TAE-MatrixOne云原生事务与分析引擎

Part 1 摘要

MatrixOne是一款云原生数据库，不仅支持超大规模数据集上的高性能分析查询，同时具备高吞吐,低延迟的事务读写能力。本文介绍了MatrixOne数据库的存储引擎TAE（Transctional Analytical Engine）的架构。前文介绍了单机TAE的相关设计，本文将重点介绍云原生和存算分离相关的几个关键组件。
TAE-MatrixOne云原生事务与分析引擎
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很多数据库在使用对象存储时，要么作为冷备使用，要么以牺牲延迟为代价在提交事务时同步写入到对象存储中。TAE有效的利用云存储资源，将新写入的数据先保存到日志服务的本地磁盘中，随后异步的将日志中的数据转存至对象存储中。这样TAE既保留了存算分离的可能性，又避免了过高的写入延迟。
比如说：

TAE可以管理远大于本地存储容量的数据。本地内存和磁盘都可以作为缓存，只保存最新被访问到的数据；
TAE可以以很小的代价，在一个新结点上装载出完整的数据副本。这对于服务的 HA 还有计算资源的隔离非常的重要。
Part 2 LogService
为了减少写入延迟，TAE先将最新的数据持久化到日志中，随后异步的转存到对象存储里。所以TAE是通过协同日志和对象存储，以保证提交事务的持久性。TAE抽象出了日志层，可以以很小的代价接入任何日志服务。默认接入的是我们自研的LogService日志服务。
日志服务的核心需求有以下几点：
高吞吐
低延迟
高可靠
高可用
日志中存储的是最新提交事务的数据，当这些数据被异步转存到对象存储后，相关日志也会被删除。可以把日志看成一个在时间轴上的滑动窗口，TAE推动这个窗口不断的往前滑动，窗口以外的数据会被清除，并且TAE会确保落在窗口内的数据量不会非常大。因此没有必要为日志服务配置大容量的磁盘。
Part 3 DN（Data Node）
在写流程中，TAE会将提交事务写入日志，并且异步的转存至对象存储。这些都发生在DN（Data Node）结点。

上图展示了DN在执行一些写操作后的状态——上面的是内存状态机，中间的是日志，最下面的是对象存储：
第一个事务添加元数据Block-1, 并且插入A、B两行至Block-1。事务提交的日志是LSN=1；
第二个事务插入一行C至Block-1。事务提交日志是LSN=2；
第三个事务将Block-1持久化至对象存储上，修改Block-1元数据添加location=“1”, 产生该Block的第二个版本。事务提交日志是LSN=3。
DN状态机致力于将日志里的数据转存到对象存储上，但是转存顺序不完全依赖事务日志的单调性，如下图：

LSN[11-17]的已经转存，但是LSN[3-4,7-10]还在内存状态机内（原因已在单机TAE的文章中解释）。这只是一个临时状态，DN会根据特定的策略推动日志的窗口不断向前移动。

DN会在适当的时机选择一个事务作为快照候选点，并等待这个候选点之前的所有事务被转存后，以这个候选点的时间戳作为快照的时间戳保存成快照。当快照生成后，该事务之前所有的日志都可以被清理:

这里我们将快照后所有的日志称为LogTail。比如上图中“ckp-1” 没有生成前，LSN[1-17]都是LogTail。DN出现故障后，只需要从对象存储上读取最新的快照，并且从日志服务中读取LogTail，便可恢复出完整的状态机。
Part 4 CN（Compute Node）
分布式TAE不仅包括DN, 也包括负责协调所有查询负载的CN（Compute Node）。当集群加入一个新的CN, 它会从DN获取快照和LogTail信息，并且维护一个内存状态机。数据文件会按需从对象存储中拉取，并根据需要保存在缓存中。这种设计不需要在查询之前就拉取大量的数据文件，满足了高弹性CN的需求。
举例说明
加入一个CN到集群，此时DN的状态可以按照事务时间戳描述为[1,150]，表示拥有从时间戳1到150之间所有事务的数据。
DN的状态由以下三部分组成:
快照 [0,100]，该快照包含6个数据块 [“block-1”, “block-2”, “block-3”, “block-4”, “block-5”, “block-6”]
持久化的数据块 “block-7“ [115, 140]
内存数据块 “block-8” [120, 150]
此时新加入的CN状态可描述为 [0, 0]

CN接收到查询请求，假设该请求的时间戳为118：
CN检查当前状态机的状态为[0, 0], 最大时间戳小于118；
CN会向DN 发出一条读请求，请求0到118之间的LogTail；
CN收到DN的响应，将LogTail应用到本地的状态机；
更新CN状态机的状态为 [1, 118]；
开始查询。

CN接受到时间戳为130的查询请求：
CN检查当前状态机的状态为[1, 118], 最大时间戳小于130；
CN会向DN发出一条读请求，请求118到130之间的LogTail；
CN收到DN的响应，将LogTail应用到本地的状态机；
更新CN状态机的状态为[1, 130]；
开始查询。
Part 5 协同工作
MatrixOne支持CN的动态扩容以及多个DN（动态扩容暂时没有支持）。
定义表结构时，可以指定分区键，将表数据分布在多个DN上。每个CN表数据包含了多个DN分区的数据，这有利于一些跨分区的查询。

纵观DN的职责，主要有以下三点：
1.提交事务
a.冲突检测
b.写日志
c.应用事务到状态机
2.为CN提供LogTail服务
3.转存最新的事务数据至对象存储中，并且推动日志窗口
用户的计算负载不会被调度到DN, 我们认为当前架构下DN的数量可以控制在有限个数量，甚至单个 DN就可以满足大多数的需求。通过扩容CN的数量，提高系统的性能。
Part 6 冲突检测
事务被提交到DN前，会在CN的工作区内做一次基于事务起始时间戳的冲突检测，在被提交到DN后，只会与事务起始时间戳到当前最新时间戳内产生的增量数据做检测。
举例说明
CN处理事务Txn-[t1]的写请求时，会做一次基于时间戳t1的冲突检测
CN将Txn-[t1]提交给DN, DN会用Txn-[t1]的writeset和[t1,now]产生的writeset做一次冲突检测
增量冲突检测机制，可以提高DN处理事务的吞吐能力，不会随着表数据的增长而逐渐下降
Part 7 大事务
大事务通常会占用大量的内存，并且很可能导致冲突检测不够高效。提交大事务和同步大事务的LogTail也容易使DN成为瓶颈。
这里通过三种方式支持大事务:
CN在提交事务前，将事务的数据建好相关索引，并写入到对象存储中，提交至DN的只有相关元数据；
DN在提交事务时，利用相关的索引加速检测；
DN在提交事务时，只更新元数据。