在數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，給眾多IT從業(yè)人員帶來了相當(dāng)大的困擾—伴隨著大數(shù)據(jù)分析，商業(yè)智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)已不堪重負(fù)。在這樣的背景下，“數(shù)據(jù)庫平臺(tái)的構(gòu)建”逐漸成為一個(gè)備受關(guān)注的話題。

影響數(shù)據(jù)庫性能的三要素

     對于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)而言，絕大多數(shù)情況下影響數(shù)據(jù)庫性能的三個(gè)要素是：數(shù)據(jù)運(yùn)算能力、數(shù)據(jù)讀寫時(shí)延和數(shù)據(jù)吞吐帶寬，簡稱計(jì)算、時(shí)延、吞吐。計(jì)算指的是CPU的運(yùn)算能力，時(shí)延是數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)介質(zhì)跑到CPU所需的時(shí)間長短，吞吐則是數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)介質(zhì)到CPU的道路寬度。一般情況下，關(guān)注計(jì)算和時(shí)延是比較多的，但是在數(shù)據(jù)量越來越多的情況下，吞吐也成為影響數(shù)據(jù)庫性能的重要因素。如果吞吐帶寬不夠，會(huì)造成計(jì)算等待隊(duì)列的增加，CPU占用率虛高不下。這種情況下，即使增加再多的計(jì)算資源也于事無補(bǔ)，相當(dāng)于千軍萬馬擠獨(dú)木橋，馬再好也是枉然。一個(gè)高性能的數(shù)據(jù)庫平臺(tái)，一定是計(jì)算、時(shí)延、吞吐三方面的能力齊頭并進(jìn)，相互匹配。

計(jì)算能力由CPU主頻和核數(shù)決定，實(shí)踐中看CPU占用率就能夠大致確定CPU配置是否合適。時(shí)延的指標(biāo)很簡單，時(shí)間是衡量時(shí)延的唯一指標(biāo)。吞吐量則是通過每秒在I/O流中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)總量來衡量的。

從三要素到三方法

明確了影響性能的要素后，就可以著手改變各要素來提升數(shù)據(jù)庫平臺(tái)的性能。

1.計(jì)算能力：x86化的今天，提升計(jì)算能力就是：增加CPU內(nèi)核數(shù)量或升級CPU主頻。

2.時(shí)延能力：加快數(shù)據(jù)從存儲(chǔ)介質(zhì)到CPU的速度，即提升數(shù)據(jù)讀寫時(shí)延，從以下三方面努力：

a)降低存儲(chǔ)介質(zhì)的讀寫時(shí)延：使用電子尋址的Flash顆粒來替換旋轉(zhuǎn)的機(jī)械磁頭，是降低存儲(chǔ)介質(zhì)讀寫時(shí)延最有效的方法。實(shí)踐中可結(jié)合數(shù)據(jù)吞吐量來確定是選擇SAS總線上的SSD盤還是選擇PCIE總線上的Flash卡。

b)降低網(wǎng)絡(luò)的傳送時(shí)延：網(wǎng)絡(luò)時(shí)延則可以通過InfiniBand網(wǎng)絡(luò)來解決，注意不要選擇IPoIB，而是要使用RDS，相比傳統(tǒng)UDP協(xié)議，網(wǎng)絡(luò)延遲至少減一半。通過SRP協(xié)議，利用RDMA技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)層面?zhèn)魉蚐CSI指令和數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)能夠像操作本地SCSI設(shè)備一樣讀寫遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)，對于時(shí)延的降低，不是FC網(wǎng)絡(luò)能夠企及的。

c)擴(kuò)大存儲(chǔ)層的數(shù)據(jù)緩存大小：存儲(chǔ)層的數(shù)據(jù)緩存大小對時(shí)延也至關(guān)重要，如果有盡可能多的數(shù)據(jù)讀寫在緩存中進(jìn)行，就避免了數(shù)據(jù)下盤。緩存的大小以及緩存算法都對緩存命中率有直接的影響，這一點(diǎn)往往被忽略。除了單點(diǎn)緩存之外，分布式緩存技術(shù)也是非常重要的，通過分布式緩存技術(shù)，可以避免單點(diǎn)緩存的局限性，擴(kuò)大緩存的全局能力，增加緩存規(guī)模，提高緩存命中率。

3.吞吐能力：拓寬數(shù)據(jù)通路的方法有兩種：使用高速InfiniBand網(wǎng)絡(luò)、使用分布式存儲(chǔ)。前者比較容易想到，實(shí)施也簡單，基于FDR 的56Gb/s InfiniBand解決方案可實(shí)現(xiàn)每秒1.37億條消息的信息通信速率，在16個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，性能表現(xiàn)比QDR 40Gb/s InfiniBand高出20%-30%，而與FC、萬兆和4萬兆以太網(wǎng)相比，性能更是領(lǐng)先了100%到300%，是最高效的計(jì)算和存儲(chǔ)互聯(lián)方案。對于后者，分布式存儲(chǔ)，其好處在于不將數(shù)據(jù)集中存放在某幾塊存儲(chǔ)介質(zhì)上，而是將數(shù)據(jù)全部打散存放在多個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的許多個(gè)介質(zhì)上，這樣避免在大規(guī)模數(shù)據(jù)并發(fā)讀寫訪問時(shí)，存儲(chǔ)介質(zhì)的單點(diǎn)能力成為數(shù)據(jù)讀寫的瓶頸，通過分布式的并發(fā)能力來提升數(shù)據(jù)讀寫吞吐能力。注意的是，一定要使用高性能低時(shí)延的分布式塊存儲(chǔ)，分布式文件存儲(chǔ)是無法滿足性能要求的。

通過計(jì)算、時(shí)延、吞吐的三管齊下，通過使用SSD存儲(chǔ)介質(zhì)、InfiniBand網(wǎng)絡(luò)交換以及分布式存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)庫平臺(tái)的性能將得到極大提升。

未來為是何種模樣

     高性能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)未來向著內(nèi)存化、云化的方向在不斷發(fā)展。SAP的HANA內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，Oracle 12c的內(nèi)存特性，GemFire的分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)緩存，以及Spark的內(nèi)存并行計(jì)算，都在昭示著內(nèi)存化的未來方向，其本質(zhì)還是通過內(nèi)存的高速讀寫與高速總線來解決時(shí)延和吞吐問題。

     數(shù)據(jù)庫的云化，即DBaaS(數(shù)據(jù)庫即服務(wù))，其核心就是整合IT基礎(chǔ)設(shè)施中的硬軟件，實(shí)現(xiàn)簡單化、標(biāo)準(zhǔn)化和靈活性，提升可用性以及安全保障，同時(shí)降低成本。當(dāng)然，云化在性能和QoS方面也對IT基礎(chǔ)設(shè)施提出了更多增強(qiáng)性的挑戰(zhàn)。