|
|
51CTO旗下网站
|
|
移动端

SQL Sever AlwaysOn在阿里云的突破

读写分离,我们第一个想到的即是AlwaysOn技术。但由于当时AlwaysOn对域控和Windows群集都是强依赖,而这两者又对我们所依赖的基础设施有很大挑战,需要做很多突破产品限制的非标准化操作才有可能实现,并且还有安全风险。

作者:DBAplus社群来源:今日头条|2018-10-09 15:59

作者介绍

王方铭,阿里巴巴技术专家,从DBA到产品研发,伴随阿里云数据库产品成长至今,对数据库技术、后端技术平台建设有深刻的理解,目前主要负责RDS SQLServer产品研发工作。

早在2015年的时候,随着阿里云业务突飞猛进的发展,SQL Server业务也积累了大批忠实客户,其中一些体量较大的客户,在类似大促的业务高峰时,RDS的单机规格(规格是按照“内存*CPU*IOPS”一定比例分配,根据底层资源不同都会有各自上限)已经不能满足用户的业务需求,在我们看来也需要做Scale Out了。

但SQL Server并没有完备的中间件产品,所以无论是逻辑Sharding还是只读分离,都需要用户配合做应用改造,而从用户角度看Sharding改动量很大,不是一时间能完成的,那么白菜送彩金大全是寄希望于我们来提供读写分离的方案,满足业务需求。

那么读写分离,我们第一个想到的即是AlwaysOn技术。但由于当时AlwaysOn对域控和Windows群集都是强依赖,而这两者又对我们所依赖的基础设施有很大挑战,需要做很多突破产品限制的非标准化操作才有可能实现,并且还有安全风险。所以最后我们只能放弃AlwaysOn技术方案,重新设计方案帮助用户度过难关。

面对这类客户需求,我们的方案如何产品化是值得思考的。

一、产品快速发展

除了读写分离,产品上还有很多更重要的问题急需我们去解决,所以从2015年到2017年,我们经历了一个飞速发展的阶段,围绕产品稳定性、多样性以及用户体验做了非常多的事情,举几个点:

  • 为了提高稳定性和用户体验我们最先替换了底层架构,这也为后续产品多样化发展打下基础;
  • 为了满足不同用户需求,推出了SQL Server 2008R2 / 2012 / 2014 / 2016 Web / Standard / Enterprise不同Version、Edition的组合版本;
  • 为解决上云难问题推出了上云评估工具,以及针对不同版本、不同场景的上云方案全量备份数据上云SQL Server 2008 R2版、全量备份数据上云SQL Server 2012及以上版本、增量备份数据上云SQL Server 2012及以上版本、SQL Server实例级别数据库上云;
  • 为了提升用户体验支持白菜送彩金大全特性,我们在SQL层提供了很多封装的存储过程,这里有些看似简单的功能在面对外部的安全、内部的SQL镜像等因素的共同作用下,实现的挑战还是很大的;
  • 为了让专家服务更白菜送彩金59网站大全、更能贴近每个用户,我们研发了SQL Server CloudDBA集合了云上大量性能、空间问题的解决方案。

在这当中依旧不断有读写分离的用户需求,每次遇到,我们都先引导到IaaS层用ECS自建实现。因为PaaS化的时机并不成熟。具体原因跟SQL Server当前的技术栈和云产品的结合有着密切的关系,这里也可以把我们背后的一些思考分享出来。

二、读写分离

首先明确我们讨论的读写分离是什么,MySQL的读写分离大部分是利用中间层做路由解析,基本上可以实现对应用端透明,只有少部分场景需要用户做适配。

SQL Server并没有成熟的中间件产品,本质上讲,是TDS(Tabular Data Stream)不完全开放的原因,如果要做也是有办法的,只是投入的成本远大于收益。基于此,SQL Server无论利用当前何种技术实现读写分离,对应用来讲都需要做一些适配。即使是使用AlwaysOn技术,在链接驱动的参数配置上也会不同,所以我们后面讨论的读写分离都是基于这个前提。

三、技术选型

我们对比了SQL Server所有相关的技术栈:

其中数据安全、HA(High Availability 高可用)、DR(Disaster Recovery 灾难恢复)以及备库是否可读是我们最关注的。

这里的HA是指原生技术本身是否支持自动HA,当结合了部分云产品后,我们也有能力把不支持变为支持。数据安全和灾难恢复的时间基本是原生技术决定的,备库是否可读是对单一技术的说明,但做一些技术组合是可以把不可读变为可读的(比如Database Mirroring + Database Snapshots)。

最终综合来看Transactional Replication和AlwaysOn是我们觉得有机会做读写分离产品化的技术。

接着我们单独来看这两种技术对比:

原理上讲,Replication是逻辑复制,对比AlwaysOn的物理复制在性能、延迟、可靠性上都会有一定的差距。在产品复杂度读、可控性上和易用性上,由于Replication过于灵活,细到表、列级别很难控制,无论用户使用还是我们做产品化整个复杂度非常高,所以最终我们选用AlwaysOn。

四、AlwaysOn技术

AlwaysOn是原生支持High Availability和Disaster Recovery的技术,本身又分为Failover Cluster Instances(后续简称FCI)和Availability Groups(后续简称AG),下面的图是FCI和AG的基础架构:

其中FCI和常规版本的AG都依赖Windows Server Failover Clustering(后续简称WSFC)。不同点在于,FCI是Share Storage,而AG是Share Nothing;FCI是实例级别同步,而AG是DB级别。

那么很容易想到,Share Nothing会有同步和异步的区别(和镜像技术类似),其中两者的区别点需要我们知道AlwaysOn的基本同步过程:

首先在Primary节点的日志(Commit/Log Block Write)会从Log Cache刷到磁盘,同时Primary节点的Log Capture也会把日志发送到其它所有Replica节点,对应节点的Log Receive线程把收到的日志同样从Log Cache刷到磁盘,最后会由Redo Thread应用这些日志刷到数据文件里。

这其中还有一步,就是在Secondary端刷日志的时候,如果Primary节点等待这次返回的Acknowlege Commit,那么就是同步模式;反之如果Primary端不等Secondary的返回,那么就是异步模式,两者的区别由此展开。

这是基本的同步过程,但无论是AlwaysOn还是Database Mirroring都存在一种情况,即同步模式下如果Secondary端异常,Primary端没有收到它的心跳,也没有收到这次的Acknowlege Commit,那么也并不会算作写入失败。

因为它一旦认定Secondary异常,就不会等这次ACK,而是退化为类似异步的模式,但会把Secondary端的异常状态记录在基表里,通过相关视图 :sys.dm_hadr_database_replica _states、sys.database_mirroring暴露出来,就是我们常见的NOT SYNCHRONIZING / Disconnect状态。

这时候自动化运维系统或者DBA就需要做判断处理,等到Secondary修复重新联机后,会向Primary报告End of Log (EOL) LSN,Primary端再向它发送EOL LSN之后hardened的所有日志。

一旦Secondary端开始接收到这些日志,并逐步刷到日志文件中,那么整个AG或者Mirroring相关的视图又会标记其状态为Synchronizing,表明正在追赶,直到Last Hardened (LH) LSN达到主备一致状态,这时重新回到同步模式。

以前的情况一直是这样。直到SQLServer 2017 CU 1引入了REQUIRED_SYNCHRONIZ ED_SECONDARIES_TO_COMMIT这个参数,参数名字很长,但也基本包含了它的作用,应对刚才的场景是可以让Primary端一直等到Secondary节点重新联机并同步后再提供服务。

了解了AG同步、异步以及FCI,再总结下我们关心的点:

在实际方案中,这些也可以结合起来,最终再和阿里云产品整合做一个整体方案。之前也讲到,阿里云从15年就开始做类似方案来解决用户问题,一直到最终PaaS化,也过度了三个版本。

五、云上演进

第一版本我们使用了ECS、SSD云盘、OSS、VPC、SLB作为基础;在SQL技术上,我们使用SQL+WSFC+AD的方式,目前看这种方式支持的版本也非常多,从12到17都可以;验证方式既可以用域控也可以用证书。

但有2个缺点:

  • 成本高。除了Primary和两个Secondary节点,还要有两个AD节点,毕竟我们每个环节都要保证高可用;
  • 稳定性不够。网络抖动的情况非常容易让WSFC判断异常,SQL端DB同时出现不可用。

这是第二版的架构,跟第一版相比,我们用到了HAVIP来解决监听器问题,去掉了AD只能用证书做验证,但也因此最小资源开销降低到3。

这个方案也是之前在阿里云上用的比较多的,但同第一个方案一样,在网络稳定性上会有很多挑战,因为我们未来面对的场景不只是同城跨可用区,还会有白菜送彩金大全跨Region以及打通海外的场景,所以这个方案也只能Cover一部分用户的需求,但对我们不是一个最终方案。

最终我们找到了方案三,去除了WSFC和AD,只关注基础云产品和SQL本身。

最重要的是跟方案二相比,对网络的抖动敏感度会更低也更可控,最多是在Primary端出现Send Queue的堆积,这个我们完全可以通过SQLServer相关的Performance Counter监控并做一些修复调整。

但没有方案是完美的,可控性强的代价是,这种无群集无域控架构原生是不具备HADR能力的,这点熟悉WSFC的同学可以知道。之前架构的HA都是依赖WSFC,包括健康检查、资源管理、分布式元数据通知维护以及故障转移,所以这时候就必须我们自己去解决这个问题。

为此我们也做了很多努力,最终实现了支持AlwaysOn无域控无群集的HA系统,不依赖Cluster完全自主可控的HA。

六、产品化

最终的产品架构如下,首先会保证有2个同步节点做主备,并且尽量分配在不同的可用区,其它只读节点默认是异步,最多可以有7个只读节点;用户的访问链路可以有三种:

读写链路:会指向两个同步节点,由我们的HA来保证高可用;

统一只读链路:根据用户需求设定,把指定的Replica节点绑定到一起按照一定的权重比例分配链接;

单一只读链路:即每个只读节点会提供一个单独的链接,让用户也可以自己灵活配置,比如用户的APP Server就是在可用区A,那么就可以直接访问可用区A的只读地址,避免再通过统一只读被路由到其它区域。

至此,SQLServer AlwaysOn已经在阿里云PaaS化,当然目前只是支持最主要功能,后续还有很多可以完善丰富的地方。如果大家有任何好的建议或者问题,也很欢迎留言与我交流。

【编辑推荐】

  1. 区块链,一种数据库技术
  2. 读完这篇文章,就基本搞定了Redis数据库
  3. 敢啃“硬骨头”,开源分布式数据库TiDB如何炼成?
  4. 10月全球数据库排名:Oracle 和 PgSQL 增长令人瞩目
  5. 8种手动和自动备份MySQL数据库的方法
【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

点赞 0
分享:
大家都在看
猜你喜欢

读 书 +白菜送彩金大全

SQL Server 2005实现与维护(MCTS教程)

本书是微软所有白菜免费彩金网址,技术专家(MCTS) 70-431考试的专用教材,全书共21章,围绕着考查目标,通过详尽的描述、大量课程和课后测试,全面介绍了SQL S...

订阅51CTO邮刊

点击这里查看样刊

订阅51CTO邮刊
博聚网