PolarDB for PostgreSQL 开源必读手册-开源PolarDB for PostgreSQL架构介绍（上）

一、 PolarDB总体架构设计

传统数据库的部署方式，有主库、备库和Standby，主备库之间通过流复制进行同步。节点扩展时，需要将数据全部进行复制，速度极慢。另外，主备之间复制一般使用异步复制，可能存在数据丢失。主备之间存在延迟，因此可用性较差。此外，随着副本数的增加，存储成本呈线性增加。

针对以上问题，PolarDB实现了计算存储分离架构。

在PolarDB架构中，共有三个节点，其中一个读写节点，两个只读节点。存储数据时，通过网络存储到后端存储池。

该架构具有四个优势：

第一， 扩展性较好。计算能力不足时，只需简单操作即可增加计算节点。因为数据存储在共享存储上，无需再做一次复制。且计算节点无状态，扩展快。而当计算资源过多时，可以将三个节点迅速缩为两个节点。

第二， 成本低。多个计算节点共享一份数据，存储成本显著下降。传统数据库有N个备库，数据需要复制N份。而存储计算分离架构下，数据只需在共享存储上存储一份即可。

第三， 易用性。存储计算分离架构的存储池技术相对较成熟，保证了数据不会丢失。计算侧每一个节点都能看到完整的数据库状态，使用体验接近于单机数据库。

第四， 可靠性。由于共享存储具备了三副本以及秒级备份等特性，其可靠性也得到了保障。

PolarDB计算存储分离的模块栈分为四层。

• 事务层：除了原生事务，还实现了CSN快照。

• 日志层：主库将WAL日志写到共享存储上，备库无需再做一次流复制，从共享存储上读取日志即可。此外还实现了lazy回放、并行回放和LogIndex等核心数据结构。

• 缓存层：实现了常驻BufferPool，节点重启时，buffer数据无需重新预热。另外，实现了多版本页面，解决了fullpage问题。

• 存储层：实现了Direct IO、数据预读、预扩展以及抽象了PolarVFS文件系统接口。

PolarDB除了实现计算存储分离架构，还实现了HTAP架构。

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