日前，Distributed Cloud|2021全球分布式云大会·上海站隆重召开。腾讯云凭借其信息技术系统的安全可控性和前沿技术的创新性，在一众企业中脱颖而出，荣获“分布式数据库创新技术奖”。这是继腾讯云数据库TDSQL获第四届中国保险大数据分析与人工智能创新国际峰会年度“保险创新者大奖”之后再次获评。
在云原生专题论坛上，腾讯云数据库产品专家梁文灿先生就腾讯云企业级分布式数据库TDSQL生态发展战略、落地应用案例做出了详细介绍。同时腾讯云数据库专家工程师张远先生对云原生数据库TDSQL-C的内核关键技术进行了深入解读。
TDSQL-C基于全新计算存储分离的分布式数据库架构，融合传统数据库和云计算技术优势，100%兼容MySQL和PostgreSQL，极致计算能力突破千核，存储容量达PB级别，使得性能和安全性媲美商用数据库。并且TDSQL-C支持集群和Serverless灵活弹性部署，克服传统架构下的存储量受限、扩展难、主从延迟高等缺点，充分释放领先技术的成本效益，最高可为企业节省90%的成本。
下面带来腾讯云数据库专家工程师张远老师主题为《腾讯云TDSQL-C云原生数据库技术》的文字版。
TDSQL-C 简介
张远介绍说，TDSQL-C是腾讯云自研的新一代企业级云原生分布式数据库，经过五年的打磨，在总体架构上，TDSQL-C是基于共享存储的存储和计算分离的架构。
与传统的MySQL主备架构对比，可以看到传统的MySQL主备通过binlog进行逻辑复制，而TDSQL-C是通过redo日志进行的物理复制；传统的MySQL需要向存储写多份数据包括data，binlog，redo log等， 而TDSQL-C只需向存储写一份redo日志即可；传统的MySQL主备各存储一份数据，而TDSQL-C基于共享存储只有一份数据。
TDSQL-C具有以下几个关键的特性：
（1）可靠性。TDSQL-C基于共享存储的云原生架构，存储是多副本的，能够保证数据可靠性。同时能够做到即时回滚，任意时间数据都可靠。
（2）极致性能。腾讯云对主备机读写性能做了全面优化，同时也根据不同规格做针对性优化。
（3）可用性。TDSQL-C可以做到秒级的RTO，故障几乎无感知，同时主备延迟可以做到毫秒级。此外，基于共享内存，数据能够快速恢复、快速预热。
（4）弹性扩展。数据能够快速透明拓展，而且容量最大可以达到1PB，满足大的需求。
TDSQL-C 内核关键技术
张远演讲的第二部分围绕关键特性展开，详细介绍了TDSQL-C特性背后的技术原理和细节。
1、TDSQL-C之高性能
（1）TDSQL-C 高性能-plan cache
TDSQL-C 高性能的一个重要优化是实现了查询计划缓存，称之为plan cache。
图中展示了一条SQL在数据库中的执行过程，会经过以下几个阶段：
首先MySQL server接受到用户的SQL请求，在parse阶段解析为逻辑的执行计划树，接下来在查询优化阶段生成物理的查询计划，然后执行器从存储引擎获取数据进行计算。
经过plan cache优化后，一条SQL执行过程省略了前面的解析和查询优化阶段，SQL的执行时间大大缩短了。
优化效果以sysbench场景为例，不同颜色代表不同阶段的耗时，可以看到经过plan cache优化后，parse和查询优化时间减少了，性能提升了70%左右。
（2）TDSQL-C高性能-异步组提交
TDSQL-C是计算和存储分离的架构，因此计算节点和存储节点之间的网络IO存在一定时延。而写事务提交时需要保证redo先刷盘才能完成提交，因此Redo日志刷盘存在网络IO。TDSQL-C在线程池的基础上进行了异步组提交优化，事务提交交给后台线程异步完成，将线程池资源提前释放从而能够去处理更多的请求。优化后整体的读写事务QPS有70%的提升。
（3）TDSQL-C 高性能-Log Compaction
TDSQL-C是基于日志的数据库，计算机节点和存储节点之间有日志的传输，同时Master节点和TXStore存储之间也有redo日志传输，TDSQL-C将redo日志进行了压缩。
下图是redo日志的结构，一条普通的redo日志包括日志头和日志内容，日志头主要包括日志类型以及Space ID和pageno等信息。通常情况下日志头占了日志的较大一部分。TDSQL-C对redo日志进行压缩存储，对于同一页面进行修改的多条redo日志可以共享一个日志头。优化后redo日志量减少了30%。
2、TDSQL-C之高可用
（1）TDSQL-C 高可用-物理复制
传统的MySQL的是通过binlog进行复制的。Binlog复制是在MySQL server层进行的，binlog记录的是逻辑的修改记录，binlog在备库apply需要经过server层的parser,optimizer后再经过engine的btree查找才能修改到对应的记录。这个路径比较长，复制速度慢。
而腾讯云TDSQL-C采用的是redo物理复制。Redo日志记录的是页面物理修改记录，redo复制是在engine层进行的，备库apply redo日志不需要查找就可以直接定位到页面，在内存中完成页面的修改，因此复制速度快。
更重要的一点是，TDSQL-C是基于共享存储的，主备数据物理上是一致的，而binlog复制只能保证逻辑一致。
（2）TDSQL-C 高可用-备库延迟优化
TDSQL-C高可用另一个优化是备库延迟优化，TDSQL-C最多支持16个备库提供读服务，备库延迟可以达到毫秒级别。其中一个优化就是备库读写IO冲突优化。TDSQL-C备库是提供读服务的，同时备库也会apply主库传来的redo日志。
张远以场景举例说，首先用户读取pageA，pageA不在buffer pool中，那么会从TXStore中请求pageA，TXStore中请求pageA就存在网络和IO的开销。同时redo日志回放线程上有log1/log2/log3正在等待回放到pageA上。也就是说，用户发起的读操作可能阻塞redo日志回放线程，从而导致主备延迟。
优化方案是将pageA上的redo日志缓存到page上的链表中，pageA IO完成以后再将链表中的redo日志回放到pageA上。这样pageA的IO过程就不阻塞redo的回放了。
（3）TDSQL-C 高可用-独立buffer pool
TDSQL-C 高可用的另一个优化是独立buffer pool。Buffer pool是InnoDB数据页的缓存。计算节点HA重启后，buffer pool需要重新加载进行预热，持续时间比较长，期间业务会受到较大影响。
TDSQL-C 将buffer pool从计算节点独立出来放到共享内存中，计算节点crash后buffer pool可以独立存在。这样一来，Buffer pool 不需要预热，重启时间也缩短了。
（4）TDSQL-C 高可用-秒级RTO
TDSQL-C在基于redo日志的架构下，计算节点crash recovery不需要apply redo，redo的apply由存储节点来完成。从而crash recovery时间相比传统MySQL要快很多。在此基础上，TDSQL-C做了更多的优化，可以做到秒级RTO。例如经过测试，大规格实例重启速度比较慢。
例如buffer pool为500G的大实例重启，初始化buffer pool耗时23秒，这对于用户来说是不可接受的。优化方案是并行初始化加pag上的mutex延迟初始化。并行初始化是指按InnoDB buffer pool instance来并行初始化。而page mutex延迟初始化，是指当page首次使用时才初始化，而不是在启动时全部都初始化。优化后buffer pool初始化速度提升近20倍，而且腾讯云将这个方案也贡献给了MySQL官方。另外回滚段并行初始化也贡献给了MySQL官方。
TDSQL-C 之弹性扩展
TDSQL-C 备库可以提供读服务。为了提供更好的读服务，腾讯云做了许多读优化。Btree一致性读优化就是其中一个。
Btree在数据的更新过程中会发生SMO操作，即btree的分裂或合并。
如图所示，Btree发现分裂，page B分裂为pageB和pageC。Btree分裂时，用户查询pageB可能导致数据不一致甚至crash。但主库在Btree发生分裂时会通过index锁和page lock的方式保证正在发生分裂的page不被其他用户访问。但对于备库来说，备库通过redo日志不能感知Btree的SMO操作，SMO操作所产生的日志只有页面修改的信息，redo日志中没有index lock上锁信息。因此备库在SMO过程是没有被保护的，备库的查询可能异常。
这里有一个可选方案就是将SMO操作index lock记录到日志中，备库解析index lock日志对整个btree加index lock。但index lock会锁整个btree导致并发查询性能比较差。
TDSQL-C对此进行了优化，MySQL的SMO操作是原子的，所有产生的redo日志都在一个mini-transaction中。引入新的日志类型来标记redo日志中SMO操作的边界。这样用户在查询btree过程遇到page在SMO操作重新扫描btree即可。例如用户访问page A时会判断一下page是否在SMO，如果A在，则会在mtr start和end之间则重试。
这样优化后，备库读不会被主库更新产生的SMO操作所阻塞。
TDSQL-C 其它特性
TDSQL-C 秒改列（instant modify column）
在官方MySQL8.0支持instant add column后，修改列类型操作便顺势成为MySQL中最不友好的DDL类型，修改列类型既不是inplace的同时也需要rebuild table。而在我们用户实践中，修改列类型也是用户执行比较频繁的DDL之一，而此操作会长时间阻塞用户的读写请求，对业务的影响非常大。
TDSQL-C创新的支持了instant modify column功能，达到了秒级修改列的效果。
具体的实现方式是：
a.元数据多版本化, 表元数据保存列的多个版本信息，用户只能看到的总是最新的表元数据。
b.行记录增加版本信息对应到不同版本的表元数据上。
c.修改列只修改元数据，修改列的过程中不修改实际的行记录。
d.行记录读取时，老版本记录会自动转换为最新版本的记录。
e.行记录更新时，老版本记录会自动更新为最新版本的记录。
值得注意的是，这是业界首创的方案。
TDSQL-C purge预读
Undo 空间膨胀问题是MySQL历史老大难问题，TDSQL-C创新的通过purge预读解决了此问题。Purge会读取undo page并清理delete mark的记录，清理完成后会释放undo page，从而最终释放undo表空间。IO bound场景， purge时读取undo page更容易出现remote IO。而remote IO时占用时间比较长，导致purge不及时undo日志空间膨胀。
解决方法是实现purge预读机制：
a.根据事务提交顺序在内存中保存undo page的purge顺序用于预读。
b.Purge coordinator异步预读这些page。
TDSQL-C 展望
展望TDSQL-C的未来发展，张远表示，未来TDSQL-C会进一步加强查询优化的能力，比如增加新的join类型如SMJ， 以及在parallel query上做一些拓展。同时TDSQL在支持多写方面会进一步探索，未来TDSQL-C也会向HTAP方向演进，TDSQL-C会同时具备OLTP和OLAP的能力。
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