YashanDB 数据库自动扩展功能及配置指南

随着企业业务规模的不断增长，数据库面临越来越复杂的性能瓶颈和容量压力。传统的垂直扩展受限于单节点资源，难以满足海量数据处理与高并发访问需求。同时，确保数据一致性和系统高可用在多节点环境中也提出了较高挑战。YashanDB 通过其完善的自动扩展机制，结合独特的部署架构和高效的存储管理，为用户提供了弹性、高效与一致性的数据库服务。本指南面向 YashanDB 数据库运维和架构设计人员，详细介绍其自动扩展的技术原理、核心功能及配置方法，助力用户优化资源使用体验，实现业务平稳快速发展。

YashanDB 自动扩展概述

YashanDB 支持三种主要的部署形态：单机部署、分布式部署和共享集群部署，其中自动扩展功能以分布式部署和共享集群部署为核心实现基础。

自动扩展能力指数据库集群可动态增加或减少计算和存储资源，以适应业务负载变化，无需人工干预或系统停机。通过自动扩展，YashanDB 能够在保持数据一致性和服务高可用的前提下，实现线性处理能力提升和容量扩展。

其核心目标包括：

处理能力弹性伸缩，支持高峰时刻的负载激增。

存储容量动态扩充，满足存储空间持续增加的需求。

保证数据复制的完整性和事务的一致性，在实例增减过程中无缝转换角色和服务。

自动扩展的关键技术原理

1. 分布式实例与数据切片管理

YashanDB 分布式部署形态包含管理节点（MN 组）、协调节点（CN 组）和数据节点（DN 组），通过合理分片（Chunk）和节点配置，完成对海量数据的物理分布和负载均衡。

自动扩展的实现依赖动态调整数据节点的数量和迁移数据分片，确保数据均衡分布。数据分片作为最小的迁移单位，支持无损数据搬迁和快速重新映射至新的节点。系统通过元数据节点管理和协调节点管理模块，完成分片状态监控和切换，从而实现节点在线添加或移除。

2. 共享缓存与全局资源协调

对于共享集群形态，YashanDB 实现了共享集群内核（YCK），通过聚合内存（Cohesive Memory）技术，实现多实例间对数据页和非数据资源的强一致访问。自动扩展时，YCK 完成对新增实例的内存页面协调和数据缓存平衡，同时确保全局资源目录（GRC）、全局缓存服务（GCS）和全局锁服务（GLS）之间的状态同步，支持高效的资源调度和访问冲突控制。

3. 数据扩容与切片自动转换

对于列存数据，YashanDB 使用了活跃切片（MCOL 格式）与稳态切片（SCOL 格式）两种存储方式。随着数据逐渐稳定，后台转换任务将活跃切片自动压缩、合并为稳态切片。同时，扩展时可以通过增加数据桶（DataBucket）及其对应切片文件，实现列式存储的弹性扩展，优化了冷数据的存储与查询性能。

4. 自动选主与高可用保证

自动扩展涉及实例的添加与撤销，YashanDB 内置支持主备自动选主机制与 Yasom 仲裁选主，确保在节点变更时数据库实例的角色自动切换，保证业务连续性。分布式部署选主采用 Raft 算法，集群形态下采用共享存储心跳与投票机制，减少运维复杂度和人工干预。

5. 资源与线程管理

自动扩展过程伴随资源的动态配置变更及线程的启动停止。YashanDB 通过多线程架构，在线程模型中动态增加 DEWR、RD_SEND、RCY_REPL 等相关线程，保证资源动态扩充时日志传输、回放和数据刷新同步有效。

自动扩展功能优势

无缝业务承载：不同部署形态下，扩展过程不影响在线业务，支持热扩容与热缩容。

数据一致保障：通过分布式元数据管理和全局资源协调，确保自动扩展过程中数据强一致性。

弹性资源利用：支持动态伸缩计算和存储资源，提高集群资源利用率，降低运维成本。

高可用设计：集成自动选主和主备切换机制，保证高负载和节点故障时数据库的持续可用。

智能切片调度：后台任务自动完成冷热数据转换与合并，优化数据访问性能和存储效率。

多样部署支持：支持单机、分布式和共享集群多种架构，满足多样化业务场景扩展需求。

自动扩展配置指南

1. 规划与准备

明确数据库部署形态（分布式或共享集群），根据业务负载和数据规模制定扩展策略。

评估当前集群资源使用状况，如 CPU、内存、存储容量和网络带宽，估算扩展需求。

制定数据分片（Chunk）合理数目与分布方案，保持负载均衡。

保障共享存储和网络环境的稳定，确保 YCS、YFS 和 IN 通信顺畅。

2. 激活和配置自动扩展功能

分布式部署中，通过配置管理界面或 CLI，启用动态节点管理功能，启用元数据节点和协调节点的自动扩展接口。

共享集群环境中，确保 YCS 配置正确，监控集群拓扑动态，确认共享存储系统和崖山文件系统设置符合扩展执行需求。

配置自动选主策略，设置节点优先级及 Quorum 参数，确保节点增减时角色快速稳定切换。

调整自动扩展相关线程参数，如事务回滚线程数、日志传输线程数，适应新增节点的负载。

3. 数据迁移与容量调整

根据业务低峰期计划，启动新的数据节点实例，配置网络和存储访问权限。

执行数据迁移工具，自动或手动将对应数据分片迁移至新增节点，确保数据无丢失，且查询路由更新生效。

监控切片转换状态，确保活跃切片与稳态切片的转换任务稳定运行，避免性能抖动。

完成迁移后，调整表空间和数据桶配置，扩展数据存储介质。

4. 运维与监控建议

启用健康监控线程（HEALTH_MONITOR）保证实时监测数据库实例、节点和资源状态。

定期检查 YCS 和 YFS 日志，确保集群管理和文件系统稳定。

配置性能采集及统计信息收集，使优化器及时根据数据分布调整执行计划。

设置备份恢复策略，保证数据库故障时可及时恢复至正常状态。

通过自动诊断存储库和故障诊断工具快速定位扩展过程中异常，提高自动化运维能力。

5. 参数示例配置

参数名称

参数说明

建议值

生效方式

MAX_REACTOR_CHANNELS

控制共享线程会话模式启用与否及最大会话数

非 0 启用共享线程模式，建议根据 CPU 核数调优

重新连接生效

STARTUP_ROLLBACK_PARALLELISM

回滚线程数量，影响扩展时事务关闭速度

自动或手动设置为 4~8，根据硬件规模调整

实例重启生效

DBWR_COUNT

脏数据写回线程数

默认 2，可扩展至 16，实现扩容性能

实例重启生效

RECOVERY_PARALLELISM

redo 日志回放线程数

默认为 16，根据实际负载调整

实例重启生效

DATA_TRANSFORMER_MAX_WORKERS

LSC 后台转换任务执行线程池大小

建议值 10~20，提升冷热数据自动转换效率

实例启动生效

结论与未来展望

YashanDB 通过丰富的自动扩展功能，高效的数据分片管理和灵活的存储策略，为应对日益增长的业务需求和数据规模提供了坚实保障。结合多样化的部署架构、强一致性设计和完备的高可用机制，用户能够在保证数据安全和查询性能的基础上，实现集群弹性扩容和缩容。未来，随着云原生及大数据分析需求持续发展，YashanDB 将进一步加强自动化运维、智能调度和资源感知能力，推动数据库技术迈向更高的智能化和自主化水平。持续学习和深入理解 YashanDB 的自动扩展体系，将助力企业构建更具竞争力的数据基础设施。