腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月17日郑寒的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
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亿级流量场景下平滑扩容：TDSQL水平拓展方案实践_腾讯视频
话不多说，我们正式进入今天的分享。今天分享的主题是“亿级流量场景下的平滑扩容：TDSQL水平拓展方案实践”。
今天的分享我会主要包含这四部分：
第一部分首先介绍水平扩容的背景，主要介绍为什么要水平扩容，主要跟垂直扩容进行对比，以及讲一下一般我们水平扩容会碰到的问题。
第二部分会简单介绍TDSQL如何做水平扩容，让大家有一个直观的印象。
第三部分会详细介绍TDSQL水平扩容背后的设计原理，主要会跟第一部分进行对应，看一下TDSQL如何解决一般水平扩容碰到的问题。
第四部分会介绍实践中的案例。
首先我们看水平扩容的背景。扩容的原因其实非常直观，一般来说主要是随着业务的访问量，或者是需要的规模扩大，而现有的容量或者性能满足不了业务的需求，主要表现在TPS、QPS不够或者时延超过了业务的容忍范围，或者是现有的容量不能满足要求了，后者主要是指磁盘或者网络带宽。一般碰到这种问题，我们就要扩容。扩容来说，其实比较常见的就是两种方式，一种是垂直扩容，一种是水平扩容。这两种有不同的特点，优缺点其实也非常明显。
首先我们看一下垂直扩容。垂直扩容，主要是提高机器的配置，或者提高实例的配置。因为，我们知道，大家在云上购买一个数据库或者购买一个实例，其实是按需分配的，就是说对用户而言，可能当前的业务量不大，只需要两个CPU或者是几G的内存；而随着业务的增长，他可能需要对这个实例进行扩容，那么他可能当前就需要20个CPU，或者是40G的内存。
这个时候，在云上我们是可以通过对资源的控制来动态地调整，让它满足业务的需求——就是说可以在同一台机器上动态增加CPU。这个扩容的极限就是——当整台机器的CPU和内存都给它，如果发现还不够的话，就需要准备更好的机器来进行扩容。这个在MySQL里面可以通过主备切换：通过先选好一台备机，然后进行数据同步；等数据同步完成以后，进行主备切换，这样就能利用到现在比较好的那台机器。
大家可以看到，这整个过程当中，对业务来说基本上没有什么影响——进行主备切换，如果换IP的话，其实是通过前端的或者VIP的方式，对业务来说基本上没有什么影响。那么它一个最大的不好的地方就是，它依赖于单机资源：你可以给它提供一个更好的机器，从而满足一定量的要求。而随着业务更加快速的发展，你会发现现在能提供的最好的机器，可能还是满足不了，相当于扩不下去了。因此，垂直扩容最大的缺点就是，它依赖于单机的资源。
跟垂直扩容对比，另外一种方式我们叫水平扩容。水平扩容最大的优点是解决了垂直扩容的问题——理论上水平扩容可以进行无限扩容，它可以通过增加机器的方式来动态适应业务的需求。
水平扩容和垂直扩容相比，它可以解决垂直扩容的问题，但是会引入一些其他的问题。因为水平扩容比垂直扩容更加复杂，下面我们分析下可能遇见的问题，以及后面我们会介绍TDSQL的解决方案：
首先，在垂直扩容里面，系统经过扩容以后，其实数据总体来说还是存在一个节点，一主多备架构中，备机上也存储着所有数据。而水平扩容过程中数据会进行拆分，面临的第一个问题是，数据如何进行拆分？因为如果拆分不好，当出现热点数据时，可能结果就是，即使已经把数据拆分成很多份了，但是存储热点数据的单独节点会成为性能瓶颈。
第二点，在整个水平扩容过程中，会涉及到数据的搬迁、路由的改变。那么整个过程中能否做到对业务没有感知？或者是它对业务的侵入性大概有多少？
第三，在整个扩过程中，因为刚才有这么多步骤，如果其中一步失败了，如何能够进行回滚？同时，在整个扩容过程中，如何能保证切换过程中数据高一致性？
再者，在扩容以后，由于数据拆分到了各个节点，如何能保证扩容后的性能？因为理论上来说，我们是希望我随着机器的增加，性能也能做到线性提升，这是理想的状态。实际上在整个水平扩容的过程中，不同的架构或者不同的方式，对性能影响是比较大的。有时候会发现，可能扩容了很多，机器已经增加了，但是性能却很难做到线性扩展。
同样的，当数据已经拆分成多份，我们如何继续保证数据库分布式的特性？在单机架构下，数据存储一份，类似MySQL支持本地做到原子性——可以保证在一个事物中数据要么全部成功，要么全部失败。在分布式架构里，原子性则只能保证在单点里面数据是一致性的。因此，从全局来说，由于数据现在跨节点了，那么在跨节点过程中怎么保证全局的一致性，怎么保证在多个节点上数据要么全部写成功，要么全部回滚？这个就会涉及到分布式事务。
所以大家可以看到，水平扩容的优点很明显，它解决了垂直扩容机器的限制。但是它更复杂，引入了更多的问题。接下来大家带着这些问题，下面我会介绍TDSQL如何进行水平扩容，它又是如何解决刚才说的这些问题的。
首先我们看一下TDSQL的架构。TDSQL简单来说包含几部分：
第一部分是SQL引擎层：主要是作为接入端，屏蔽整个TDSQL后端的数据存储细节。对业务来说，业务访问的是SQL引擎层。
接下来是由多个SET组成的数据存储层：分布式数据库中，数据存储在各个节点上，每个SET我们当做一个数据单元。它可以是一主两备或者一主多备，这个根据业务需要来部署。有些业务场景对数据安全性要求很高，可以一主三备或者一主四备都可以。这个是数据存储。
还有一个是Scheduler模块，主要负责整个系统集群的监控、控制。在系统进行扩容或者主备切换时，Scheduler模块相当于是整个系统的大脑一样的控制模块。对业务来说其实只关注SQL引擎层，不需要关注Scheduler，不需要关注数据是怎么跨节点，怎么分成多少个节点等，这些对业务来说是无感知的。
整个扩容流程大家可以看一下：一开始数据都放在一个Set上，也就是在一个节点里面。那么扩容其实就是会把数据扩容到——这里面有256个Set，会扩容到256台机器上。整个扩容大家可以看到有几个要点：
一开始虽然数据是在一个节点上，在一台机器上，但是其实数据已经进行了拆分，图示的这个例子来说是已经拆分成了256份。
水平扩容，简单来说就是把这些分片迁移到其他的Set上，也就是其他的节点机器上，这样就可以增加机器来为提供系统性能。
总结起来就是说，数据一开始已经切分好了，扩容过程相当于把分片迁到新的节点，整个扩容过程中，节点数是增加的，可以从1扩到2扩到3，甚至扩到最后可以到256，但是分片数是不变的。一开始256个分片在一个节点上，扩成两个节点的话，有可能是每128个分片在一个节点上；扩到最后，可以扩到256个节点上，数据在256台机器，每台机器负责其中的一个分片。因此整个扩容简单来说就是搬迁分片。具体细节我们后面会讲到。
在私有云或者是公有云上，对整个扩容TDSQL提供了一个统一的前台页面，用户在使用的过程中非常方便。
我们看一下这个例子。现在这个案例中有两个Set，也就是两个节点，每一个节点负责一部分的路由，第一个节点负责0-31，另一个名字是3，负责的路由信息是32-63。现在是两个节点，如果要进行扩容，在前台页面上我们会有一个“添加Set”的按纽，点一下“添加Set”，就会弹出一个对话框，里面默认会自动选择之前的一个配置，用户可以自己自定义，包括现在这个Set，需要多少资源以及内存、磁盘的分配等。
此外，因为扩容要进行路由切换，我们可以手动选择一个时间，可以自动切换，也可以由业务判断业务的实际情况，人工操作路由的切换。这些都可以根据业务的需要进行设置。
第一步创建好以后，刚才说大脑模块会负责分配各种资源，以及初始化，并进行数据同步的整个逻辑。最后，大家会看到，本来第一个节点——原来是两个节点，现在已经变成三个节点了。扩容之前，第一个节点负责是0-31，现在它只负责0-15，另外一部分路由由新的节点来负责。所以整个过程，大家可以看到，通过网页上点一下就可以快速地从两个节点添加到三个节点——我们还可以继续添加Set，继续根据业务的需要进行一键扩容。
刚才主要是介绍TDSQL的核心架构，以及水平扩容的特性和前台操作，（帮助）大家建立直观的印象。
第三章，我会详细介绍一下TDSQL水平扩容背后的设计原理，主要是看一下第一章提到的水平扩容会遇到的一些问题，我们是如何来解决这些问题的。这些问题是不管在哪个系统做水平扩容，都需要解决的。
首先我们刚才提到，水平扩容第一个问题是数据如何进行拆分。因为数据拆分是第一步，这个会影响到后续整个使用过程。对TDSQL来说，数据拆分的逻辑放到一个创建表的语法里面。需要业务去指定 shardkey“等于某个字段”——业务在设计表结构时需要选择一个字段作为分区键，这样的话TDSQL会根据这个分区键做数据的拆分，而访问的话会根据分区键做数据的聚合。我们是希望业务在设计表结构的时候能够参与进来，指定一个字段作为shardkey。这样一来，兼容性与性能都能做到很好的平衡。
其实我们也可以做到用户创建表的时候不指定shardkey，由我们底层这边随机选择一个键做数据的拆分，但这个会影响后续的使用效率，比如不能特别好地发挥分布式数据库的使用性能。我们认为，业务层如果在设计表结构时能有少量参与的话，可以带来非常大的性能优势，让兼容性和性能得到平衡。除此之外，如果由业务来选择shardkey——分区键，在业务设计表结构的时候，我们可以看到多个表，可以选择相关的那一列作为shardkey，这样可以保证数据拆分时，相关的数据是放在同一个节点上的，这样可以避免很多分布式情况下的跨节点的数据交互。
我们在创建表的时候，分区表是我们最常用的，它把数据拆分到各个节点上。此外，其实我们提供了另外两种——总共会提供三种类型的表，背后的主要思考是为了性能，就是说通过将global表这类数据是全量在各个节点上的表——一开始大家会看到，数据全量在各个节点上，就相当于是没有分布式的特性，没有水平拆分的特性，但其实这种表，我们一般会用在数据量比较小、改动比较少的一些配置表中，通过数据的冗余来保证后续访问，特别是在操作的时候能够尽量避免跨节点的数据交互。其他方面，shardkey来说，我们会根据user做一个Hash，这个好处是我们的数据会比较均衡地分布在各个节点上，来保证数据不会有热点。
刚才也提到，因为整个扩容过程的流程会比较复杂，那么整个扩容过程能否保证高可用或者高可靠性，以及对业务的感知是怎么样的，TDSQL是怎么做的呢？
数据同步
第一步是数据同步阶段。假设我们现在有两个Set，然后我们发现其中一个SET现在磁盘容量已经比较危险了，比如可能达到80%以上了，这个时候要对它进行扩容，我们首先会新建一个实例，通过拷贝镜像，新建实例，新建同步关系。建立同步的过程对业务无感知，而这个过程是实时的同步。
数据校验
第二阶段，则是持续地追平数据，同时持续地进行数据校验。这个过程可能会持续一段时间，对于两个同步之间的延时差无限接近时——比如我们定一个5秒的阈值，当我们发现已经追到5秒之内时，这个时候我们会进入第三个阶段——路由更新阶段。
路由更新
路由更新阶段当中，首先我们会冻结写请求，这个时候如果业务有写过来的话，我们会拒掉，让业务过两秒钟再重试，这个时候对业务其实是有秒级的影响。但是这个时间会非常短，冻结写请求之后，第三个实例同步的时候很快就会发现数据全部追上来，并且校验也没问题，这个时候我们会修改路由，同时进行相关原子操作，在底层做到存储层分区屏蔽，这样就能保证SQL接入层在假如路由来不及更新的时数据也不会写错。因为底层做了改变，分区已经屏蔽了。这样就可以保证数据的一致性。路由一旦更新好以后，第三个SET就可以接收用户的请求，这个时候大家可以发现，第一个SET和第三个SET因为建立了同步，所以它们两个是拥有全量数据的。
删除冗余数据
最后一步则需要把这些冗余数据删掉。删冗余数据用的是延迟删除，保证删除过程中可以慢慢删，也不会造成比较大的IO波动，影响现网的业务。整个删除过程中，我们做了分区屏蔽，同时会在SQL引擎层会做SQL的改写，来保证当我们在底层虽然有冗余数据，但用户来查的时候即使是一个全扫描，我们也能保证不会多一些数据。可以看到整个扩容流程，数据同步，还有校验和删除冗余这几个阶段，时间耗费相对来说会比较长，因为要建同步的话，如果数据量比较大，整个拷贝镜像或者是追binlog这段时间相对比较长。但是这几个阶段对业务其实没有任何影响，业务根本就没感知到现在新加了一个同步关系。那么假如在建立同步关系时发现有问题，或者新建备机时出问题了，也完全可以再换一个备机，或者是经过重试，这个对业务没有影响。路由更新阶段，理论上对业务写请求难以避免会造成秒级的影响，但我们会将这个影响时间窗口期控制在非常短，因为本身冻结写请求是需要保证同步已经在5秒之内这样一个比较小的阈值，同步到这个阶段以后，我们才能发起路由更新操作。同时，我们对存储层做了分区屏蔽来保证多个模块之间，如果有更新不同时也不会有数据错乱的问题。这是一个我们如何保证扩容中的高可用跟高可靠性的，整个扩容对业务影响非常小的原理过程。
刚才讲的是扩容阶段大概的流程，以及TDSQL是如何解决问题的。接下来我们再看扩容完成以后，如何解决刚才说的水平扩容以后带来的问题。首先是分布式事务。
原子性、去中心化、性能线性增长
扩容以后，数据是跨节点了，系统本来只有一个节点，现在跨节点的话，如何保证数据的原子性，这个我们基于两阶段提交，然后实现了分布式事务。整个处理逻辑对业务来说是完全屏蔽了背后的复杂性，对业务来说使用分布式数据库就跟使用单机MySQL一样。如果业务这条SQL只访问一个节点，那用普通的事务就可以；如果发现用户的一条SQL或者一个事务操作了多个节点，我们会用两阶段提交。到最后会通过记日志来保证整个分布式事务的原子性。同时我们对整个分布式事务在实现过程中做到完全去中心化，可以通过多个SQL来做TM，性能也可实现线性增长。除此之外，我们也做了大量的各种各样的异常验证机制，有非常健壮的异常处理和全局的试错机制，并且我们也通过了TPCC的标准验证。
对于水平扩容来说，数据拆分到多个节点后主要带来两个问题：一个是刚才说事务原子性的问题，这个通过分布式事务来解决；还有一个就是性能。
垂直扩容中一般是通过更换更好的CPU或者类似的方法，来实现性能线性增加。水平扩容而言，因为数据拆分到多个节点上去，如何才能很好地利用起拆分下去的各个节点，进行并行计算，，真正把水平分布式数据库的优势发挥出来，需要大量的操作、大量的优化措施。TDSQL做了这样一些优化措施。
一是相关数据存在同一个节点上。建表结构的时候，我们希望业务能参与进来一部分，在设计表结构的时候指定相关的一些键作为shardkey，这样我们就能保证后端的相关数据是在一个节点上的。如果对这些数据进行联合查询就不需要跨节点。
同样，我们通过并行计算、流式聚合来实现性能提升——我们把SQL拆分分发到各个后台的节点，然后通过每个节点并行计算，计算好以后再通过SQL引擎来做二次聚合，然后返回给用户。而为了减少从后端把数据拉到SQL，减少数据的一个拉取的话，我们会做一些下推的查询——把更多的条件下推到DB上。此外我们也做了数据冗余，通过数据冗余保证尽量减少跨节点的数据交互。
我们简单看一个聚合——TDSQL是如何做到水平扩容以后，对业务基本无感知，使用方式跟使用单机MySQL一样的。对业务来说，假设有7条数据，业务不用管这个表具体数据是存在一个节点还是多个节点，只需要插7条数据。系统会根据传过来的SQL进行语法解析，并自动把这条数据进行改写。7条数据，系统会根据分区键计算，发现这4个要发到第一个节点，另外3个发到第二个节点，然后进行改写，改写好之后插入这些数据。对用户来说，就是执行了这么一条，但是跨节点了，我们这边会用到两阶段提交，从而变成多条SQL，进而保证一旦有问题两边会同时回滚。
数据插录完以后，用户如果要做一些查询——事实上用户不知道数据是拆分的，对他来说就是一个完整的表，他用类似聚合函数等进行查询。同样，这条SQL也会进行改写，系统会把这条SQL发到两个节点上，同时加一些平均函数，进行相应的转换。到了各个节点，系统会先做数据聚合，到这边再一次做聚合。增加这个步骤的好处是，这边过来的话，我们可以通过做一个聚合，相当于在这里不需要缓存太多的数据，并且做到一个流式计算，避免出现一次性消耗太多内存的情况。
对于比较复杂的一些SQL，比如多表或者是更多的子查询，大家有兴趣的话可以关注我们后面的分享——SQL引擎架构和引擎查询实战。
以上第三章我们比较详细地介绍了TDSQL整个水平扩容的一些原理，比如数据如何进行拆分，水平扩容实践，以及如何解决扩容过程中的问题，同样也介绍水平扩容以后带来的一些问题，TDSQL是如何解决的。
第四章，我们简单来介绍一些实践和案例。
刚才我们说，我们希望在创建表的时候业务参与进行表结构设计的时候，能考虑一下分区键的选择。如何选择分区键呢？这里根据几种类型来简单介绍一下。
如果是面向用户的互联网应用，我们可以用用户对应的字段，比如用户ID，来做分区键。这样保证在拥有大量用户时，可以根据用户ID将数据拆分到各个后端节点。
游戏类应用，业务的逻辑主体是玩家，我们可以通过玩家对应的字段；电商应用的话，可以根据买家或者卖家的一些字段来作为分区键。物联网的则可以通过比如设备的ID作为分区键。选择分区键总体来说就是要做到对于数据能比较好地做进行拆分，避免最后出现漏点。也就是说，通过这个分区键选择这个字段，可以让数据比较均衡地分散到各个节点。访问方面，当有比较多SQL请求的时候，其实是带有分区键条件的。因为只有在这种情况下，才能更好地发挥分布式的优势——如果是条件里面带分区键，那这条SQL可以直接录入到某一个节点上；如果没有带分区键，就意味着需要把这条SQL发到后端所有节点上。
这个大家可以看到，如果水平扩容到更多——从一个节点扩到256个节点，那某一条SQL写不好的话，可能需要做256个节点全部的数据的聚合，这时性能就不会很好。
总结来说，我们希望业务在创建表，在设计表结构的时候尽量参与进来。因为不管是聚合函数或者是各种事务的操作，其实对业务基本上属于无感知，而业务这时参与则意味着能够换来很大的性能提升。
我们什么时候扩容？在TDSQL里面，我们会有大量的监控数据，对于各个模块我们在本地会监控整个系统的运行状态，机器上也会有各种日志上报信息。基于这些信息，我们可以决定什么时候进行扩容。
简单来说，比如磁盘——如果发现数据磁盘使用率太高，这个时候可以进行扩容；或者SQL请求，或者CPU使用率接近100%了——目前基本假如达到80%使用率就要进行扩容。还有一种情况是，可能现在这个时候其实请求量比较少，资源使用比较充足，但如果业务提前告诉你，某个时候将进行一个活动，这个活动到时候请求量会增长好几倍，这个时候我们也可以提前完成扩容。
下面再看几个云上的集群案例。这个大家看到，这个集群有4个SET，每个SET负责一部分的shardkey，这个路由信息是0-127，意思是它最后能扩到128个节点，所以能扩128倍。这个“128”可以由初始化的业务预估先定下来。因为如果池子太大的话，的确最后可以扩到几千台，但是数据将比较散了。事实上今天每台云上的或者实际的机器性能已经非常好，不需要几千台的规格。
这是另外一个集群——它的节点数会多一点，有8个节点，每个节点也负责一部分的路由信息。这个数字只有64，所以这个最后可以扩到64个节点。这个是云上的相关例子。
今天我的分享主要是这些内容，大家如果有什么问题欢迎评论留言。
Q：没扩容之前的SET里面的表都是分区表，问一下是不是分区表？
A：是的，在没扩容之前，相当于在这个，简单说我们现在就一个节点，那么我们告诉他256，这个值我们在进行初始化的时候就定下来的。而且这个值集群初始化以后就不会再变了。假设我们这个集群定了一个值是256——因为他可能认为这个数据量后面会非常非常大，可以定256。这个时候，数据都在一个节点上。这个时候用户，按照我们刚才的语法创建了一个表，这个表在底层其实是分成256份的。所以他即使没有进行扩容，它的数据是256份。再创建另外一个表，也是256份。用户可能创建两个表，但是每个表的底层我们有256个分区的，扩容就相当于分区把它迁到其他的地方去。
Q：各个节点的备份文件做恢复时如何保证彼此之间的一致性？
A：各个节点之间没有相互关系，各个节点自己负责一部分的路由号段，只存储部分数据，水平扩容只负责一部分数据，它们之间的备份其实是没有相互的关系，所以这个备份其实是之间不相关的。每个节点我们可能有一主两备，这个其实是我们有强同步机制，在复制的时候来保证数据强一致性。大家可以参考之前的分享，里面会比较详细地介绍《 TDSQL在单个节点里面，TDSQL一主多备架构是如何保证数据的强一致性的 》。
Q：两阶段在协调的时候能避免单点故障吗？
A：首先在两阶段提交的时候，我们是用SQL引擎做事务的协调，这个是单个的事务。如果其他的连接发过来，可以拿其他的SQL引擎做事务协调。而且每个SQL引擎是做到无状态的，可以进行水平扩展。所以这个其实是不会有太多的故障，我们可以根据性能随机扩展的，可以做到性能的线性增长，没有中心化。日志这些都是被打散的，记日志也会记到TDSQL后端的数据节点里面，一主多备，内部保证强一致性，不会有单点故障。
TDSQL是腾讯TEG数据库工作组下三大产品系之一，是一款腾讯自研的金融级分布式数据库产品，目前广泛应用于金融、政务、物联网、智慧零售等行业，拥有大量的分布式数据库最佳实践。
