YashanDB 数据库的多活架构设计与实施经验分享

如何实现数据库的高可用性与强一致性，同时支持多实例并发读写，是当前数据库技术面临的重要挑战。多活架构作为解决方案，能够有效提升系统的容错能力和业务连续性，但其设计和实现复杂，尤其是在保障数据一致性、优化性能以及降低运维成本方面。本文基于 YashanDB 数据库的多活架构设计与实践，深入剖析其核心技术要点，旨在为技术人员提供详实的参考与借鉴。

多活架构基础与部署形态

YashanDB 支持多种部署形式，其中多活架构主要基于共享集群部署形态。该部署模式依托共享存储和集群内存聚合技术，实现单库多实例环境下的并发强一致性读写能力。具体包括：

单机部署：主备复制模式，主实例与备实例分布于不同服务器，通过主备复制实现数据同步，适用于高可用性需求相对较低的场景。

分布式部署：采用 Shared-Nothing 架构，支持元数据节点管理、协调节点管理和数据节点管理，适合海量数据处理及线性扩展需求强的场景。

共享集群部署：基于共享存储的 Shared-Disk 架构，集群实例间通过全局缓存实现数据页的同步访问，支持多实例多写，保证高可用、高性能及强扩展性，支持核心交易场景的多活运行。

多活架构通过共享集群部署实现业务接入的无感知无缝切换，提高了数据库服务的容灾能力和系统整体吞吐能力。

核心技术组件解析

1. 崖山集群内核（YCK）与全局资源管理

YashanDB 多活架构中，崖山集群内核是多实例协同工作的核心。其基于聚合内存技术，实现了多实例间对数据页及非数据资源的精细化并发控制。具体包括：

全局资源目录（GRC）：管理全局资源状态，如数据块持有者、读写模式及排队请求，通过一致性哈希分布到各实例，保持单实例仅持有唯一元数据信息，避免冗余。

全局缓存服务（GCS）：基于 GRC 提供的数据块调度，实现数据请求路由、数据传输和状态维护，保证缓存一致性和数据共享。

全局锁服务（GLS）：管理非数据块资源的全局锁，包括排它锁和共享锁，确保实例间对元数据、表结构等资源的强一致访问。

上述机制确保多实例间资源访问协调一致，避免竞争条件和资源冲突，支撑数据库的多活访问能力。

2. 崖山文件系统（YFS）与共享存储管理

共享集群多活架构依赖于崖山文件系统实现多实例共享物理存储：

采用大单位块管理，减少元数据开销，元数据实时同步至所有实例，确保目录结构和文件状态的一致性。

作为嵌入式资源运行于集群管理进程中，实现实例对文件的并发访问与修改。

提供高可靠的容灾能力，防止因单点故障导致文件系统异常。

YFS 保障了多实例对同一份数据文件的强一致访问需求，是多活系统稳定运行的基础。

3. 多实例通信机制与内部互联总线（ICS）

多活架构中的大型并发访问依赖高效可靠的节点间通讯机制：

ICS 实现了分布式集群内部高吞吐、低时延的消息传输。

采用多路复用并区分不同业务通道，分离控制消息和数据消息，避免互相干扰，提高系统响应速度。

消息通过专门线程接收分发，实现节点会话消息的快速处理和极高的系统吞吐。

稳定高效的内部通信是保证多实例一致性和性能的关键。

4. 多版本并发控制（MVCC）与事务管理

多活架构需要支持高并发访问且保证数据一致性，YashanDB 实现了基于多版本并发控制的事务隔离：

事务通过系统变更号（SCN）实现一致视图，支持语句级和事务级一致性读取。

写入操作采用锁机制控制，支持行级锁定，降低事务冲突。

事务状态和锁信息通过分布式锁管理服务协调，确保跨实例操作的一致性。

MVCC 有效解决了多实例环境中的读写冲突，提高系统吞吐率和响应性能。

5. 主备高可用与自动选主机制

YashanDB 多活设计强调自动化故障恢复和主备角色动态切换：

主备复制实时传输 redo 日志，保障数据同步。

支持多种保护模式，从最大性能到最大保护，灵活权衡性能和数据安全。

通过 Raft 算法实现主备自动选主，支持多备库动态协商主库角色，最大限度减少人工干预和切换时间。

共享集群通过 YCS 服务基于心跳及集群投票仲裁选主，确保一致性且快速响应故障。

自动选主机制提升了多实例环境的容灾能力和系统稳定性。

6. 多实例数据库实例架构与线程模型

每个实例采用多线程架构，充分利用多核资源：

主线程负责系统调度和后台任务启动。

包含 TCP/UDP 监听线程接收客户端请求。

专门的后台线程管理恢复（SMON）、回滚（ROLLBACK）、检查点（CKPT）、脏页写回（DBWR）。

并行执行线程支持 SQL 并行计算和多任务调度。

共享线程模式和独占线程模式动态调整线程池规模以适应连接量和负载。

合理的线程设计有助于提升多实例服务的并发处理能力和响应速度。

多活架构实施经验总结

合理规划部署拓扑：根据业务需求及性能预期选择适当部署形态，搭配共享存储以保证多实例数据同步和一致访问。

精准配置全局缓存与锁参数：调整 GRC、GCS、GLS 相关参数，平衡资源占用和性能，确保多实例并发访问迅速且无阻塞。

优化数据分布策略：通过分区表和分布式表空间，实现数据的合理切分和访问本地化，降低节点间数据交换开销。

监控与治理自动选主机制：持续观察选主模块状态，调优心跳超时配置降低误判风险，确保选主链路稳定。

加强事务隔离和冲突处理：合理选择隔离级别，结合 MVCC 与锁策略减少写冲突和死锁，提高系统吞吐率。

利用性能分析工具：定期分析 SQL 执行计划，优化索引设计和访问路径，保障多实例环境下的查询性能。

构筑完善监控与故障诊断体系：激活数据库健康监控线程，确保在多实例故障时能够快速准确定位问题并恢复。

定制化参数调优：根据实际业务负载动态调整 Redo 日志大小、检查点频率及线程池规模，提升 I/O 效率和响应速度。

结论与未来展望

随着业务对可用性和扩展性的要求不断提升，多活数据库架构已成为数据库系统设计的重要方向。YashanDB 基于共享集群内核的多活设计，充分利用全局资源管理、高效的数据一致性保障机制以及自动化的主备切换，已实现高性能、强一致和高可用的数据库服务。展望未来，随着数据规模和访问并发的继续增长，YashanDB 将持续优化多活架构的核心技术，强化智能调度与自动运维能力，助力企业应对复杂多变的业务场景，实现数据库系统的稳定、高效与智能化运营。技术人员应持续关注和深入理解多活系统的设计理念和实现方法，不断拓展数据库应用深度与广度。