2016美国QCon看法：新思潮，NoSQL与DPDK、RDMA等技术会擦出什么样的火花？

编者按：NoSQL发展到今天虽然在技术和生态上已经非常成熟，但是并没有停止演化，尤其是在一切都容器化、微服务化的大背景下，很多NoSQL产品也在拥抱Docker，在硬件和系统技术栈上，新技术也是层出不穷，如用户态TCP/IP协议栈、DPDK、RDMA等，这些技术和NoSQL结合之后会擦出哪些火花呢？本文就容器化的典型例子AeroSpike和技术全面领先的ScyllaDB做大概介绍。

    在新技术层出不穷的背景下，NoSQL也在努力求变，今年大会有几个新的演变方向，分别是：

    容器化：将NoSQL产品与Docker相结合，然后收获容器的诸多益处如运维简单、开发更加规范、封装和隔离更为彻底，其中的主要难点是容器更适合stateless的服务，而NoSQL是带数据的，如何做到stateless是个很大的挑战，而且NoSQL对时延的要求很高，容器带来的损耗也是需要考虑的一个问题。

    软硬一体优化：将 网卡->CPU->TCP/IP->工作线程->文件系统->IO存储 这一整条链路的每个环节都做极致的优化，该优化的大背景是NoSQL每次操作都是500us-1ms级别，但是用于业务数据处理的时间可能只有10us左右，整个链路的成本已经远远超过了数据处理的成本，所以下一步的优化的方向只能从链路着手，在网卡层面利用RDMA技术，在CPU层面采用多核+线程亲和性+NUMA等特性，在TCP/IP层面采用DPDK+用户态协议栈技术，在工作线程层面采用shared nothing的无锁架构，在文件系统层面采用一些比较新的文件系统如XFS，有的NoSQL产品甚至bypass了文件系统，直接操作设备，存储方面采用NVME或者SSD。

    云化：自己不再持有很重的IDC资产，直接根据客户需求在云上灵活部署和弹性伸缩，轻资产的模式让自己专注于技术和业务创新。

    NewSQL化：开始关注ACID、CAP，不断向传统数据库的特性靠拢，与传统数据库之间的共同点也会越来越多，毕竟大家面临的分布式问题都是一致的。

    AeroSpike作为高性能的NoSQL服务，已经有近3年的历史。NoSQL领域产品众多、滥觞成河，AeroSpike绝对算其中一朵奇葩，在很久之前就进行了很多前沿性的探索，比如在存储上采用混合架构，采用RAM+SSD的架构，其中索引存储在RAM中，数据存储在SSD中，并且是直接访问SSD，bypass了文件系统，然后又针对多核处理器的体系架构特点做了优化，因此能带来性能的极致优化，声称比友商高出10倍以上（当然我没有亲测过:-）,而且在很久之前AeroSpike就实现了集群的分片、自动负载均衡、多数据中心同步等高级功能，这是目前很多NoSQL产品还在努力struggle的特性。

AeroSpike容器化遇到的挑战有：

1，  数据冗余：要求至少大于1个副本，容器允许随时失效
2，  数据库集群的自治与服务发现：允许容器节点随时加入和退出
3，  数据库自我修复：允许容器节点随时加入和退出
4，  应用层感知数据库集群：需要有个服务发现机制

5，  对原有架构挑战：原来基于物理机的架构都需要调整，不止是简单的换个皮而已，从复杂度、可维护性、持久化、一致性、可扩展性、成本、性能等维度都面临着新的挑战；原有的部署和运维架构也受到冲击；原有的很多优化方法也受到容器的挑战；

6，  哲学层面：容器是被设计来用于解决封装、隔离、部署问题的，数据库是被设计用于持久化、可扩展、自治自修复的，这两种设计如何match到一起也是个挑战

针对上述挑战，AeroSpike的解法是：

1，  数据冗余：数据是多副本的，而且副本数量可以配置

2，  集群自治与服务发现：集群所有节点share nothing，都是对等的，采用Docker Swarm方案

3，  数据库自我修复和负载均衡：采用hash分片，而且设计了RIPEMD-160算法来保证高效的分片

4，  应用层感知数据库集群：采用Smart Client来做集群的自动感知

5，  对原有架构挑战：主要是对数据如何存放的挑战，数据和容器放在一起虽然也能保证随时加入和退出，但是不如把数据彻底剥离到宿主机或者云上的共享存储如EBS中更优雅，而且更近一步是否可以剥离出单独的一种容器叫做Data Container，只用来管理数据，策略可以做得更复杂，比如在销毁的时候可以做一部分业务逻辑在里面。还有一个更大的挑战是性能问题，在本次介绍中主讲人并没有给出彻底的解决方案，应该是还在优化中

6，  哲学层面：总结一下还是数据库去适应容器的特点，把数据库做成了一个无状态、可随时加入退出、能够做到自组织自发现自修复的系统，使数据库表现起来也像个“容器”

    最后AeroSpike列出了容器化带来的收益，比如：开发和生产环境能更统一，运维更加简单，scale up和scale down做起来比之前更容易一些，等等。

    接下来ScyllaDB的CTO分享了ScyllaDB在极致性能优化上的实践和经验总结，ScyllaDB是一个兼容Cassandra协议的分布式NoSQL数据库，在相同的硬件条件下能比原始版本的Cassandra性能提升10倍左右，使用C++14编写，纯异步，整个编程框架是Seastar，可以理解ScyllaDB是在Seastar框架基础上的Cassandra协议实现。

ScyllaDB设计理念/High levels是：

1，  更有效率：相同时间内干更多的事情

2，  释放整机能力：榨干整机每个部件的能力

3，  更可控：控制何时何处使用计算能力

面临的问题是：

1，  太多的微操作：尽量让协同成本变得更低

2，  太多通信行为：本机内、与其他机器、与disk通信

而且在计算机的最底层就是一个异步的架构，如Intel CPU的流水和指令执行过程就是一个异步过程，在有了上述抽象之后ScyllaDB的设计架构为：

1，  每个CPU Core都有一个绑定的线程，可以做到永远不会阻塞

2，  网络操作是异步的

3，  文件I/O是异步的

4，  每个核上都是异步的

    在传统的架构中，系统中有多个线程，每个线程都有自己的堆栈和上下文，线程切换造成的开销和CPU cacheline的污染非常严重，在微操作频繁的NoSQL数据库中，这部分切换带来的开销其实是非常大的，Seastar框架是每个core一个native thread，然后每个thread中用Task和Promise来抽象工作任务，Task是一个c++ lambda表达式，promise是用来保存计算结果的指针。

    在做性能优化时有一个基本的公式是：

    Concurrency = Throughput*Latency

    这么看起来不大好理解，但是变形之后就比较好理解了，如：

    Throughput = Concurrency/Latency 所以当追求吞吐量时，在一定延迟下需要并发尽量大

    Latency = Concurrency/Throughput 所以当追求延迟时，在一定的吞吐下需要并发度尽量低

    为了压榨机器的性能，我们一般要求机器的每个资源能够有很好的并行性

    在做资源调度时，Seastar抛弃了操作系统的各种调度器，改由自己全面接管，比如当做I/O时，Seastar禁用了Linux的I/O调度器，在Seastar看来系统调度器只能看到产生I/O的线程的优先级，无法看到整体的优先级，而且系统调度器会有很多额外的reorder和merge操作，而且Seastar的I/O调度器还能感知到一个最佳的并行度，当并行度增加但是吞吐并不同比增加时没有必要再增加并发。对于文件的缓存直接复用Linux的page cache，因为做得已经足够好。下图是ScyllaDB中的调度模型：

    Seastar对内存分配也做了很多优化，主体思想就是将需要的内存提前分配出来，尽量不要走到系统的malloc/free，为了降低碎片也做了很多分配策略。

    最终提到了对于RDMA+DPDK+User Space TCP/IP的使用，这也是一个很大课题，以后另开文章详细剖解，主讲人认为目前还不够成熟，最好不要用于生产环境，另外ScyllaDB还从query编译优化（将查询直接编译成代码）等角度做了优化。

从上述这两个例子中我们大概勾勒出一个未来的NoSQL产品大体是这个样子的：

1，  集群化，多副本，每个副本可以随时失效，可弹性伸缩，节点可以随时加入和退出

2，  可以与容器完美结合，降低开发、部署、运维成本

3，  将在内核态的计算完全转移到用户态并做极致优化，如对传统线程的lambda抽象、自主可控的调度器、bypass文件系统直接操作裸设备、使用用户态协议栈来大幅削减网络链路成本等

4，  在功能上逐步向传统数据库看齐，如支持事务、支持ACID等特性，催生出NewSQL

5，  能够方便云化以触达客户

    这个世界变化太快，一不小心就会被狠狠抛弃，是每一个码农的幸运也是不幸，痛并快乐着，引用主讲人的最后一句话“While having a lot of fun”。