ITPub博客

首页 > 数据库 > 国内数据库 > 5G革命:如何让「数据」实现最大性能?

5G革命:如何让「数据」实现最大性能?

原创 国内数据库 作者:VoltDB_China 时间:2020-11-23 09:49:16 0 删除 编辑

早在2000年代中期,H-Store第一次在M.I.T.被我们提出来,VoltDB是H-Store的商业化产品,它表示结构相似的数据会被连续存放到一起。在本文的后续描述中,我们将使用V-H来缩写。
V-H的设计(始于2004年)强调了在每秒可观的低延迟(以毫秒为单位)的情况下,以每秒大规模事务(TPS)的方式实现最大性能。 这样做的理由是,随着更快的辅助存储(例如SSD和NVRAM)的出现,基于磁盘的DBMS的性能将会提高。
综上,必须设计基于RAM的DBMS,这样相对于传统的DBMS系统而言,才具有明显的性能优势。

V-H采用了3个关键的技术聚焦点:

2.1 聚焦单分区事务性

多节点主内存DBMS必须跨各个节点对数据进行分区。多节点事务不可避免地涉及负载很大的分布式并发控制协议。正如在[Harding]所描述,分布式并发控制大大降低了操作执行速度。如果事务之间存在重大资源等待,吞吐量也会大大降低。为了避免这种开销,V-H专注于优化所谓的单分区事务。
在这种情况下,应用程序设计人员应组织其数据,以便几乎所有事务都不会跨越多个节点上的数据。许多应用程序自然是“单个部分”,例如更新单个用户的余额,并检查其授权电话呼叫权限。换句话说,将用户帐户划分为多个节点将使上述交易仅跨越一个分区。另一方面,将资金从一个帐户转移到另一个帐户通常不能成为单一分区,因为通常无法将两个帐户都聚集在一个分区中。
总而言之,许多应用程序可以做成单个分区,而有些则不能。另外,几个非常大的应用程序都坚持认为所有事务都是单个分区的。因此,他们禁止将多分区事务作为应用程序体系结构的最佳实践,以使性能最大化。
V-H选择针对“单分区”事务进行优化,使其可以达到很高的运行性能。
尽管V-H也可以执行“多分区”事务,但它们的性能并不高。我们应该在主要是单个分区的场景中使用VoltDB。

2.2 聚焦在存储过程

大多数OLTP用例主要包含重复性事务,因此,有一些大批量交易类型。因为执行单个事务需要服务器与客户端中的多次通信,所以使用ODBC / JDBC执行这些操作不是最佳选择。
NoSQL中单次访问接口的应用程序,其中值被一对一地检索到客户端处理,也会有类似的通信开销,这不仅会导致多次客户端-服务器通信开销,而且还会导致对网络带宽使用造成不必要的压力。相反,如果使用存储过程接口,在这种情况下,事务执行代码(Java和SQL的混合)被移入DBMS,可以仅用一条通信消息执行它。1980年代中期Sybase引入存储过程时,相比到ODBC / JDBC接口数据访问,大约有5倍的性能优势。
因此,V-H使存储过程接口以获得更高的运行性能。

2.3 聚焦在主动-主动数据复制

基本上所有OLTP应用程序都需要高可用性(HA)。这要求每个对象被复制多次,并且崩溃时要求系统故障转移到备份。在正常处理期间,V-H必须确保处理所有副本都执行相关事务,或都不处理任何事务。只有这样,V-H才会实现“故障转移”而不会导致数据损坏。
执行副本更新有两种可行的策略:

2.3.1 主动-主动复制

即:事务在所有副本上执行,并在所有节点上本地提交。
在这种情况下,所有副本都是“活动的”,并且每个具有副本的站点都将进行事务处理。
例如,AT&T将让东海岸和西海岸的客户与最近的集群进行对话,并在后台进行主动复制同步。

2.3.2 主动-被动复制

即将一个副本指定为主副本,并首先在其中执行每个事务。日志记录写入此节点,然后通过网络移至备份节点。
在每个备份中,日志都会前滚以使辅助数据库与主数据库同步。

鉴于有两种可行的策略,应选择哪一种?
几年前,[Malvaiya]在VoltDB中实现了单副本崩溃恢复。他比较了两种策略:
1.在恢复时编写命令日志并重新运行命令
2.写入数据日志,并在恢复时将日志前滚。
他发现命令日志在执行期间的开销可以忽略不计,因此比数据记录方法快得多。[Yu]将此代码扩展到了复制,并实现了主动-主动和主动-被动复制。他发现主动-主动是性能优胜者,几乎是两倍。
所以VoltDB专注于主动-主动复制,这需要V-H偶然使用的确定性的并发控制策略。相反,大多数V-H竞争对手使用不确定的并发控制策略(例如,动态锁定,乐观并发控制,多版本并发控制)。因此,主动-主动不是这些系统的选择,它们也没有两倍速度优势。
总体而言,这三个决策使V-H可以比其他主要内存DBMS在事务处理上甚至可以快到一个数量级。在基准([Somagani],[Acme])测试中,V-H在合理大小的群集上每秒运行1M事务。到目前为止,这比我们所知道的任何客户工作负载都要快。因此,V-H竞争者可以按订单运行这些工作负载,但是需要投入更多的硬件成本。

不过伴随5G应用的兴起,这种竞争格局将发生巨大变化。
5G有望提供更高的带宽,更高的密度(每平方千米最多一百万个设备)和毫秒级延迟。设备的这种密度迫使新的无线接入网(RAN)小区技术避免饱和现有网络。反过来,这将成倍增加数据库TPS的数量,以便:
更新网络中每个设备的状态更改信息

对每个新设备通信都执行实时身份验证和授权策略此外,网络切片是5G要求,一部分网络专用于每个用例,例如:工业物联网,视频,VR等。每种情况都需要即时决策,以实现负载平衡和服务质量保证,以增加用户数量(人员+物联网设备)。

为了演示更高TPS的需求,让我们考虑一个典型的无线运营商示例:一个中等大小的运营商可能支持1000万部电话;较大的可能有1.5亿。典型的无线运营商具有大量事务交易型的应用程序。这里有一些例子:
计费和收费:当前的网络以6秒为增量计费,即每分钟10次。如果普通电话的占空比为10%,则小型网络每分钟有600万个计费事件,或每秒100,000个。对于较大的网络,该数目要高得多。随着时间的流逝,物联网设备的数量预计至少会翻两番。这样,计费将是一个非常高的TPS应用程序,并且在毫秒级的延迟下不会降低一致性要求。
新服务:物联网设备预计将继续在5G世界中启用新服务。这些将包括医疗警报应用程序,当人跌倒或摔倒时可连接到紧急人员救援。由于足球场中的订户非常集中,因此动态地旋转地理围栏子网以应对连接高峰。智能计量将实现个性化的客户体验和沟通,并促进对电网消耗,能源需求的分析,并符合新的法规要求。在风能和太阳能农场,5G还可以对IOT传感器进行连续监控和预测性维护。

总而言之,由于5G的特性,让很多应用的事务性操作需求飞速增长。
另外,大多数无线应用程序(例如计费)是单分区事务,可以充分发挥VoltDB的架构设计优势。对于这类应用程序,即便是中等大小的无线运营商,也必须每秒支持数百万个事务。大多数内存DBMS并不能支持这种数量的事务。
在这里插入图片描述

VoltDB是一个例外,我们一些准测试也显示了架构理念上的领先性。如果您是KTPS应用程序(每秒数千个事务),那么有很多解决方案。但如果您期待MTPS(每秒数百万个事务),请尝试一下VoltDB。

作者:Michael Stonebraker

参考引用
[Harding]
[Malvaiya]
[Yu] ~pavlo/blog/2013/12/fall-2013-research.html
[Somagani] https://www.voltdb.com/blog/2018/11/06/benchmarking-voltdb-on-the-cloud/
[Acme] https://www.voltdb.com/blog/2015/11/17/comparing-cloud-performance-ycsb/


来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/69903219/viewspace-2735946/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

请登录后发表评论 登录
全部评论
VOLTDB诞生作为支持云端部署的内存数据库,并在持续增强流计算能力,原生分布式架构提供了可伸缩性,同时完全满足ACID要求,数据安全可靠。VOLTDB采用关系型数据存储,支持严格的事务模型和标准SQL。由2014图灵奖得主Mike Stonebraker博士领导全新设计的架构。

注册时间:2019-01-03

  • 博文量
    39
  • 访问量
    21942