Serverless数据库上手体验之云原生数据库 PolarDB MySQL 版

前言

Serverless数据库是随着Serverless架构的发展而兴起的一种数据库服务模式，它将数据库的部署、运维、扩展等工作交给云服务商来完成，用户只需关注数据库的使用即可。

Serverless数据库具有以下优势：

• 高弹性：Serverless数据库可以根据业务需求进行弹性伸缩，在业务高峰时自动扩容，在业务低谷时自动缩容，帮助用户降低成本。
• 低成本：Serverless数据库采用按需付费的模式，用户只需为实际使用的资源付费，可以帮助用户节省数据库的成本。
• 易用性：Serverless数据库的部署、运维等工作都由云服务商来完成，用户只需关注数据库的使用即可，降低了数据库的使用门槛。

随着Serverless架构的不断发展，Serverless数据库将会更加普及，其优势也将更加明显。未来，Serverless数据库将在以下几个方面继续发展：

• 支持更多数据库类型：目前，Serverless数据库主要支持关系型数据库，未来将会支持NoSQL数据库、时序数据库等更多数据库类型。
• 提供更细粒度的资源伸缩：目前，Serverless数据库的资源伸缩颗粒度相对较大，未来将会提供更细粒度的资源伸缩，满足不同业务场景的需求。
• 支持更灵活的资源伸缩策略：目前，Serverless数据库的资源伸缩策略相对较为简单，未来将会支持更灵活的资源伸缩策略，满足不同业务需求。

正如阿里云的官方文档中上图，对于Serverless数据库与普通数据库在资源使用对比图描述的情况，我们可以看到Serverless数据库集群的强大生命力。

PolarDB MySQL版Serverless提供了CPU、内存、存储、网络资源的实时弹性能力，构建计算与存储分离架构下的PolarDB MySQL版产品新形态。Serverless不仅提供网络资源、命名空间、存储空间的垂直资源隔离能力，还提供计算存储资源按需计费的能力，具有资源用量低、简单易用、弹性灵活和价格低廉等优点，赋能用户面向业务峰谷时对计算、存储能力进行快速且独立的扩缩要求，做到快速响应业务变化的同时，合理优化使用成本，进一步助力企业降本增效。

PolarDB 数据库的成长史

Polar数据库是阿里云自研的云原生关系型数据库。

Polar数据库采用了云原生架构，具有高性能、高可用、高扩展性等特点。

Polar数据库的发展可以分为以下几个阶段：

• 2020年：Polar数据库正式发布，支持MySQL协议，提供单机、双机高可用、多活容灾等部署模式。
• 2021年：Polar数据库支持HTAP（混合事务分析处理）能力，可以满足OLTP和OLAP的双重需求。
• 2022年：Polar数据库推出Serverless版本，可以根据业务需求进行弹性伸缩，帮助用户降低成本。

Polar数据库相对普通数据库的优势

Polar数据库相对于普通数据库具有以下优势：

• 高性能：Polar数据库采用了云原生架构，具有高性能、高可用、高扩展性等特点。在测试中，Polar数据库的性能与传统数据库相比基本无差异。
• 低成本：Polar数据库采用了按需付费的模式，可以根据业务需求进行资源伸缩，帮助用户降低成本。
• 易用性：Polar数据库提供了简单易用的管理界面，可以帮助用户快速部署和管理数据库。

PolarDB MySQL版与普通的MySQL数据库有哪些异同

PolarDB MySQL版与普通的MySQL数据库在以下方面存在异同：

异同

• 相同点

• 兼容MySQL协议，可以使用MySQL的所有常用功能和命令。
• 支持MySQL的生态系统，可以与MySQL的第三方工具和应用程序无缝集成。

• 不同点

• 架构：PolarDB MySQL版采用了云原生架构，具有高性能、高可用、高扩展性等特点。
• 性能：PolarDB MySQL版的性能与传统数据库相比基本无差异。
• 成本：PolarDB MySQL版采用了按需付费的模式，可以根据业务需求进行资源伸缩，帮助用户降低成本。

具体的异同

• 架构

• PolarDB MySQL版采用了云原生架构，将数据库的部署、运维、扩展等工作交给云服务商来完成，用户只需关注数据库的使用即可。
• 传统的MySQL数据库由用户自行部署、运维，需要用户具备一定的数据库管理能力。

• 性能

• PolarDB MySQL版采用了云原生架构，可以充分利用云计算的资源优势，提升数据库的性能。
• 传统的MySQL数据库的性能受限于用户的硬件资源，难以满足高并发、大数据量的业务需求。

• 成本

• PolarDB MySQL版采用了按需付费的模式，用户只需为实际使用的资源付费，可以帮助用户节省数据库的成本。
• 传统的MySQL数据库采用了预付费的模式，用户需要提前购买固定数量的资源，即使实际使用量不足，也需要支付全额费用。

当我们明白了，这款产品的价值之后，我们对其进行详细的体验。

PolarDB MySQL版本

MySQL 5.7版本和MySQL 8版本是目前最常见的MySQL版本：

• 兼容性：MySQL 5.7版本和MySQL 8版本与之前的MySQL版本兼容性良好，用户可以无缝迁移现有应用。
• 稳定性：MySQL 5.7版本和MySQL 8版本经过了长期的测试和验证，具有良好的稳定性。
• 功能：MySQL 5.7版本和MySQL 8版本提供了丰富的功能，满足用户的各种需求。

具体来说，MySQL 5.7版本是MySQL的长期支持版本，于2013年发布，将于2023年10月31日停止支持。

MySQL 8版本是MySQL的最新版本，于2018年发布，具有许多新特性和改进，例如：

• InnoDB存储引擎的改进
• JSON数据类型的支持
• 流式查询的支持
• 多主复制模式的支持

因此，MySQL 5.7版本和MySQL 8版本是目前最合适的MySQL版本。

以下是一些查询的资料显示的具体的数据，可以辅助说明MySQL 5.7版本和MySQL 8版本的普及程度：

• 在Stack Overflow的2023年开发者调查中，MySQL是使用最广泛的数据库，其中MySQL 5.7版本占比37.7%，MySQL 8版本占比26.8%。
• 根据W3Techs的数据，在2023年12月，使用MySQL的数据库网站中，MySQL 5.7版本占比45.5%，MySQL 8版本占比31.9%。

PolarDB 紧紧地围绕MySQL的最稳定版本，同时支持小版本的兼容，可以让用户无感的快速迁入使用。

在购买PolarDB 数据库时，体现了Serverless数据库的优势，可以按需，选择相应的配置，不至于资源浪费，有效的控制成本。

开通后，由独立的域名（https://polardb.console.aliyun.com/overview）进行资源访问，这块建议可以融合下，在阿里云资源看板，放置快捷入口。

对于其官方文档（https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/?spm=a2c4g.11186623.0.0.58f67f32yp56t5），信息比较丰富，但是个人感觉，缺失了PolarDB 数据库与MySQL的对比。对于PolarDB 来讲，同时也有分布式版、PostgreSQL版等，又有什么样的异同，用户如何快速选择。可以增加更多的指引性信息。

Serverless数据库 PolarDB

点击集群ID实例，进行集群详情。当前集群详情，采用了一主一从两个数据库节点，资源伸缩广度上，PolarDB支持自动纵向扩展（0~32核）和横向扩展（0~8个节点），支持0~256核范围内伸缩；资源伸缩的颗粒度，PolarDB支持最小0.5PCU颗粒度的资源伸缩

PolarDB 以计算能力（PCU）定价，真正做到按量付费，帮助客户节省成本。成本下降最高可达80%。用户在使用时使用Serverless的弹性配置进行灵活选择资源大小。

tips：PCU（处理器核心单元）是一种用于衡量容器资源消耗的单位。PCU（PolarDB Capacity Unit）：1个PCU的性能约等于1核2GB规格的PolarDB计算节点性能。

点击Serverless配置按钮，进行集群的Serverless参数配置

支持上文说的灵活的资源伸缩。

开启无活动暂停，可以配置检测时长，当在时长范围内，服务无访问需要，服务可将资源置为0，保证不浪费资源。

资源弹升速度非常优秀，迅速的完成的资源的伸缩

主节点Serverless弹性压测

点击Serverless配置按钮，调整配置为下图所示：

模拟客户端对PolarDB发起写请求，验证主节点的Serverless智能弹性能力。

通过Sysbench脚本访问集群地址进行压测，PolarDB主节点的规格能够根据负载进行自动伸缩与自动配置，达到Serverless的能力。

tips： Sysbench是一款开源的多线程性能测试工具，可以执行数据库只读、只写、读写混合等类型的性能测试。

连接控制台，执行性能测试工具命令，

初始化数据代码如下：

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql-host=pc-uf6qu5ij9wp2ruyfg.rwlb.rds.aliyuncs.com --mysql-port=3306--mysql-user=test_user --mysql-password=Password123 --mysql-db=sbtest --tables=128--table-size=1000000--report-interval=1--range_selects=1--db-ps-mode=disable --rand-type=uniform --threads=256--time=12000 prepare

执行读写混合的压测类型（oltp_read_write），并发数为32线程。创建128张表，然后分别插入1000000条记录

正式压力测试，代码如下：

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql-host=pc-uf6qu5ij9wp2ruyfg.rwlb.rds.aliyuncs.com --mysql-port=3306--mysql-user=test_user --mysql-password=Password123 --mysql-db=sbtest --tables=128--table-size=1000000--report-interval=1--range_selects=1--db-ps-mode=disable --rand-type=uniform --threads=256--time=12000 run

随着时间的推移，在同样的并发数下，tps逐渐上升，延迟（lat）逐渐下降，最终到达一个稳定值，这说明PolarDB的处理能力借助Serverless弹性获得提升。

在控制台集群实例详情内点击性能监控，会看到我们压测的结果，说明了PolarDB的弹性伸缩的能力。

只读节点Serverless弹性压测

PolarDB for MySQL Serverless集群除了支持主节点自动弹性伸缩之外，还支持创建只读节点分摊主节点的读请求。当使用集群地址时，PolarDB for MySQL Serverless可以基于读负载的比例，智能地调整只读节点的个数和各自的规格，来达到最佳的Serverless能力。

PolarDB for MySQL Serverless集群主节点PCU扩容到弹升上限后，会自动创建新的只读节点并分摊部分主节点的读负载，最终使整个集群能够支撑更高的TPS请求量。

场景一：读写混合压测

调整参数配置，用于后续的测试。

继续使用压测工具，执行以下代码：

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql-host=pc-uf6qu5ij9wp2ruyfg.rwlb.rds.aliyuncs.com --mysql-port=3306--mysql-user=test_user --mysql-password=Password123 --mysql-db=sbtest --tables=128--table-size=1000000--report-interval=1--range_selects=1--db-ps-mode=disable --rand-type=uniform --threads=256--time=12000 run

效果很明显，和上一节测试类似，从Sysbench输出可以直接观察到，随着时间的推移，在同样的并发数下，tps逐渐上升，延迟（lat）逐渐下降，最终到达一个稳定值。这说明PolarDB的处理能力借助Serverless弹性获得提升。

同样，我们回到性能监控页面，能够看到

PolarDB收到读写混合请求后，主节点会首先迅速弹升到最大的32 PCU，之后监控逐步出现两个只读节点。当只读节点分摊主节点的读请求后，主节点CPU使用率逐步下降，规格最终稳定在22 PCU。

场景二：只读并发压测

（一）自动扩容能力测试

执行代码

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_read_only.lua --mysql-host=pc-uf6qu5ij9wp2ruyfg.rwlb.rds.aliyuncs.com --mysql-port=3306--mysql-user=test_user --mysql-password=Password123 --mysql-db=sbtest --tables=128--table-size=1000000--report-interval=1--range_selects=1--db-ps-mode=disable --rand-type=uniform --threads=256--time=12000 run

可以看到节点自动增加

性能监控处，也验证了资源的相关变化

（二）自动缩容能力测试

当执行脚本停止后，节点会自动缩容

全局数据强一致性

PolarDB for MySQL Serverless实例默认开启严格强一致性集群SCC（Strict Consistency Cluster）服务。SCC功能为PolarDB for MySQL Serverless提供了跨节点无损读扩展的能力。PolarTrans事务系统利用提交时间戳技术CTS和RDMA网络，在内核层面提供集群强一致性读SCC服务，在不损失性能的基础上，保证发往集群任意副本的读请求都可以获得强一致性的结果。

开源的mysqlsct工具用于检验数据库集群的强一致性读能力, 该工具通过跨session的写入+读取+结果对比的方式来测试数据库集群强一致性读的功能和性能。

重新进行serverless参数配置，调整为只读上限7下限1，如下图所示：

执行代码命令

/root/mysqlsct --host-rw=pc-uf6qu5ij9wp2ruyfg.rwlb.rds.aliyuncs.com --host-ro=pc-uf6qu5ij9wp2ruyfg.rwlb.rds.aliyuncs.com --port-rw=3306--port-ro=3306--user=test_user  --password=Password123 --iterations=100000--table-cnt=1--table-size=1000-f=0--concurrency=1--database=sct --sc-gap-us=0--report-interval=2--test-mode=sct

执行后，可以看到一致性检查全部通过，输出的信息如下截图：

回到控制台，改变参数配置，关闭SCC能力

等待修改完成

重新执行测试命令，此时将出现错误

PolarDB for MySQL Serverless借助高性能全局一致性SCC特性，提供了跨节点无损读扩展的能力。

总结

• 资源弹升速度

PolarDB Serverless的资源弹升速度非常快，从0核到32核，探测窗口5秒，弹升时间约为1秒。

• 资源伸缩广度

PolarDB Serverless支持自动纵向扩展（0~32核）和横向扩展（0~8个节点），支持0~256核范围内伸缩。

• 资源伸缩的稳定性

PolarDB Serverless支持对业务无感的纵向扩缩容与横向扩展，在测试中，在进行资源扩展或缩减时，业务均没有受到影响。

• 资源伸缩的颗粒度

PolarDB Serverless支持最小0.5PCU颗粒度的资源伸缩，可以满足不同业务场景下的资源需求。

• 可支持自动启停

PolarDB Serverless可支持在没有访问需求时，计算资源可缩为0。当有访问需求时，10秒即可唤醒资源。

• 全局数据的强一致性

PolarDB Serverless可支持所有只读节点的数据强一致性，并且性能不下降。

与同类型产品对比

PolarDB Serverless与同类型产品相比，在资源弹升速度、资源伸缩广度、资源伸缩的稳定性、资源伸缩的颗粒度、可支持自动启停等方面均具有优势。

• 资源弹升速度

PolarDB Serverless的资源弹升速度最快，可以满足突发流量的需求。

• 资源伸缩广度

PolarDB Serverless支持0~256核范围内的伸缩，可以满足不同业务场景下的资源需求。

• 资源伸缩的稳定性

PolarDB Serverless支持对业务无感的资源伸缩，可以保障业务的连续性。

• 资源伸缩的颗粒度

PolarDB Serverless支持最小0.5PCU颗粒度的资源伸缩，可以满足不同业务场景下的资源需求。

• 可支持自动启停

PolarDB Serverless可支持在没有访问需求时，计算资源可缩为0，可以帮助用户降低成本。

反馈与建议

总体而言，PolarDB Serverless的Serverless能力非常优秀，在资源弹升速度、资源伸缩广度、资源伸缩的稳定性、资源伸缩的颗粒度、可支持自动启停等方面均具有优势。

对于PolarDB Serverless，我有以下反馈与建议：

• 可以提供更多细粒度的资源伸缩颗粒度

目前，PolarDB Serverless支持的最小资源伸缩颗粒度为0.5PCU，可以满足大多数业务场景的需求。但是，对于一些对性能要求很高的业务场景，可能需要更细粒度的资源伸缩颗粒度。

• 可以提供更灵活的资源伸缩策略

目前，PolarDB Serverless提供的资源伸缩策略相对比较简单，仅支持根据CPU使用率来进行伸缩。可以考虑提供更灵活的资源伸缩策略，例如根据业务流量、业务指标等来进行伸缩。

PolarDB Serverless的优势

PolarDB Serverless的优势主要体现在以下几个方面：

• 高性能

PolarDB Serverless采用了云原生架构，具有高性能、高可用、高扩展性等特点。在测试中，PolarDB Serverless的性能与传统数据库相比基本无差异。

• 低成本

PolarDB Serverless采用了按需付费的模式，可以根据业务需求进行资源伸缩，帮助用户降低成本。

• 易用性

PolarDB Serverless提供了简单易用的管理界面，可以帮助用户快速部署和管理数据库。

PolarDB Serverless的应用场景

PolarDB Serverless适用于以下场景：

• 对性能要求较高的业务场景，例如电商、金融、游戏等。
• 对成本敏感的业务场景，例如中小企业、创业公司等。
• 对弹性需求较高的业务场景，例如突发流量、季节性业务等。

PolarDB Serverless的未来发展

PolarDB Serverless是阿里云云原生数据库的最新产品，具有很大的发展潜力。未来，PolarDB Serverless有望在以下几个方面进行改进和完善：

• 提供更细粒度的资源伸缩颗粒度，满足不同业务场景的需求。
• 提供更灵活的资源伸缩策略，满足不同业务需求。
• 支持更多数据库类型，满足不同用户的需求。