POLARDB云数据库分布式存储引擎揭秘

阿里云POLARDB云数据库的分布式存储引擎设计在2017杭州云栖大会中由曹伟资深技术专家进行了深入解析，主要亮点包括：

1. 计算与存储分离的优势：

   • 这种架构设计允许计算节点专注于处理SQL请求、优化和事务管理，而将数据持久化任务交给专门的存储节点。这样不仅减轻了单个节点的负载，还通过高速网络（如RDMA）和OS-bypass技术确保了数据传输的高效性，降低了延迟。
   • 计算节点仅存储元数据，数据文件和Redo Log等存储于远端的存储节点，减少了主从节点间的数据同步负担，提升了复制效率和故障切换速度。

2. 控制平面与数据平面分离：

   • 虽未直接提及控制平面与数据平面的具体分离策略，但PolarDB的设计理念体现了高度解耦的思想，其中计算节点与存储节点的分工合作即是一种体现。控制逻辑集中在协调资源分配、副本管理及高可用策略上，而数据处理则独立进行，这种机制有助于提升系统的可扩展性和运维效率。

3. 超高性能与超低延迟：

   • 通过采用共享存储+RDMA网络优化，PolarDB能够提供秒级备份、极速弹性伸缩以及按需扩展存储的能力，显著提升了资源响应速度和业务连续性。
   • PolarDB-X支持MPP并行查询技术和HTAP混合负载能力，在OLAP场景下，随着机器扩展，查询能力线性提升，满足复杂报表查询需求，同时保持TP流量稳定性。

4. 面向数据库优化的智能存储：

   • PolarDB利用阿里云自主研发的PolarFS作为存储层，它专为数据库设计，提供低延迟和高I/O性能，支持动态扩容至数百TB级别，且能根据实际使用量计费。
   • 在PolarDB PostgreSQL版中，实现了多副本一致性保证，利用Parallel-Raft协议确保数据的一致性，并支持快速备份与恢复，保障数据可靠性的同时，也提供了全密态数据库功能，确保数据操作的安全合规。

综上所述，曹伟分享的《POLARDB云数据库分布式存储引擎揭秘》重点阐述了POLARDB如何通过创新的架构设计实现高性能、低延迟、高可靠性的数据库服务，特别是在计算与存储分离、智能存储优化方面展现了其技术领先性。