一  前言

PolarDB是阿里巴巴自研的新一代云原生关系型数据库，在存储计算分离架构下，利用了软硬件结合的优势，为用户提供具备极致弹性、海量存储、高性能、低成本的数据库服务。X-Engine是阿里巴巴自研的新一代存储引擎，作为AliSQL的核心引擎之一已广泛用于阿里巴巴集团核心业务，包括交易历史库，钉钉历史库，图片空间等。X-Engine基于LSM-tree架构，其核心特征是数据以追加写方式写入，高压缩低成本，适用于写多读少，有低成本诉求的业务场景。传统MySQL基于binlog复制的主备架构有它的局限性，包括存储空间有限，备份恢复慢，主备复制延迟等问题，为了解决用户对于云上RDS(X-Engine)大容量存储，以及弹性伸缩的诉求，PolarDB推出了历史库(基于X-Engine引擎的一写多读)产品，支持物理复制，提供一写多读的能力，目前已经在阿里云官网售卖。本文主要阐述如何基于LSM-tree结构的存储引擎实现数据库的一写多读能力。

二  LSM-tree数据库引擎

LSM-Tree全称是Log Structured Merge Tree，是一种分层，有序，面向磁盘设计的数据结构，其核心思想是利用磁盘批量的顺序写要比随机写性能高的特点，将所有更新操作都转化为追加写方式，提升写入吞吐。LSM-tree类的存储引擎最早源于Google三驾马车之一的BigTable的存储引擎以及它的开源实现LevelDB。LSM-tree存储引擎有几个特点，首先增量数据像日志一样，通过追加方式写入，顺序落盘；其次，数据按照key来进行有序组织，这样在内存和磁盘中会形成一颗颗小的“有序树”；最后，各个“有序树”可以进行归并，将内存中的增量数据迁移到磁盘上，磁盘上的多个“有序树”可以进行归并，优化树的形状，整个LSM-tree是一个有序的索引组织结构。

在云原生数据库时代，一写多读技术已被广泛应用于生产环境中，主要云产商都有其标杆产品，典型代表包括亚马逊的Aurora，阿里云的PolarDB以及微软云的Socrates。它的核心思想是计算存储分离，将有状态的数据和日志下推到分布式存储，计算节点无状态，多个计算节点共享一份数据，数据库可以低成本快速扩展读性能。Aurora是这个领域的开山鼻祖，实现了业内第一个一写多读的数据库，计算节点Scale up，存储节点Scale out，并将日志模块下推到存储层，计算节点之间，计算与存储节点之间传输redo日志，计算节点基于Quorum协议写多副本保证可靠性，存储层提供多版本页服务。PolarDB与Aurora类似，也采用了存储计算分离架构，与Aurora相比，PolarDB它自己的特色，存储基座是一个通用的分布式文件系统，大量采用OS-bypass和zero-copy技术，存储的多副本一致性由ParallelRaft协议保证。PolarDB计算节点与存储节点同时传输数据页和redo日志，计算节点与计算节点之间只传递位点信息。与Aurora的“日志即数据库”理念一样，Socrates的节点之间只传输redo日志，也实现了多版本页服务，它的特点是将数据库存储层的持久性与可用性分开，抽象出一套日志服务。整个数据库分为3层，一层计算服务，一层page server服务和一层日志服务，这样设计的好处是可以分层进行优化，提供更灵活和细粒度的控制。

虽然Aurora，PolarDB和Socrates在设计上各有特点，但它们都共同践行了存储计算分离思想，数据库层面提供一写多读的能力。深入到存储引擎这一层来说，这几个产品都是基于B+tree的存储引擎，如果基于LSM-tree存储引擎来做呢？LSM-tree有它自己的特点，追加顺序写，数据分层存储，磁盘上数据块只读更有利于压缩。X-Engine引擎云上产品RDS(X-Engine)已经充分发挥了LSM-tree高压缩低成本特点，同样的数据量，存储空间只占到RDS(InnoDB)的1/3甚至更少，RDS(X-Engine)传统的主备架构，依然面临着主备复制延迟大，备份恢复慢等问题。基于LSM-tree引擎实现一写多读，不仅计算资源和存储资源解耦，多个节点共享一份数据还能进一步压缩存储成本。

基于LSM-tree引擎实现一写多读面临着与B+tree引擎不一样的技术挑战，首先是存储引擎日志不一样，LSM-tree引擎是双日志流，需要解决双日志流的物理复制问题；其次是数据组织方式不一样，LSM-tree引擎采用分层存储，追加写入新数据，需要解决多个计算节点一致性物理快照以及Compation问题。最后，作为数据库引擎，还需要解决一写多读模式下DDL的物理复制问题。同时，为了产品化，充分发挥B+tree引擎和LSM-tree引擎的各自优势，还面临着新的挑战，即如何在一个数据库产品中同时实现两个存储引擎(InnoDB,X-Engine)的一写多读。

三  LSM-tree引擎一写多读的关键技术

1  PolarDB整体架构

PolarDB支持X-Engine引擎后，X-Engine引擎与InnoDB引擎仍然独立存在。两个引擎各自接收写入请求，数据和日志均存储在底层的分布式存储上，其中idb文件表示的是InnoDB的数据文件，sst文件表示的是X-Engine的数据文件。这里最主要的点在于InnoDB与XEngine共享一份redo日志，X-Engine写入时，将wal日志嵌入到InnoDB的redo中，Replica节点和Standby节点在解析redo日志后，分发给InnoDB引擎和XEngine引擎分别回放进行同步。

PolarDB(X-Engine)架构图

X-Engine引擎架构

X-Engine引擎采用LSM-tree结构，数据以追加写的方式写入内存，并周期性物化到磁盘上，内存中数据以memtable形式存在，包括一个活跃的active memtable和多个静态的immutable。磁盘上数据分层存储，总共包括3层，L0，L1和L2，每一层数据按块有序组织。X-Engine最小空间分配单位是一个extent，默认是2M，每个extent包含若干个block，默认是16k。数据记录紧凑存储在block中，由于追加写特点，磁盘上的数据块都是只读的，因此X-Engine引擎可以默认对block进行压缩，另外block中的记录还会进行前缀编码，综合这些使得X-Engine的存储空间相对于InnoDB引擎只有1/3，部分场景(比如图片空间)甚至能压缩到1/7。有利就有弊，追加写带来了写入优势，对于历史版本数据需要通过Compaction任务来进行回收。有关X-Engine的核心技术可以参考发表在Sigmod19的论文，《X-Engine: An Optimized Storage Engine for Large-scale E-commerce Transaction Processing》

X-Engine整体架构

2  物理复制架构

物理复制的核心是通过引擎自身的日志来完成复制，避免写额外的日志带来的成本和性能损失。MySQL原生的复制架构是通过binlog日志进行复制，写事务需要同时写引擎日志和binlog日志，这带来的问题是一方面单个事务在关键写路径上需要写两份日志，写性能受制于二阶段提交和binlog的串行写入，另一方面binlog复制是逻辑复制，复制延迟问题也使得复制架构的高可用，以及只读库的读服务能力大打折扣，尤其是在做DDL操作时，这个延迟会进一步放大。

在InnoDB中有redo和undo两种日志，undo日志可以理解为一种特殊的“data”，所以实际上InnoDB的所有操作都能通过redo日志来保证持久性。因此，在进行复制时，只需要在主从节点复制redo日志即可。X-Engine引擎包含两种日志，一种是wal日志(WriteAheadLog)，用于记录前台的事务的操作；另一种是Slog(StorageLog)，用于记录LSM-tree形状变化的操作，主要指Compaction/Flush等。wal日志保证了前台事务的原子性和持久性，Slog则保证了X-Engine内部LSM-tree形状变化的原子性和持久性，这两个日志缺一不可，都需要复制同步。

共享存储下的物理复制

Primary-Replica物理复制架构
LSM-tree引擎一写多读的能力是对PolarDB进行功能增强，体现在架构层面就是充分利用已有的复制链路，包括Primary->Replica传递日志信息链路和Replica->Primary传递协同控制信息链路。InnoDB事务由若干个mtr(Mini-Transaction)组成，写入redo日志的最小单位是mtr。我们在Innodb的redo日志新增一种日志类型用于表示X-Engine日志，将X-Engine的事务内容作为一个mtr事务写入到redo日志中，这样Innodb的redo和X-Engine的wal日志能共享一条复制链路。由于Primary和Replica共享一份日志和数据，Dump_thread只需要传递位点信息，由Replica根据位点信息去读redo日志。Replica解析日志，根据日志类型来分发日志给不同的回放引擎，这种架构使得所有复制框架与之前的复制保持一致，只需要新增解析、分发X-Engine日志逻辑，新增X-Engine的回放引擎，充分与InnoDB引擎解耦。

由于LSM-tree追加写特点，内存memtable中数据会周期性的Flush到磁盘，为了保证Primary和Replica读到一致性物理视图，Primary和Replica需要同步SwitchMemtable，需要新增一条SwitchMemtable控制日志来协调。redo日志持久化后，Primary通过日志方式将位点信息主动推送给Replica，以便Replica及时回放最新的日志，减少同步延迟。对于Slog日志，既可以采用类似于redo的日志方式来主动“push”方式来同步位点，也可以采用Replica主动“pull”的方式来同步。SLog是后台日志，相对于前台事务回放实时性要求不高，不必要将redo位点和SLog位点都放在一条复制链路增加复杂性，所以采用了Replica的“pull”的方式来同步SLog。

灾备集群间的物理复制

Primary-Standby物理复制架构

与共享集群复制不同，灾备集群有独立一份存储，Primary—>Standby需要传递完整的redo日志。Stanby与Replica区别在于日志来源不同，Replica从共享存储上获取日志，Standy从复制链路获取日志，其它解析和回放路径是一样的。是否将Slog日志作为redo日志一部分传递给Standby是一个问题，Slog日志由Flush/Compaction动作产生，记录的是LSM-tree形状的物理变化。如果也通过redo日志链路同步给Standby，会带来一些复杂性，一方面是X-Engine内部写日志的方式需要改动，需要新增新增文件操作相关的物理日志来确保主从物理结构一致，故障恢复的逻辑也需要适配；另一方面，Slog作为后台任务的操作日志，意味着复制链路上的所有角色都需要同构；如果放弃同构，那么Standy节点可能会触发Flush/Compaction任务写日志，这与物理复制中，只允许Primary写日志是相违背的。实际上，Slog同步写入到redo log中不是必须的，因为Slog是后台日志，这个动作不及时回放并不影响数据视图的正确性，因此，复制链路上只包含redo日志(X-Engine wal日志和InnoDB redo日志)，Standby自己控制Flush/Compaction产生Slog日志，这样Standby也不必与Primary节点物理同构，整个架构与现有体系相匹配，同时也更加灵活。

3  并行物理复制加速

X-Engine的事务包括两个阶段，第一个阶段是读写阶段，这个阶段事务操作数据会缓存在事务上下文中，第二阶段是提交阶段，将操作数据写入到redo日志持久化，随后写到memtable中供读操作访问。对于Standby/Replica节点而言，回放过程与Primary节点类似，从redo中解析到事务日志，然后将事务回放到memtable中。事务之间不存在冲突，通过Sequence版本号来确定可见性。并行回放的粒度是事务，需要处理的一个关键问题就是可见性问题。事务串行回放时，Sequence版本号都是连续递增的，事务可见性不存在问题。在并行回放场景下，我们仍然需要保序，通过引入“滑动窗口”机制，只有连续一段没有空洞的Sequence才能推进全局的Sequence版本号，这个全局Sequence用于读操作获取快照。

并行复制框架

一写多读架构下，为了保证同一数据库实例的Primary、Replica、Standby三个角色的内存镜像完全一致，新增了一种SwitchMemtableLog，该Log Record在RW的switch_memtable过程中产生，因此RO、Standby不再主动触发switch_memtable操作，而是通过从RW上同步SwitchMemtableLog进行switch_memtable。SwitchMemtable操作是一个全局的屏障点，以防止当前可写memtable在插入过程中switch从而导致数据错乱。另外，对于2PC事务，并发控制也需要做适配。一个2PC事务除了数据本身的日志，还包括BeginPrepare、EndPrepare、Commit、Rollback四类日志，写入过程中保证BeginPrepare和EndPrepare写入到一个WriteBatch中并顺序落盘，因此可以保证同一个事务的Prepare日志都会被解析到一个ReplayTask中。在并行回放过程中，由于无法保证Commit或Rollback日志一定后于Prepare日志被回放，因此如果Commit、Rollback日志先于Prepare日志被回放，那么在全局的recovered_transaction_map中插入一个key对xid的空事务，对应的事务状态为Commit或Rollback；随后Prepare日志完成回放时，如果发现recovered_transaction_map中已经存在对应的事务，那么可以根据事务的状态来决定直接提交事务还是丢弃事务。

对于B+Tree的物理复制，LSM-tree的物理复制并不是真正的“物理”复制。因为B+Tree传递的redo的内容是数据页面的修改，而LSM-tree传递的redo内容是KeyValue值。这带来的结果是，B+tree物理复制可以基于数据页粒度做并发回放，而LSM-tree的物理复制是基于事务粒度的并发回放。B+tree并发回放有它自身的复杂性，比如需要解决系统页回放与普通数据页回放先后顺序问题，并且还需要解决同一个mtr中多个数据页并发回放可能导致的物理视图不一致问题。LSM-tree需要解决多个节点在同样位置SwitchMemtable，以及2PC事务回放等问题。

4  MVCC(多版本并发控制)

物理复制技术解决了数据同步的问题，为存储计算分离打下了基础。为了实现弹性，动态升降配，增删只读节点的能力，需要只读节点具备一致性读的能力，另外RW节点和RO节点共享一份数据，历史版本回收也是必需要考虑的问题。

一致性读

X-Engine提供快照读的能力，通过多版本机制来实现读写不互斥效果。从上述的X-Engine架构图可以看到，X-Engine的数据实际上包括了内存和磁盘两部分，不同于InnoDB引擎内存中page是磁盘上page的缓存，X-Engine中内存数据与磁盘数据完全异构，一份“快照”需要对应的是内存+磁盘数据。X-Engine采用追加写方式，新数据进来会产生新的memtable，后台任务做flush/compaction任务也会产生新的extent。那么如何获取一致性视图呢？X-Engine内部实际上是通过MetaSnapshot+Snapshot来管理，首先每个MetaSnapshot对应一组memtable和L0，L1, L2的extents，这样在物理上确定了数据范围，然后通过Snapshot来处理行级版本的可见性，这里的Snapshot实际上就是一个事务提交序列号Sequence。不同于InnoDB事务编号采用开始序，需要通过活跃事务视图来判断记录的可见性；X-Engine事务采用提交序，每条记录有一个唯一递增序列号Sequence，判断行级版本的可见性只需要比较Sequence即可。在一写多读的模式下，Replica节点与Primary节点共享一份磁盘数据，而磁盘数据是有内存中数据定期dump出来的，因此需要保证Primary和Replica节点有相同的切memtable位点，从而保证数据视图的一致性。

一写多读下的Compaction

在一写多读场景下，Replica可以通过类似于Primary的快照机制来实现快照读，需要处理的问题是历史版本回收问题。历史版本的回收，依赖于Compaction任务来完成，这里的回收包括两部分，一部分MetaSnapshot的回收，主要确认哪些memtable和extents可以被物理回收掉，另一部分是行级多版本回收，这里主要是确认哪些历史版本行可以被回收掉。对于MetaSnapshot的回收，Primary会收集所有Replica节点上的最小不再使用的MetaSnapshot版本号，X-Engine引擎的每个索引都是一个LSM-tree，因此汇报MetaSnaphot版本号是索引粒度的。Primary收集完MetaSnapshot版本号，计算最小可以回收的MetaSnapshot进行资源回收操作，回收操作以Slog日志的方式同步给Replica节点。Replica节点在回放日志进行资源回收时，需要将内存和磁盘资源分开，内存资源在各个节点是独立的，磁盘资源是共享的，因此Replica节点的内存资源可以独立释放，而磁盘资源则统一由Primary节点来释放。对于行级多版本的回收，同样需要由Primary节点收集所有Replica节点最小序列号Sequence，由Primary节点通过Compaction任务来消除。这块汇报链路复用PolarDB的ACK链路，只是新增了X-Engine的汇报信息。

5  DDL的物理复制如何实现

物理复制相对于逻辑复制一个关键优势在于DDL，对于DDL而言，逻辑复制可以简单理解为复制SQL语句，DDL在从库上会重新再执行一遍。逻辑复制对于比较重的DDL操作，比如Alter table影响非常大，一个Alter变更操作在主库执行需要半小时，那么复制到从库也需要再执行半小时，那么主从延迟最大可能就会是1个小时，这个延迟对只读库提供读服务产生严重影响。

Server层复制

DDL操作同时涉及到Server层和引擎层，包括字典，缓存以及数据。最基础的DDL操作，比如
Create/Drop操作，在一写多读架构下，要考虑数据与数据字典，数据与字典缓存一致性等问题。一写多读的基础是物理复制，物理复制日志只在引擎层流动，不涉及到Server层，因此需要新增日志来解决DDL操作导致的不一致问题。我们新增了meta信息变更的日志，并作为redo日志的一部分同步给从节点，这个meta信息变更日志主要包括两部分内容，一个是字典同步，主要是同步MDL锁，确保Primary/Replica节点字典一致；另一个是字典缓存同步，Replica上的内存是独立的，Server层缓存的字典信息也需要更新，因此要新增日志来处理，比如Drop Table/Drop db/Upate function/Upate precedure等操作。另外，还需要同步失效Replica的QueryCache，避免使用错误的查询缓存。

引擎层复制

X-Engine引擎与InnoDB引擎一样是索引组织表，在X-Engine内部，每个索引都是一个LSM-tree结构，内部称为Subtable，所有写入都是在Subtable中进行，Subtable的生命周期与DDL操作紧密相关。用户发起建表动作会产生Subtable，这个是物理LSM-tree结构的载体，然后才能有后续的DML操作；同样的，用户发起删表动作后，所有这个Subtable的DML操作都应该执行完毕。Create/Drop Table操作涉及到索引结构的产生和消亡，会同时产生redo控制日志和SLog日志，在回放时，需要解决redo控制日志和SLog日志回放的时序问题。这里我们将对应Subtable的redo日志的LSN位点持久化到SLog中，作为一个同步位点，Replica回放时，两个回放链路做协调即可，redo日志记录的是前台操作，Slog记录的是后台操作，因此两个链路做协同时，需要尽量避免redo复制链路等待Slog复制链路。比如，对于Create操作，回放Slog时，需要等待对应的redo日志的LSN位点回放完毕才推进；对于DROP操作，回放SLog也需要协同等待，避免回放前台事务找不到Subtable。

OnlineDDL复制技术

对于Alter Table操作，X-Engine实现了一套OnlineDDL机制，详细实现原理可以参考内核月报。在一写多读架构下，X-Engine引擎在处理这类Alter操作时采用了物理复制，实际上对于Replica而言，由于是同一份数据，并不需要重新生成物理extent，只需要同步元信息即可。对于Standby节点，需要通过物理extent复制来重新构建索引。DDL复制时，实际上包含了基线和增量部分。DDL复制充分利用了X-Engine的分层存储以及LSM-tree结构追加写特点，在获取快照后，利用快照直接构建L2作为基线数据，这部分数据以extent块复制形式，通过redo通道传递给Standby，而增量数据则与普通的DML事务一样，所以整个操作都是通过物理复制进行，大大提高了复制效率。这里需要限制的仅仅是在Alter操作过程中，禁止做到L2的compaction即可。整个OnlineDDL过程与InnoDB的OnlineDDL流程类似，也是包括3个阶段，prepare阶段，build阶段和commit阶段，其中prepare阶段需要获取快照，commit阶段元数据生效，需要通过MDL锁来确保字典一致。与基于B+tree的OnlineDDL复制相比，基线部分，B+tree索引复制的是物理页，而LSM-tree复制的是物理extent；增量部分B+tree索引是通过记增量日志，回放增量日志到数据页写redo日志进行同步，LSM-tree则是通过DML前台操作写redo的方式同步。

OnlineDDL复制

6  双引擎技术

Checkpoint位点推进

通过wal-in-redo技术，我们将X-Engine的wal日志嵌入到了InnoDB的redo中，首先要处理的一个问题就是redo日志的回收问题。日志回收首先涉及到一个位点问题，融合进redo日志后，X-Engine内部将RecoveryPoint定义为<lsn, Sequence>，lsn表示redo日志的位点，Sequence为对应的X-Engine的事务的版本号。Redo日志回收与Checkpoint(检查点)强相关，确保Checkpoint位点及时推进是需要考虑的问题，否则redo日志的堆积一方面影响磁盘空间，另一方面也影响恢复速度。这里有一个基本的原则是，Checkpoint=min(innodb-ckpt-lsn, xengine-ckpt-lsn)，xengine-ckpt-lsn就是来源于X-Engine的RecoveryPoint，确保任何引擎有内存数据没有落盘时，对应的redo日志不能被清理。为了避免X-Engine的checkpoint推进影响整体位点推进，内部会确保xengine-ckpt-lsn与全局的redo-lsn保持一定的阀值，超过阀值则会强制将memtable落盘，推进检查点。

数据字典与DDL

X-Engine作为一个数据库引擎有自己独立的字典，InnoDB也有自己的字典，两份字典在一个系统里面肯定会存在问题。为了解决问题，这里有两种思路，一是X-Engine仍然保留自己的数据字典，在做DDL时，通过2PC事务来保证一致性，这带来的问题是需要有协调者。一般情况下，MySQL的协调者是binlog日志，在binlog关闭时是tclog日志。显然，从功能和性能角度，我们都不会强依赖binlog日志。我们采用了另外一种思路，X-Engine不再用自身引擎存储元数据，所有元数据均通过InnoDB引擎持久化，X-Engine元数据实际上是InnoDB字典的一份缓存，那么在做DDL变更时，元数据部分实际上只涉及InnoDB引擎，通过事务能保证DDL的原子性。

通过元数据归一化我们解决了元数据的原子性问题，但X-Engine数据和InnoDB元数据如何保证一致也是个问题。比如一个DDL操作，alter table xxx engine = xengine，这个DDL是将innodb表转为xengine表，由于表结构变更是Innodb字典修改，数据是在修改X-Engine，是一个跨引擎事务，跨引擎事务需要通过协调者保证一致性。为了避免引入binlog作为协调者依赖，tclog作为协调者没有经过大规模生产环境验证，我们选择了另外一种处理方式，具体来说，在涉及跨引擎事务时，优先提交X-Engine事务，然后再提交InnoDB事务。对于DDL来说，就是“先数据，后元数据”，元数据提交了，才真正表示这个DDL完成。如果中途失败，则结合“延迟删除”的机制，来保证垃圾数据能被最终清理掉，通过一个后台任务来周期性的对比X-Engine数据与InnoDB的字典，以InnoDB字典为准，结合X-Engine内存元信息，确认这部分数据是否有用。

CrashRecovery

X-Engine与InnoDB引擎一样是MySQL的一个插件，X-Enigne作为一个可选的插件，启动顺序在Innodb之后。每个引擎在恢复阶段都需要通过redo日志来将数据库恢复到宕机前状态。在双引擎形态下，所有redo都在InnoDB中，那意味着无论是InnoDB引擎还是X-Engine引擎在读取日志恢复时，都需要扫描整个redo日志，相当于整个恢复阶段扫描了两遍redo，这可能使得整个宕机恢复过程非常长，降低了系统的可用性。为了解决这个问题，我们将X-Engine的恢复阶段细分，并且调整引擎的启动顺序，在InnoDB启动前，先完成X-Engine的初始化以及Slog等恢复过程，处于恢复redo的状态。在InnoDB启动时，根据类型将日志分发X-Engine引擎，整个流程与正常同步redo日志的过程一致。当redo日志分发完毕，相当于InnoDB引擎和X-Engine引擎自身的宕机恢复过程已经完成，然后走正常XA-Recovery和Post-Recovery阶段即可，这个流程与之前保持一致。

HA

PolarDB支持双引擎后，整个升降级流程中都会嵌套有X-Engine引擎的逻辑，比如在Standby升级为RW前，需要确保X-Engine的回放流水线完成，并将未决的事务保存起来，以便后续通过XA_Recovery继续推进。RW降级为Standby的时候需要等待X-Engine写流水线回放，同时如果还残留有未决事务，需要在切换过程中将这部分未决事务遍历出来存入Recovered_transactions_集合供后续并发回放使用。

四  LSM-tree VS B+tree

上节我们详细描述了基于LSM-tree架构的存储引擎，实现一写多读所需要的关键技术，并结合PolarDB双引擎介绍了一些工程实现。现在我们跳出来看看基于B+tree和基于LSM-tree两种数据组织结构在实现技术上的对比。首先要回到一个基本点，B+tree是原地更新，而LSM-tree是追加写，这带来的区别就是B+tree的数据视图在内存和外存一个缓存映射关系，而LSM-tree是一个叠加的关系。因而需要面对的技术问题也不同，B+tree需要刷脏，需要有double-write(在PolarFS支持16k原子写后，消除了这个限制)；LSM-tree需要Compaction来回收历史版本。在一写多读的模式下面临的问题也不一样，比如，B+tree引擎复制是单redo日志流，LSM-tree引擎是双日志流；B+tree在处理并行回放时，可以做到更细粒度的页级并发，但是需要处理SMO(SplitMergeOperation)问题，避免读节点读到“过去页”或是“未来页”。而LSM-tree是事务级别的并发，为了保证RW和RO节点“内存+磁盘”的一致性视图，需要RW和RO在相同的位点做Switch Memtable。下表以InnoDB引擎和X-Engine引擎为例，列出了一些关键的区别点。

五  LSM-tree引擎业内发展状况

目前业内LSM-tree类型引擎比较热的是Rocksdb，它的主要应用场景是作为一个KeyValue引擎使用。Facebook将Rocksdb引擎引入到了他们的MySQL8.0分支，类似于X-Engine之于AliSQL，主要服务于他们的用户数据库UDB业务，存储用户数据和消息数据，采用的仍然是基于binlog的主备复制结构，目前没有看到有做存储计算分离，以及一写多读的事情。另外，github上有一个rocksdb-cloud项目，将rocksdb作为底座，架在AWS等云服务上提供NoSQL接口服务，相当于做了存储计算分离，但并不支持物理复制和一写多读。在数据库领域，阿里巴巴的Oceanbase和谷歌的Spanner的底层存储引擎都是基于LSM-tree结构，这显示了LSM-tree作为数据库引擎的可行性，这两个数据库都是基于Share-Nothing的架构。基于Share-Storage的数据库，到目前为止还没有成熟的产品，PolarDB(X-Engine)是业内第一个基于LSM-tree结构的实现的一写多读方案，对于后来者有很好的借鉴意义，LSM-tree这种结构天然将内存和磁盘存储分离，我们充分利用了磁盘存储只读的特点，通过压缩将其成本优势发挥出来，结合一写多读的能力，将成本优势发挥到极致。

六  性能测试

基于X-Engine引擎实现一写多读能力后，我们采用基准测试工具sysbench对性能做了摸底，主要对比了RDS(X-Engine)，PolarDB(X-Engine)以及PolarDB(InnoDB)的性能。

1  测试环境

测试的client和数据库server均从阿里云官网购买。client采用ecs，规格是ecs.c7.8xlarge(32core,64G)，测试sysbench版本是sysbench-1.0.20，测试的数据库server包括RDS(X-Engine)，PolarDB(X-Engine)，PolarDB(InnoDB)均采用8core32G规格，配置文件采用线上默认的配置。测试场景覆盖了全内存态和IO-bound的几种典型的workload。测试表数目是250张表，全内存态单表行数为25000行，IO-bound的表行数为300万行。

2  测试结果

RDS VS PolarDB

上面左图是小表全内存场景，右图是大表io-bound场景。PolarDB(X-Engine)相比RDS(X-Engine)主要是写入路径发生了变化，最核心的区别是RDS主备架构依赖binlog做复制，而PolarDB形态只需要redo日志即可。PolarDB形态的写相关workload的性能相比RDS形态，无论在全内存态，还是IO-bound场景，都有很大的性能提升。

B+tree VS LSM-tree

上面左图是小表全内存场景，上面右图是大表io-bound场景。PolarDB形态下，X-Engine引擎相对于InnoDB引擎还有差距，这个差距主要来源于range查询，另外更新场景导致的多版本，也会导致更新时需要做range查询，这些因素导致了读写相关的workload，InnoDB引擎比X-Engine表现更优秀。同时我们可以看到，在IO-bound场景，X-Engine引擎写入更有优势。

七  未来展望

PolarDB(X-Engine)解决方案很好解决了用户的归档存储问题，但目前来看还不够彻底。第一，技术上虽然PolarDB支持了双引擎，但我们还没有充分将两个引擎结合起来。一个可行的思路是在线归档一体化，用户的在线数据采用默认的引擎InnoDB，通过设定一定的规则，PolarDB内部自动将部分历史数据进行归档并转换为X-Engine引擎存储，整个过程对用户透明。第二，目前的存储都落在PolarDB的高性能存储PolarStore上，为了进一步降低成本，X-Engine引擎可以将部分冷数据存储在OSS上，这个对于分层存储是非常友好和自然的。实际上，基于LSM-tree的存储引擎有很强的可塑性，我们目前的工作只是充分发挥了存储优势，未来还可以对内存中数据结构进行进一步探索，比如做内存数据库等都是可以探索的方向。