麻烦问下PolarDB的dn的架构呢？

PolarDB 是阿里云的一种分布式关系型数据库服务，支持多种架构。在 PolarDB 中，DN（Data Node）是负责存储数据和处理查询请求的组件。DN 的架构可以包含以下角色：

1. Leader：Leader 是一个 DN 节点，在集群中负责接收和处理写入请求，并将数据的变更同步给其他节点。Leader 负责维护数据的一致性。

2. Follower：Follower 是指那些与 Leader 具有相同数据副本的节点。Follower 负责接收和处理读取请求，并从 Leader 处获取最新的数据变更。Follower 通常用于提供高可用性和读取扩展性。

3. Logger：Logger 是负责将数据的变更写入日志文件的组件。当客户端提交事务时，Logger 将事务的变更写入日志，然后通知 Leader 和 Follower 进行相应的数据更新。

4. Learner：Learner 是类似于 Follower 的节点，但不参与读取请求的处理。Learner 用于备份数据或故障转移的过程中，以保证数据库的高可用性。

这些角色共同协作，实现了 PolarDB 的分布式架构，提供了高可用性、读写分离和数据冗余等功能。

需要注意的是，具体架构和角色可能会因 PolarDB 版本和配置而有所不同。PolarDB 在内部实现了一套复杂的分布式协议和算法，以确保数据的一致性和高效性。这些细节对于终端用户来说是透明的，可以专注于使用和管理数据库。

楼主你好，阿里云PolarDB的架构与传统的MySQL架构不同。PolarDB采用的是共享存储和分布式存储相结合的Hybrid架构，而且支持读写分离和自动分片。在PolarDB中，数据节点（DN）被分为三种角色：Primary、Secondary和Read Replica，其中Primary为主数据节点，Secondary为备份数据节点，Read Replica为只读数据节点。同时，PolarDB采用的是Quorum-based Replication机制，保证数据的高可用和一致性。因此，PolarDB的DN架构是多层次的，包含了多个组件，如Primary、Secondary、Learner、Logger和Proxy等。其中，Primary和Secondary之间通过Replication Protocol进行数据同步，Learner节点用于缓存Replication数据，并在需要时将数据合并到Secondary节点中，Logger记录Primary和Secondary之间的Replication状态，而Proxy则负责路由请求。总体来说，PolarDB的DN架构比较复杂，但是可以提供较高的性能和可用性。

PolarDB 的数据节点（Data Node，简称 DN）在架构上确实分为不同的角色，包括 leader、follower、logger 和 learner。这些角色在 PolarDB 中协同工作，以确保数据的一致性和可用性。下面是各个角色在 PolarDB 架构中的作用：

1. Leader：领导者节点负责处理写请求。当有新的写请求时，Leader 将数据写入本地磁盘，并将其复制到其他 Follower 节点。同时，Leader 负责管理日志（包括提交的事务和已完成的操作），并确保数据的顺序和一致性。
2. Follower：跟随者节点负责处理读请求。当客户端发起读请求时，Follower 从 Leader 接收数据。此外，Follower 节点会定期从 Leader 同步日志，以便在 Leader 发生故障时可以切换成新的 Leader。
3. Logger：日志节点负责存储事务日志。在 PolarDB 中，Logger 节点通常与 Follower 节点在同一台服务器上。日志节点的作用是在写请求发生时，记录事务的详细信息，以便在故障恢复时使用。
4. Learner：学习者节点负责从 Leader 节点同步数据和日志。当新的节点加入集群时，它首先成为 Learner 节点，然后从 Leader 节点同步数据和日志。在同步完成后，Learner 节点将升级为 Follower 节点。这种设计使得集群可以在不中断服务的情况下进行水平扩展。

存储节点 （Data Node，DN），主要提供数据存储引擎，基于多数派Paxos共识协议提供高可靠存储、分布式事务的MVCC多版本存储，另外提供计算下推能力满足分布式的计算下推要求（比如Project/Filter/Join/Agg等下推计算），可支持本地盘和共享存储。

PolarDB-X将数据表以水平分区的方式，分布在多个存储节点（DN）中。数据分区方式由分区函数决定，PolarDB-X支持哈希（Hash）、范围（Range）等常用的分区函数。

以下图为例，shop库中的orders表根据每行数据的ID属性的哈希，被分区水平切分成orders_00～orders_11共计12个分区，均匀分布在4个数据节点上。对于用户来说，通常无需关心具体的数据分布，PolarDB-X的分布式SQL层将会自动完成查询路由、结果合并等。

PolarDB-X通过引入中心授时节点（TSO），结合多版本并发控制（MVCC），保证读取到的一定是一致的快照，而不会读到转账事务的中间状态。如下图所示，提交事务时，计算节点（CN）执行事务时从TSO 获取到时间戳，随着数据一同提交到存储节点 （DN）多版本存储引擎上。读取时，如果查询操作的数据涉及多个分区，PolarDB-X首先会获取全局时钟作为读取版本，对每行数据的MVCC多版本进行可见性判断，确保读到全局一致的数据版本。

在 PolarDB 中，DN（Data Node）是一个核心组件，负责存储和处理数据。DN 之间采用了一种基于 Paxos 的分布式一致性协议来保证数据的一致性和可靠性。

PolarDB 的 DN 架构可以简单描述为以下几个角色：

1. Leader：每个 DN 集群中都有一个 Leader 节点，它负责接收并处理客户端的写入请求，并将写入操作复制到其他节点。Leader 节点也负责管理集群的元数据信息。

2. Follower：Follower 节点是 Leader 节点的备份节点，它们与 Leader 节点同步数据，并对客户端的读取请求进行响应。当 Leader 节点发生故障时，Follower 节点会选举出新的 Leader。

3. Logger：Logger 节点是负责记录所有的写入操作日志的节点。Logger 节点将写入操作日志异步地发送给 Follower 节点，以确保数据的持久性。

4. Learner：Learner 节点是加入集群的新节点，它们从 Leader 节点复制数据并学习集群状态。一旦 Learner 节点达到与 Leader 节点一致的状态，它们就可以成为 Follower 节点参与数据的读写操作。

通过以上角色的协作，PolarDB 实现了高性能、可靠的分布式数据库系统。Leader 节点负责写入请求，并将数据复制到 Follower 节点，Logger 节点记录写入操作日志，Learner 节点学习并同步数据状态。

这种架构设计可以提供高可用性、容灾能力和水平扩展性，同时保证数据的一致性和可靠性。

PolarDB的Data Node（DN）架构是分布式存储架构，其中包含了多个Data Node节点。每个Data Node节点负责存储和处理数据，并通过心跳和复制等机制与其他节点保持同步。
在PolarDB的DN架构中，每个节点都可以分为以下几个部分：

Leader节点：每个DN节点可以作为一个Leader节点，负责管理和控制该节点所在的分区。在PolarDB中，每个分区都有一个唯一的Leader节点，负责接收和处理该分区的写入请求。
Follower节点：每个DN节点可以作为一个Follower节点，负责跟随和复制Leader节点的状态。在PolarDB中，每个分区都有多个Follower节点，负责接收和处理该分区的写入请求，并将数据同步到其他节点上。
Logger节点：每个DN节点可以作为一个Logger节点，负责记录和存储该节点的日志信息。在PolarDB中，每个节点都有一个Logger节点，负责记录和存储该节点的日志信息，以便在故障排除和调试时使用。
Learner节点：每个DN节点可以作为一个Learner节点，负责学习和同步其他节点的数据。在PolarDB中，每个节点都有一个Learner节点，负责学习和同步其他节点的数据，以便在故障排除和调试时使用。
需要注意的是，PolarDB的DN架构是分布式存储架构，每个节点都可以独立地处理和存储数据，并通过心跳和复制等机制与其他节点保持同步。因此，PolarDB的DN架构具有高可用性和容错性，可以支持大规模的数据存储和处理。

DN是三副本的架构，保证数据的高可靠。此回答整理自微信群“阿里云 PolarDB-X开源交流2号群”