一、 整体介绍
传统RDS架构在高可用的实现上采用了主备复制的模式，通过Binlog逻辑复制保证高可用。该架构存在以下几个问题：
• 增加计算节点需要同步扩容存储，导致存储成本随着节点增加而上升。
• 扩展只读节点较麻烦，需要进行数据重建。在数据量较大的情况下，数据重建耗时较久，可能会影响HA的耗时。
不同于传统的主备复制，PolarDB采用共享存储架构，存储和计算分离，中间通过PolarFS分布式的文件系统和存储进行共享数据。
RW负责数据写入，主要流程为：RW调用文件系统的API，文件系统经过内部处理将数据写入到共享存储，数据的可靠性依赖于共享存储的多副本机制。因此在DB层面，无需关心多份数据的写入。因为天然存在多副本的机制，对于DB而言，只需写一份数据在共享存储。
共享存储中，所有节点可共享同一份数据，PolarFS分布式文件系统天然解决了一写多读场景下的数据一致性问题。该架构下存储和计算节点分离，计算节点的扩容和存储节点的扩容互相不耦合，均可单独进行扩容。并且因为共享一份数据，新增RO节点时，无需再进行数据重建，可以秒级拉起RO节点，存储层面也可独立扩容，无需扩容计算节点。
PolarFS文件系统是专门为DB设计的用户态文件系统，并且基于共享存储支持了一写多读的实现，向上提供兼容posix的接口。
写节点的数据写入流程如下：调用PolarFS创建目录，PolarFS将数据写入到共享存储。由于采用了共享存储的机制，数据已经存在于存储内，但是因为PolarFS层面本身也有文件系统的元数据，需要在RO节点上通过日志同步的方式进行感知。
以上设计的好处在于PolarFS提供posix兼容，DB无需再大刀阔斧地改造代码，可以以较小的代价实现分布式架构，并且天然地在共享存储架构下实现了高可用。比如新增RO或HA的场景下，相较主备复制，它无需进行数据拷贝，RTO可达到分钟级甚至秒级。
PolarFS和常见的文件系统类似，主要有以下几个元数据的概念。
• Direntry：记录文件或目录的名字。
• Inode：描述文件或目录的基本属性，比如inode类型、文件长度、atime/mtime/ctime等。
• Blktag：描述该block所属的文件以及在文件中的位置，每个block都拥有一个对应的blktag。
比如上图，创建gcc文件并进行写入时，需要为其分配数据块空间，每个数据块默认大小为4M，需要分配大于4M的空间时，将多个block进行连接，达到索引链接的目的。
文件系统的目录输入采用了典型的树状结构。
文件系统中需要进行MakeFS的操作，目的为对文件系统的空间进行划分，将底层的共享存储块设备进行管理。
假设是40G的存储设备，PolarFS将按照实际的chunk对空间进行划分，划分出4个chunk的空间。每个chunk内部又划分了大小为4M的多个block。每个chunk的第0个block将作为superblock，用于记录文件系统的元数据信息，多为blktag、direntry以及inode。每一个4兆的superblock最多可以存储2048个direntry和inode，意味着每个chunk下可以创建2048个文件或目录。
除了superblock之外的所有的datablock用于存放文件的数据，共有2560个。blktag元数据会负责管理datablock，映射到datablock。
使用PolarFS文件系统时，首先会执行格式化，主要目的是将元数据在superblock内进行格式。
日志是文件系统中很重要的组成。文件系统对文件的修改往往涉及多个不同类型的元数据修改，如果修改不能原子性完成，则会造成数据的不一致或损坏。
PolarFS的日志除了保证事务提交的完整性，还有一个关键用途为通过一写多读同步数据。
文件系统内部有很多元数据需要进行管理，当RW节点对内部的元数据进行修改之后，如果要保证一致性，RO节点上也需要对元数据进行同样的修改，才能保证一致性。该能力通过Journal的设计实现。
Journal文件是固定大小的空间，其中head lsn为当前事务提交到的最新位点。因为日志是循环覆盖写的过程，如果日志提交后空间不够，需要做checkpoint操作，将日志trim到磁盘上，变更也将反映到磁盘的共享存储上。checkpoint操作可将位点不停地推进，将块空间进行释放，用于提交新的log。
RW提交元数据之后，RO要访问文件时，首先会读取最新位点。同时，RO内部本身会维护已有的事务位点，然后判断最新位点与已有事务位点的差距，比如最新位点为10，已有位点为5，则意味着中间有5个事务尚未同步。RO会将这5个数据进行同步，并进行内存回放。同步完以后，将RO本身的已有事务位点更新至10。
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