高峰无忧,探索PolarDB PG版Serverless的弹性魅力

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
简介: 在数字经济时代,数据库成为企业命脉,面对爆炸式增长的数据,企业面临管理挑战。云原生和Serverless技术革新数据库领域,PolarDB PG Serverless作为阿里云的云原生数据库解决方案,融合Serverless与PostgreSQL,实现自动弹性扩展,按需计费,降低运维成本。它通过计算与存储分离技术,提供高可用性、灾备策略和简化运维。PolarDB PG Serverless智能应变业务峰值,实时监控与调整资源,确保性能稳定。通过免费体验,用户可观察其弹性性能和价格力,感受技术优势。

引言:驾驭数据洪流,重塑业务弹性基石

在当今的数字经济时代,数据库不仅是信息的仓库,更是企业运营的命脉。它承载着应用程序的核心数据,支撑着客户交互、业务决策、数据分析等一系列关键活动。随着互联网服务的爆炸式增长,数据量呈指数级膨胀,企业面临着前所未有的数据管理和处理挑战。

特别是在业务高峰期,如大型促销活动、新闻热点爆发等时段,数据库系统往往承受着巨大的访问压力。传统数据库架构因其固定资源分配和手动扩展机制,在面对突发的业务峰值时显得力不从心,容易导致系统响应缓慢、服务中断甚至数据丢失,严重影响用户体验和企业信誉。

正是在这样的背景下,云原生技术和Serverless架构应运而生,为数据库领域带来了革新。云原生强调利用云计算的优势,如容器化、微服务、持续交付等,来构建弹性可伸缩的系统。而Serverless进一步推进这一理念,允许开发者无需管理服务器等基础设施,即可运行代码或构建应用,真正实现了按需使用、自动扩展的资源管理模型。

在此趋势下,PolarDB PG Serverless脱颖而出,作为阿里云推出的一款云原生数据库解决方案,它专为应对高度动态变化的业务场景而设计。通过深度融合Serverless理念与PostgreSQL的强大功能,PolarDB PG Serverless能够自动、即时地响应业务负载变化,确保数据库资源随需而变,有效应对业务峰值,同时降低运维复杂度和成本,为企业带来前所未有的灵活性与经济性。

PolarDB PG Serverless基础解析:阿里云数据库技术的集大成者

PolarDB家族简介与PG版特点

阿里云PolarDB数据库家族是专为云而生的一系列数据库产品,旨在为用户提供高性能、高可用、低成本的数据库服务。PolarDB家族涵盖了MySQL、PostgreSQL(简称PG)、Oracle兼容版等多种数据库引擎,满足不同应用场景的需求。其中,PolarDB PG版基于强大的开源PostgreSQL数据库,融合了阿里云的多项创新技术,为用户提供企业级的功能与性能。

PolarDB PG版的特点包括:

  • 高度兼容性:与PostgreSQL社区版本高度兼容,确保平滑迁移与应用无缝对接。

  • 极致性能:利用分布式共享存储和智能缓存等技术,提供远超传统单机数据库的处理能力。

  • 企业级特性:支持分布式事务、读写分离、自动备份与恢复等功能,满足复杂业务需求。

  • 弹性扩展:在Serverless模式下,自动根据业务负载调整资源,实现资源的按需使用。

Serverless架构原理及其在数据库领域的应用

Serverless架构是一种构建和运行应用程序的方式,其中,云服务提供商完全管理底层基础设施,并根据应用程序的实际运行时需求自动分配计算资源。这意味着开发者无需关心服务器的配置、维护、扩展等工作,只需关注业务逻辑与数据处理代码。

在数据库领域,Serverless架构的应用彻底改变了数据库资源的管理和使用方式。PolarDB PG Serverless通过以下机制实现这一目标:

  • 自动扩展:根据数据库的查询量和负载自动增加或减少计算资源,确保性能的同时避免资源浪费。

  • 按需计费:仅对实际使用的计算资源进行计费,大大降低了数据库的运维成本和空闲时段的费用支出。

  • 无服务器运维:用户无需考虑服务器运维工作,如操作系统升级、硬件故障处理等,这些都由阿里云自动管理。

计算与存储分离技术详解

技术实现细节

计算节点(Compute Node, CN):负责处理SQL查询、事务管理、索引操作等计算密集型任务。在PolarDB PG Serverless中,计算节点的数量可根据业务负载自动扩展或收缩,确保在高并发时段有足够的处理能力,而在低峰期则释放不必要的计算资源,节省成本。

存储节点(Storage Node, SN):集中管理数据的存储与持久化,通常使用高性能的分布式文件系统(如PolarFileSystem)来保证数据的高可用性和持久性。存储节点与计算节点之间通过高速网络互联,即便计算节点发生故障,数据依然安全可靠,且新加入的计算节点能迅速接入共享存储,继续提供服务。

智能调度层:位于计算和存储节点之间,负责监控系统状态、预测资源需求,并动态调整计算资源。这一层通过复杂的算法和策略,确保计算资源的分配与当前业务负载相匹配,同时优化存储访问路径,减少数据传输延迟。

核心优势深化

弹性扩展的无限可能:计算资源的独立扩展意味着PolarDB PG Serverless能够几乎无限制地水平扩展,以应对任何规模的业务增长或突发流量,确保性能始终如一。

成本效率优化:存储与计算资源的解耦使得用户可以根据实际需求分别付费,避免了资源的过度预购,实现成本的最优控制。特别是在低峰时段,可以大幅减少计算资源的消耗,降低运营成本。

高可用与灾备策略:存储层的独立性增强了系统的高可用性,即使部分计算节点出现故障,数据仍可从共享存储快速恢复,不影响业务连续性。同时,这种架构便于实施多地域复制等高级灾备方案,提升数据安全级别。

简化运维与管理:计算与存储分离的架构减少了运维的复杂度,因为存储层面的维护(如升级、备份、恢复)可以独立进行,不会干扰到在线的计算服务,提升了系统的稳定性和运维效率。

技术迭代与升级:分离架构也为技术的持续创新和升级提供了便利,新的存储技术或计算优化可以更快地集成到系统中,而不会对整个数据库服务造成大的干扰。

弹性应对业务峰值:PolarDB PG Serverless的智能应变之道

在快节奏的商业环境中,业务峰值的应对能力成为了衡量数据库性能的关键指标。PolarDB PG Serverless凭借其高度的自动化资源管理、灵活的按需付费模式以及实时性能监控与动态调整策略,确保企业在任何流量波动下都能保持服务的稳定与高效。

自动化资源管理:实时需求,即时响应

PolarDB PG Serverless内置的智能监控系统持续追踪数据库的运行状态与负载情况,包括但不限于CPU使用率、IOPS、内存占用等关键指标。当系统检测到业务量上升,即将达到或已超出当前资源配置的处理能力时,会立即触发资源扩展机制。这一过程无需人工干预,计算资源(如vCPU和内存)会在数分钟内自动增加,以满足业务增长的需求。相反,在业务低谷期,系统也会自动回收多余资源,避免资源闲置,实现成本节约。

按需付费模式:成本效益最大化

与传统的预付费或固定资源分配模型相比,PolarDB PG Serverless的按需付费模式为用户提供了更高的成本效益。用户仅需为实际使用的计算资源支付费用,这不仅意味着在业务淡季能够大幅降低成本,也允许在需要时毫无负担地享受高性能服务。实例演示中,一家电商平台在非促销期间保持较低的资源使用,而在“双十一”等大型促销期间自动扩展至数十倍资源,确保交易流畅,事后费用明细清晰,直观展示了成本与效益的最佳平衡。

实时性能监控与动态调整策略

PolarDB PG Serverless集成了先进的性能监控工具,提供实时可视化界面,使管理员能够一目了然地掌握数据库运行状态。除了基本的资源使用情况,还包括慢查询分析、连接数统计、锁等待情况等高级指标,帮助快速定位性能瓶颈。结合机器学习算法,系统能基于历史数据和当前趋势预测未来的资源需求,主动调整资源配比,确保在任何情况下都能提供稳定的性能表现。此外,用户还可以自定义性能阈值,设置自动告警与响应策略,实现更加个性化的资源管理。

实战体验内容分享

体验环境

在本免费体验中,阿里云提供了预置环境供您操作体验,预置环境的详情如下:

提供了一个Serverless集群。具体如下:

  • 内核版本: 2.0.14.18.0
  • 单节点伸缩上下限:1-10 PCU
  • 存储类型: AutoPL

提供了一台安装了Sysbench压测工具的压测机,向Serverless集群运行压测任务。压测细节如下:

  • 测试模式:oltp_read_write、oltp_read_only、oltp_write_only、oltp_delete、oltp_update_index、oltp_update_non_index。

image.png

  • 压测数据表大小:16张表,每张表50万条数据
  • 压测节奏:压测以4线程数开始,然后每30秒递增4线程数,直至32线程数;达到32线程数后,每30秒递减4线程数,直至4线程数,然后维持4线程数直到压测结束
  • 压测持续时间:一共10分钟

观测指标

  • TPS(Transactions Per Second):即数据库每秒执行的事务数,以COMMIT成功次数为准。该指标可用于观测集群性能。
  • PCU数量:PolarDB Serverless集群计算节点的计量单位是PCU,1个PCU约等于1核2 GB,0.5个PCU约等于0.5核1 GB的资源。

操作步骤

1.进入瑶池解决方案体验馆

2.单击性能与价格力体验馆,然后单击Serverless弹性&价格力观测的免费体验按钮,进入如下页面:

image.png

3.在压测选项中选择压测产品为PolarDB PostgreSQL,压测工具为Sysbench。

4.单击页面下方创建任务按钮。

5.选择压测模式,并在弹出框中单击确定开始创建Sysbench压测任务。

image.png

6.稍等片刻后,单击刷新任务列表,可以看到您创建的压测任务已开始。

image.png

单击查看详情,进入实时压测情况页面。

可以看到,随着压测任务的进行,集群的整体性能(使用TPS来衡量)和集群主节点PCU数量发生了变化。

随着压测并发线程数的增加,集群主节点CPU使用率不断提升,触发了主节点PCU的弹升。主节点PCU数秒级完成弹升,并随着负载增加逐步弹升至8 PCU。

集群的TPS随着PCU的递增也逐渐上升,这说明PolarDB的处理能力借助Serverless弹性获得提升。

当压测并发线程数开始下降后,随着集群负载下降,集群主节点PCU数量先是稳定观望了一段时间,然后以0.5为步长逐步自动回缩。

image.png

技术深度探索:揭秘PolarDB PG Serverless的内核实力

极致弹性背后的支撑技术:智能调度、资源隔离与快速恢复机制

智能调度系统:PolarDB PG Serverless采用先进的资源调度算法,基于实时业务负载、历史数据及预测模型,动态分配计算资源。该系统能够快速识别业务需求变化,实时调整资源分配策略,确保数据库性能始终与需求相匹配,从而实现资源利用的最大化。简化的资源动态调整逻辑框架示例如下:

def adjust_resources(current_workload, historical_metrics):
    forecasted_load = predict_future_load(historical_metrics)
    resource_threshold_high = forecasted_load * 1.2
    resource_threshold_low = forecasted_load * 0.8

    if current_workload > resource_threshold_high:
        allocate_additional_resources()
    elif current_workload < resource_threshold_low:
        release_unused_resources()
    else:
        maintain_current_resource_allocation()

资源隔离技术:通过虚拟化技术和容器化管理,确保每个租户的计算资源(CPU、内存)和存储资源相互隔离,防止资源争抢现象,即使在高负载情况下也能维持服务的稳定性。此外,存储与计算的分离设计进一步加强了资源隔离的效果,使得单一组件的故障不会扩散影响整个系统。代码示例如下:

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: tenant-a

---

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-resources
  namespace: tenant-a
spec:
  hard:
    requests.cpu: "2000m"
    requests.memory: "4Gi"
    limits.cpu: "4000m"
    limits.memory: "8Gi"


快速恢复机制
:采用多副本冗余存储策略和故障切换技术,一旦检测到计算节点异常,能够秒级切换至备用节点,确保业务连续性。结合日志复制和点-in-time恢复功能,即使面临数据损坏或误操作,也能迅速恢复至正常状态。故障切换逻辑可抽象为:

def handle_failure(node_id):
    if node_is_critical(node_id):
        switch_to_standby_node()
        trigger_data_reynchronization()

存储优化:高效数据存储与访问策略

分布式存储系统:采用高性能、高可用的分布式文件系统(如PolarFS),通过数据分片、负载均衡和智能缓存策略,提高数据访问速度和存储效率。数据在多个节点间冗余存储,既保证了数据的高可用性,又通过并行处理技术提升了读写性能。例如,数据分片逻辑示意:

def shard_data(data, num_shards):
    shard_size = len(data) // num_shards
    return [data[i:i+shard_size] for i in range(0, len(data), shard_size)]

冷热数据分离:自动识别并区分数据的访问频率,将频繁访问的热数据存储在快速存储介质上,而较少访问的冷数据则移至成本更低的存储层,从而优化存储成本与访问效率。加密示例代码:

from Crypto.Cipher import AES
import base64

def encrypt_data(key, data):
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
    ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(data)
    return (cipher.nonce, tag, ciphertext)

def decrypt_data(key, nonce, tag, ciphertext):
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce=nonce)
    plaintext = cipher.decrypt_and_verify(ciphertext, tag)
    return plaintext

安全与合规:数据保护措施与满足不同行业的合规要求

数据加密:支持传输加密和静态数据加密,确保数据在传输过程中和存储状态下均得到保护,防止数据泄露风险。

访问控制与审计:提供细粒度的权限管理,支持身份认证和访问控制策略,同时记录详细的审计日志,便于追踪操作历史,满足监管要求。

合规性保障:遵循多种国际和地区数据保护法规(如GDPR、PCI-DSS等),并通过第三方安全认证,确保服务符合不同行业和地区的合规标准,为企业全球业务拓展提供坚实后盾。

通过这些技术深度探索,我们可以看到PolarDB PG Serverless不仅在弹性扩展、资源管理方面表现出色,还在数据存储优化、安全合规等多个维度构建了坚实的防护网,全方位保障了数据库服务的高性能、高可用和高安全性。

结语

回望全文,PolarDB PG Serverless以其实时弹性、成本优化、高可用性及智能化管理等核心价值,重塑了数据库在现代业务架构中的角色。它不仅解决了传统数据库在应对业务峰值时的局限,通过自动化资源管理、按需付费模式以及精细的监控调优策略,确保了服务的连续性与成本效率,还通过先进的存储优化技术和全面的安全合规措施,为数据的生命周期管理设立了新的标杆。

在此,我鼓励每一位数据库管理者、开发者乃至企业决策者,亲自体验PolarDB PG Serverless所带来的革新力量。在这个Serverless技术日趋成熟的今天,通过实践去感受如何在无需担忧底层运维的情况下,将更多精力聚焦于业务创新与增长,是拥抱未来的关键一步。

更重要的是,我们应当认识到,技术的持续创新是应对未来不确定性和复杂挑战的基石。随着数据量的指数级增长、业务场景的多样化以及安全合规要求的日益严格,数据库技术必须不断进化。PolarDB PG Serverless的每一次进步,都是对这一信念的践行,它提醒我们,只有不断探索与突破,才能在瞬息万变的数字化浪潮中稳舵前行。

因此,让我们一同踏入Serverless数据库的新纪元,把握住技术的脉搏,共同书写数据管理与应用的下一个辉煌篇章。未来已来,让我们携手,以技术为翼,飞向更加广阔的天空。

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