兼容的传统行业DB服务 SDP:Shared Disk Parallel 数据库节点和存储分离,数据库节点有主

    6、从之分 尽量减少IO次数:主数据库节点才能写存储集群,从节点不会写CDB之复制篇之复制篇-三三种种复复制制模式模式异步复制半同步复制强一致复制阶段1阶段2阶段3 复制结合机房部署,灵活选择,达到最有效的容灾效果CDB之复制篇之复制篇-半半同同步步的的一一些些问题问题 MySQL半同步的主要问题 无法做到强一致:自动降级、灵活的多zone部署下的一致性要求 半同步下性能下降多MySQL Native Semi Sync ReplicationCDB之复制篇之复制篇-性性能能优优化化 性能关键因子 单个事务耗时:用户层面的响应时间,每个事务耗时多少ms 系统整体吞吐:服务层面的处理能力,一台机器每

    7、秒能处理事务数(TPS) 单个事务耗时 Ttotal=Tsql+Tengine+Treplicate Tsql和Tengine在同步复制下不是关键瓶颈 Treplicate=Tbinlog网络传输+Tslave落地binlog,Tbinlog网络传输取决于RTT值 测试数据: 全cache下MySQL异步单事务耗时3.37ms; 半同步单事务耗时8.33ms,测试环境RTT值2.6ms,Tslave落地binlog为1.9ms 测试机器顺序512B的write+fsync延时0.13ms,Tslave落地binlog优化空间大 系统整体吞吐 吞吐=并发数/单个事务耗时 并发数取决于各种资源的利

    8、用率,如master的事务线程、master的binlog发送/响应 线程、slave的binlog接收线程等利用率情况CDB之复制篇之复制篇-性性能能优优化化(Cont.1) MySQL slave的IO线程接收binlog耗时原因 锁冲突:IO/SQL线程间的锁冲突,如元数据文件锁 小IO消耗:IO线程离散小磁盘IO消耗过多的IOPS 串行化:IO线程接收和落盘操作串行 构建独立于MySQL的快速复制通道logbus 基于semisync协议,模拟slave向master建立主从关系,同步binlog 避免原生相关耗时瓶颈 外置logbus,减少对MySQL的侵入,方便各种分支兼容数据库版

    9、本数据库版本同步类型同步类型TPS单事务耗时单事务耗时(ms)同步同步RTT性能基准对比性能基准对比MySQL5.7异步331933.822.60100%MySQL5.7半同步153958.322.6046.30%MySQL5.7logbus221695.922.6066.79%CDB之复制篇之复制篇-性性能能优优化化(Cont.2) 优化MySQL 5.6的binlog发送、响应 binlog同步阻塞传输模型:master binlog dump线程发送某个事务binlog后,等待slave回包后,再发送下一个事务binlog。理论上最大QPS=1000/RTT(ms)。一般情况同城跨园区之间RTT为3ms左右,QPS峰值 约330 方案: master binlog发送和接收异步化,dump线程负责发送,ack线程负责处理回包,通知事务线程继续提交ACK Tx1。masterslavemasterslave。Tx2Tx1Tx3SND Tx1SND Tx2ACK Tx2。ACK1 ACK2ACK3CDB之引擎篇之引擎篇-TXSQL面向运维优化面向bug优化面向性能优化深度定制阶段1阶段2阶段3阶段4 自研技术:20+ 社区红利:30+CDB之引擎篇之引擎篇-TXSQL特特性性概概览览

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