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空心|Aurora，万字详文：腾讯数据库专家深度探索Amazon( 十 )


在1.2节我们提到“鉴于以上几点 ， 备机数据获取和更新的这个细节 ， 算是个谜” ， 即备机的数据获取 ， 是从存储层而来还是从主节点而来？我们不妨做个论文没有提及的猜想：备机的数据 ， 源自存储层和主节点 ， 存储层统一向上层提供数据页的缓冲服务 ， 用以不断响应计算层的数据缺页请求 ， 这起到了传统的数据缓冲区的作用 。 而主节点传输日志给备节点 ， 备节点可以从中解析出UNDO日志信息（UNDO也是受到REDO的保护的） ， 从而能够构造出主节点在某个时刻的完整的计算环境状态（数据缓冲区+UNDO信息） ， 这样 ， 备机就可以为接到的读请求构造一致的“ReadView” ， 为读操作提供了事务读数据的一致性状态 。 如为此点 ， 则是一个巧妙的设计 。 更进一步 ， 主机直接传输给备机的 ， 可以只是准备写入REDO的UNDO信息 。
3.4锁管理
基于MySQL的Aurora同样使用了基于封锁的并发访问控制技术 。 但是 ， Aurora改造了MySQL的锁管理器 ， 这点论文没有提及 ， 而在2017年的Percona技术大会上 ， Aurora的一个分享展示了如图1-11的内容 。 图中显示 ， 在MySQL的锁表管理器上 ， 对于Scan、Delete、Insert三种操作 ， 把lock互斥了三种类型的并发 ， 而Aurora分别按操作类型加锁“lockmanager” ， 提高了并发度 ， 这样的锁 ， 看起来是一个系统锁 ， 把一个粗粒度的系统锁拆分为三个细粒度的系统锁 。 但是 ， 较为奇怪的是 ， 如图1-12 ， Aurora展示了其效果却十分的惊人（图1-13是测试环境的配置） 。
4.云服务能力
4.1强化的云服务能力
除了通过更多的数据冗余（跨3个AZ的6个副本）提高高可用性外 ， Aurora还有着其他强大的云服务能力 ， 这是云数据库需要重点建设的能力 。
存储方面 ， 存储的单位是段（segment） ， 每个段的大小为10G ， 单实例数据库存储最大限是64TB 。
处理系统故障方面：
10秒内完成一个10G的Segment的网络迁移 。 30秒完成故障转移 。 以Segment为单位周期性并行备份 。 以REDO日志为单位周期性并行备份 。 通过日志实时地持续恢复 ， 提供了更快的crashrecovery 。性能方面：
更快的索引构建 。 采用自底向上的索引构建方式 ， 比MySQL快２倍到４倍 。 无锁并发Read-View算法 。 构造ReadView采用无锁算法减少竞争提高性能 。 无锁队列提高审计功能的速度 。 其他如热行竞争、批量数据插入等性能提升明显 。其他云服务：
提供快速provisioning和部署 。 自动安装补丁和软件升级 。 备份和point-in-time恢复 。 计算和存储的扩展性支持 。如图1-3所示 ， 存储系统的元数据存于AmazonDynamoDB中 ， 使用AmazonSWF提供的工作流实现对Aurora的自动化管理 ， 这也是云中规模化服务的重要能力 。
万能数据库
AWS的Aurora不只是MySQL的一个分支版本 ， 更像是一个万能的数据库系统 ， 这样的系统 ， 通过兼容各种主流数据库的SQL语法、功能 ， 也许能在云上一统数据库的服务 ， 把各种数据库的用户应用接入 ， 通过统一的一个分布式的数据库引擎 ， 提供各种数据库的数据服务能力 。
AWS的官网 ， 声明了“兼容PostgreSQL的AmazonAurora”如下：


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