从开始设计Cantian多主引擎这个项目之初，就一直有人在问我一个问题，基于Cantian的多写数据库集群，技术上可以做到多大，规模是否受限？
在元旦前的武汉，开放原子开发者大会上，做完关于Cantian的三层解耦及向量检索的报告之后，主持人代表观众问了我一个问题，就是Cantian是否有考虑过支持分布式数据库或者云化部署的模式。
这是个很有意思的话题，所以借元旦后的第一个周末，写一点我的看法。
参天借助一个插件嵌入MySQL实例，然后在存储加速层构建了一个全局的Cache（如下图）。这使得多个MySQL实例之间可以对同一个表进行多读多写操作，实现了
类似Oracle RAC的能力。
集群中的每个页面，都可以视为一个资源，在执行事务的时候，事务需要的资源（页面）都要被协商调度到事务执行节点（因此Cantian系统中不会出现“分布式事务”）。
Requester（R）是资源请求方。Master(M)是资源的登记服务。①请求方需要向Master询问及索取资源。如无人持有资源，Master可以告知requester，从存储读页面并成为Owner(O)。如果已经有了Owner，②Master会通知其把资源转移到Requester。③完成转移之后，④Requester变成新的Owner并通知Master更新。
所以在事务跨节点执行期间，其实涉及的主要就是这三个角色通信，他们最多分布在3个不同的实例上。
事实上，只要两个不同实例执行的事务涉及的资源不同，冲突很少，就不会有资源来回迁移的问题。而且每个实例都会把自己需要的资源（Owner代表的Page）放到本地缓存，与事务之间形成本地化，执行效率是提高的。这也是为什么Cantian+MySQL实测的TPC-C结果，2节点的线性度比单节点可以提升1.6倍以上。
随着节点进一步增多，虽然集群规模在变大，但是上述三个角色构成的“铁三角”没有变化，因此对于每个事务而言，参与的实例和网络交互没什么变化，只要没有很多资源访问冲突。性能的线性度不会随着集群规模变大受影响。
可能有人会问访问冲突很少这个假设是否合理。其实不管哪种技术架构，甚至不管是否在数据库领域，资源的耦合永远都是横向扩展的敌人。可以横向几千节点的分布式架构，一个基本假设也是节点间/shard间没有太多的关联与资源耦合才能成立。
所以当节点真的很多的时候，其实资源合理分配可能像下面的样子，每个实例执行各自的事务，事务之间资源冲突较少，各自缓存各自的页面。所有数据都在一套共享存储中。
到了这里，如果我们再回顾一下《
分布式数据库的多主，有哪几种方式？》中的这张图就会发现，既然我们有了访问冲突不大的这种假设，那么不论是Cantian的多主架构，还是分布式Sharding架构，他们的运行时资源布局似乎呈现了相似的模样，即每个实例都在管理自己需要的资源。
上面的分布式数据库一个Shard的实例故障时，是通过主从倒换的方式完成故障接管修复的，其中一个从节点需要升主回放日志。
而Cantian多主则是基于共享缓存和集群管理，在故障时直接有另外一个主实例提供服务即可，没有主从倒换的过程，只有重新路由的过程，能够快速恢复。
上面的分布式数据库，其Shard分配策略是固定不变的。所以如果出现了跨Shard操作，就必须用分布式事务解决。
Cantian的分配策略，是基于RMO三个角色动态决定的，随着业务访问的变化，Cantian会自动去调整Owner的布局分配来让事务的资源局部性最好，不会产生分布式事务。
当然了，目前一些原生分布式数据库，对于上面提到的故障切换接管会有更优雅一些的处理方式。
继而，我们还可以考虑做进一步的资源局部性优化，比如实例1/2与实例3/4的操作来自不同业务部门，他们之间没有互访需求这时我们就可以把RMO的角色分配（主要是M的分配）进一步局部化，让实例1/2相关RMO交互尽量局限在左侧虚框，同样3/4的RMO交互也尽量局限在右侧虚框。两个虚框整体还是一个集群，数据依然共享一套存储。
至此我们发现，如果把虚框映射到分布式数据库的“Shard”概念上去，那么上面描述的其实就是一个可以横向扩展且支持多读多写（RAC）和缓存级同步快速倒换的架构了。
在Shard（姑且先借用这个词这么叫吧）内，多个实例之间是多主基于RMO调度的共享缓存，在Shard间资源访问冲突极低，Master不跨Shard分配。
所以，当时主持人的问题，我回答的是Cantian的架构本身，和分布式之间是完全可以深度结合起来的。
可能有小伙伴会指出，这个是不是和Oracle的Sharding很像。确实，只要把问题说透了，阳光底下确实没啥新鲜事。
所以Cantian多主架构，其实可以很容易地扩展成大规模集群。对此，你怎么看。
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