云数据库POLARDB优势解读系列文章之⑤——会话读一致性

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: POLARDB架构 我们知道,POLARDB是一个由多个节点构成的数据库集群,一个主节点,多个读节点。对外默认提供两个地址,一个是集群地址,一个是主地址,推荐使用集群地址,因为它具备读写分离功能可以把所有节点的资源整合到一起对外提供服务。

作者 武藏等

POLARDB架构

我们知道,POLARDB是一个由多个节点构成的数据库集群,一个主节点,多个读节点。对外默认提供两个地址,一个是集群地址,一个是主地址,推荐使用集群地址,因为它具备读写分离功能可以把所有节点的资源整合到一起对外提供服务。

image.png | left | 827x520

MySQL读写分离解决和引入的问题

用过MySQL的都知道,MySQL的主从复制简单易用,非常流行,通过把主库的Binlog异步地传输到备库并实时应用,一方面可以实现高可用,另一方面备库也可以提供查询,来减轻对主库的压力。

image.png | center | 400x279.445727482679

虽然备库可以提供查询,但存在两个问题,一是主库和备库一般提供两个不同的访问地址,应用程序端需要选择使用哪一个,对应用有侵入。二来MySQL的复制是异步的,即使是半同步也没办法做到100%强同步,因此备库的数据并不是最新的,有延迟,无法保证查询的一致性。

为了解决第一个问题,我们引入了读写分离代理,如下图,对应用程序非常友好。一般的实现是,代理会伪造成MySQL与应用程序建立好连接,解析发送进来的每一条SQL,如果是UPDATE、DELETE、INSERT、CREATE等写操作则直接发往主库,如果是SELECT则发送到备库。

image.png | left | 827x326

但是第二个问题——延迟导致的查询不一致——还是没有解决,使用时,就不可避免地会遇到备库SELECT查询数据不一致的现象(因为主备有延迟)。MySQL负载低的时候延迟可以控制在5秒内,但当负载很高时,尤其是对大表做DDL(比如加字段)或者大批量插入的时候,延迟会非常严重。

POLARDB读写分离的会话读一致性

POLARDB是读写分离的架构,传统的读写分离都只提供最终一致性的保证,主从复制延迟会导致从不同节点查询到的结果不同,比如一个会话内连续执行以下QUERY:

INSERT INTO t1(id, price) VALUES(111, 96);
UPDATE t1 SET price = 100 WHERE id=111;
SELECT price FROM t1;

在读写分离的下,最后一个查询的结果是不确定的,因为读会发到只读库,在执行SELECT时之前的更新是否同步到了只读库时不确定的,因此结果也是不确定的;因为有这个问题,所以就要求应用程序去适应最终一致性,而一般的解决方法是: 将业务做拆分,有高一致性要求的请求直连到主库,可以接受最终一致性的部分走读写分离;显然这样会增加应用开发的负担,还会增大主库的压力,影响读写分离的效果;

为了解决这个问题,在POLARDB中我们提供了会话一致性或者说因果一致性的保证,会话一致性即保证同一个会话内,后面的请求一定能够看到此前更新所产生版本的数据或者比这个版本更新的数据,保证单调性,就很好的解决了上面这个例子里的问题;

实现原理

image.png | left | 827x470

在POLARDB的链路中间层做读写分离的同时,中间层会track各个节点已经apply了的redolog位点即LSN,同时每次更新时会记录此次更新的位点为Session LSN, 当有新请求到来时我们会比较Session LSN 和当前各个节点的LSN,仅将请求发往LSN >= Session LSN的节点,从而保证了会话一致性;表面上看该方案可能导致主库压力大,但是因为POLARDB是物理复制,上一篇已详细介绍过,速度极快,在上述场景中,当更新完成后,返回客户端结果时复制就同步在进行,而当下一个读请求到来时主从极有可能已经完成,然后大多数应用场景都是读多写少,所以经验证在该机制下即保证了会话一致性,也保证了读写分离负载均衡的效果;

相关文章:

1月19日,阿里云数据库技术沙龙——云原生数据库POLARDB核心技术分享将在北京昆泰酒店举行,对POLARDB核心技术细节感兴趣的同学欢迎点击链接报名参加~banner_

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
相关文章
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
零基础教你用云数据库PolarDB搭建企业网站,完成就送桌面收纳桶!
零基础教你用云数据库PolarDB搭建企业网站,完成就送桌面收纳桶,邀请好友完成更有机会获得​小米Watch S3、小米体重称​等诸多好礼!
零基础教你用云数据库PolarDB搭建企业网站,完成就送桌面收纳桶!
|
1天前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
1月17日|阿里云云谷园区,PolarDB V2.0技术沙龙,畅聊国产数据库
为了助力国产化项目顺利推进,阿里云邀请企业开发者和数据库负责人到云谷园区,与PolarDB V2.0技术专家面对面交流。扫描海报二维码报名,我们将根据信息为您申请入园。欢迎参与,共同探讨PolarDB的最新技术和应用!
|
14天前
|
NoSQL 关系型数据库 分布式数据库
基于PolarDB的图分析:通过DTS将其它数据库的数据表同步到PolarDB的图
本文介绍了使用DTS任务将数据从MySQL等数据源实时同步到PolarDB-PG的图数据库中的步骤.
|
17天前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
夺冠在即 | PolarDB数据库创新设计赛(天池杯)决赛答辩通知
2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛(天池杯)于8月21日启动,吸引了200多所高校近千支队伍参赛。经过激烈角逐,60支队伍晋级决赛第一阶段,36支队伍脱颖而出进入现场答辩,将于12月29日在武汉大学争夺最终奖项。决赛要求选手基于PolarDB-PG开源代码部署集群并优化TPCH查询性能。完赛率超90%,成绩表现出明显梯度,前20名均在500秒内完成。评委来自学术界和工业界,确保评选公正。预祝选手们取得优异成绩!
|
1月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 分布式版 V2.0,安全可靠的集中分布式一体化数据库管理软件
阿里云PolarDB数据库管理软件(分布式版)V2.0 ,安全可靠的集中分布式一体化数据库管理软件。
|
14天前
|
NoSQL 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB图数据库快速入门
图数据库(Graph Database)专门存储图数据,适合处理社交网络、知识图谱等复杂关系。它使用图查询语言(如Cypher、Gremlin)进行操作。PolarDB兼容OpenCypher语法,支持创建、查询、更新和删除图数据,包括模式匹配、过滤、MERGE避免重复、可视化工具等功能,简化了图数据的管理和应用。
|
2月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
锦鲤附体 | PolarDB数据库创新设计赛,好礼不停!
锦鲤附体 | PolarDB数据库创新设计赛,好礼不停!
|
4月前
|
关系型数据库 MySQL Serverless
探索PolarDB MySQL版:Serverless数据库的灵活性与性能
本文介绍了个人开发者对阿里云PolarDB MySQL版,特别是其Serverless特性的详细评测体验。评测涵盖了产品初体验、性能观测、Serverless特性深度评测及成本效益分析等方面。尽管试用过程中遇到一些小问题,但总体而言,PolarDB MySQL版表现出色,提供了高性能、高可用性和灵活的资源管理,是个人开发者和企业用户的优秀选择。
|
5月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB 与传统数据库的性能对比分析
【8月更文第27天】随着云计算技术的发展,越来越多的企业开始将数据管理和存储迁移到云端。阿里云的 PolarDB 作为一款兼容 MySQL 和 PostgreSQL 的关系型数据库服务,提供了高性能、高可用和弹性伸缩的能力。本文将从不同角度对比 PolarDB 与本地部署的传统数据库(如 MySQL、PostgreSQL)在性能上的差异。
363 1

热门文章

最新文章