12月13-14日，由云栖社区与阿里巴巴技术协会共同主办的《2017阿里巴巴双11技术十二讲》顺利结束，集中为大家分享了2017双11背后的黑科技。本文是《新一代数据库技术在双11中的应用》演讲整理，本文主要从数据库上云和弹性调度开始谈起，重点分享了新一代数据库以及其在双11中的应用，包括X-DB、X-KV和ESDB等。内容如下。
分享嘉宾：
张瑞：阿里巴巴研究员，阿里集团数据库技术团队负责人，经历阿里数据库技术变革历程，连续六年作为数据库总负责人参与双11备战工作。
双11是一场技术大练兵，是互联网界的超级工程。需要做到支撑尽可能高的零点峰值，给用户最好的体验；也要做到成本尽可能低，要求极致的弹性能力；还要做到整体系统的稳定。
数据库如何实现极致弹性能力
数据库上云
数据库实现弹性是比较难的，数据库对性能要求非常高，因此，必须实现数据库上云，但是如何上云呢？
数据库上云面临以下几个难点：
1.数据库如何上云，并快速构建混合云？
2.如何降低虚拟化带来的性能损耗？
3.公有云环境和内部网络的互通问题。
经过几年的探索，这些难点都已得到解决。第一，高性能ECS可以和物理机性能一样，主要使用了SPDK、DPDK技术和NVMe存储，让虚拟化损耗非常小，接近物理机；第二，数据库弹性混合云问题得到解决，可以同时管理云上和云下环境，用户可以在双11前把混合云构建起来，支撑双十一峰值。
数据库弹性调度
只有上云是远远不够的，还要进行离在线混布。而数据库实现弹性调度的两大基础条件是容器化和计算存储分离。容器性能需要与物理机持平，存储计算分离依赖于硬件的发展，25G网络和高性能分布式存储盘古让其成为可能。
数据库存储计算分离架构如图，包括存储层、网络层和计算层，存储使用阿里自研分布式存储系统-盘古，数据库计算节点则部署在阿里自研容器（Pouch）中，除此以外，还有存储管控系统。
为了实现存储和计算分离，我们在存储上做了许多工作，包括：
二三异步：第三个副本异步完成，平均延时降低10%以上，4个9 latency降低3-4倍；
QoS流控：根据前台业务负载情况控制后台IO流量，保证写入性能；
快速Failover：存储集群单机FO优化为5s，达到业界领先水平；
高可用部署：单集群四Rack部署，将数据可靠性提升到10个9。
在数据库方面我们也做了大量优化，最重要的是降低网络吞吐，以此来降低网络延迟对于数据库性能的影响。比如：redo sync优化，吞吐提升100%；由于盘古存储支持原子写，所以我们关闭Double Write Buffer，高压力下吞吐提升20%，带宽节省100%。
双11数据库混布技术
容器化和存储计算分离，使得数据库无状态化，具备调度能力。在双11高峰，通过将共享存储挂载到不同的计算集群（离线集群），实现数据库的快速弹性。
阿里新一代数据库技术
阿里最早是商业数据库，然后我们做去IOE，研发出阿里MySQL分支AliSQL和分布式中间件TDDL。2016年，我们开始思考新一代数据库技术X-DB，X代表追求极限性能，挑战无限可能的含义。
阿里的业务场景对于数据库有很高的要求：
数据要可扩展；
持续可用、数据要强一致；
数据量大、重要程度高；
数据有明显的生命周期特性，冷热数据特点鲜明；
交易、库存，支付等业务，操作逻辑简单，要求高性能。
因此，定义新一代数据库就要包含几个重要特点：具备数据强一致、全球部署能力；内置分布式、高性能、高可用能力；具备自动数据生命周期管理能力。
X-DB架构图
X-DB架构如图，引入Paxos分布式一致性协议解决问题；可异地部署，虽然网络延时增加，但能够保持高性能（吞吐），在同城三节点部署模式下，性能与单机持平，同时具备网络抖动的高容忍性。
X-DB核心技术之一：高性能Paxos基础库X-Paxos是实现三节点能力的核心，可实现跨AZ、Region的数据强一致能力，实现5个9以上的持续可用率。
X-DB核心技术之二：Batching & Pipelining。X-DB在事务提交时，必须保证日志在数据库节点的多数派收到并提交，这是保证数据强一致基础，由于事务在提交时必须需要跨网络，这一定会导致延时增加，要保证高延时下的吞吐是非常困难的。Batching & Pipelining技术保证尽可能批量提交，数据可以乱序接收和确认，最终保证日志顺序提交。可以在高延时的情况下，保持很高的吞吐能力。
X-DB核心技术之三：异步化提交，数据库线程池在提交时会等待，为了最大程度提升性能，我们采用了异步化提交技术，最大可能保证数据库线程池可以高效工作。通过这些技术保证X-DB在三节点模式下的高吞吐量。
X-DB与MySQL Group Replication的对比测试
我们与Oracle官方的Group Replication作对比。在三节点同IDC部署模式下，sysbench标准化测试。Insert场景，我们可以做到MySQL官方的2.4倍，响应时间比官方低。
在三节点三地部署模式下，sysbench标准化测试。Insert场景，X-DB（5.04万）性能优势特别明显，是MySQL GR（0.85万）的5.94倍，响应延时X-DB（58ms）是MySQL GR（150ms）的38%。
典型应用场景
同城跨AZ部署替代传统主备模式，我们把原来主备模式变成三节点，解决跨AZ数据质量问题和高可用问题。跨AZ数据强一致，单AZ不可用数据零丢失、单AZ不可用秒级切换、切换自封闭，无第三方组件。相对主备模式零成本增加。
跨Region部署，用更底层的数据库技术解决异地多活问题，三地六副本（主备模式）降低为三地四副本（三地五节点四数据），对于业务来说，可以享受跨Region数据强一致，单个Region不可用零数据丢失；跨Region强同步下依然保持高性能；切换策略灵活，可以优先切换同Region，也可定制跨Region切换顺序。
数据库在双11中的黑科技
X-KV在双11中的应用
X-KV是基于MySQL Memcached plugin的增强，今年我们做了大幅度的改进，支持更多数据类型，支持非唯一索引、组合索引，支持Multi get 功能，支持Online Schema change，最大变化是通过TDDL支持SQL转换。对于业务方，X-KV优势是超高读取性能，数据强一致；减少应用响应时间，降低成本；同时支持SQL，应用可以透明迁移。
TDDL for X-KV优化如下：
独立KV连接池：SQL和KV连接池相互独立；变更时，两套连接池保持协同一致；应用可以快速在两套接口之间切换。
优化的KV通信协议：不再需要分隔符，协议实现。
结果集自动类型转换：字符串自动转换为MySQL类型。
交易卖家库的性能瓶颈解决方案
随着双11交易量增长，近两年交易卖家库的同步延时一直比较大，导致商户不能及时处理双11订单；且卖家库有大量复杂的查询，性能差。我们曾经通过为大卖家设置独立队列、同步链路合并操作和卖家库限流等进行优化，但仍然没有完全解决问题。
ESDB是基于ES打造的分布式文档数据库，我们在ES的基础上，支持了SQL接口，应用可以从MySQL无缝迁移到ESDB；针对大卖家，提供动态二级散列功能，解决大卖家同步的性能瓶颈。同时还做了大量的性能优化和限流保护等功能。
数据库监控系统演进
数据库秒级监控的技术挑战有很多，具体有以下四点：
1.海量数据：平均每秒处理1000万项监控指标，峰值1400万；
2.复杂的聚合逻辑：地域、机房、单元、业务集群、数据库主备等多维度数据聚合；
3.实时性要求高：监控盯屏需要立即看到上一秒的监控数值；
4.计算资源：占用尽可能少的资源进行采集和计算。
整个链路经历三代架构：第一代，Agent + MySQL；第二代，Agent + datahub + 分布式NoSQL；第三代，Agent + 实时计算引擎 + HiTSDB。
HiTSDB是阿里自研的时序数据库，通过实时计算引擎将秒级性能数据、全量SQL运行状况进行预先处理后，存储在HiTSDB中。通过第三代架构，实现了双11高峰不降低的秒级监控能力，这对我们了解系统运行状况、诊断问题是非常有帮助的。
CloudDBA在双11中的应用
阿里拥有业界最富有经验的DBA，海量的性能诊断数据。我们的目标是把阿里DBA的经验、大数据和机器智能技术结合起来，目标是三年后不再需要DBA做数据库诊断、优化等工作，而是让机器来完成数据库的智能化管理。我们认为自诊断、自优化、自运维是未来数据库技术发展的重要方向。
CloudDBA在今年双11也做了一些探索，通过对全量SQL以及监控数据的分析，我们实现了SQL自动优化（慢SQL调优）、空间优化（无用表无用索引分析）、访问模型优化（SQL和KV）和存储空间增长预测等功能。
展望明年双11，Higher，Faster，Smarter
更高：更高交易创建峰值；
更快：高性能数据库、高性能存储；
更智能：CloudDBA发挥更大价值。