YashanDB 多活架构设计与实现实操分享

在现代数据库系统设计中，如何实现高可用性、强一致性以及高性能的多活架构，已成为业界广泛关注的技术挑战。数据库系统在支持大规模应用时，常面临性能瓶颈、数据一致性维护难度和故障恢复周期长等问题。YashanDB 作为新一代国产数据库产品，基于其多种部署形态及创新架构，针对这些挑战提出了多活架构设计方案。

本文针对 YashanDB 多活架构的关键技术点进行系统剖析，结合其架构体系、部署形态、存储引擎、多版本并发控制（MVCC）、主备高可用及共享集群技术，展开深入技术细节解读，旨在为开发人员和数据库管理员提供可操作的设计参考和实现洞见。

1. YashanDB 多活架构的部署形态与管理

YashanDB 支持单机主备部署、分布式集群部署与共享集群部署三种部署形态，满足不同业务场景的多活需求。单机部署适合基本的高可用需求，以主备复制确保故障切换。分布式部署通过 MN、CN、DN 三类节点细分职责，实现计算与存储资源的线性扩展，适应大规模数据分析和海量并发应用。共享集群依托共享存储及崖山集群内核，实现单库多实例的并发读写多活数据库，有效解决多节点数据访问和资源协调难题。

多活架构中，数据库实例与数据库分离，实例在运行期负责内存管理、线程调度和 SQL 执行，数据库存储于多个表空间和数据文件。共享集群部署引入崖山集群服务（YCS）和崖山文件系统（YFS），确保集群中实例之间的高效资源管理及文件系统的强一致性，支持实例多写和故障自动恢复。

2. 存储引擎与多版本并发控制（MVCC）

YashanDB 提供 HEAP（行存）、MCOL（可变列式存储）和 SCOL（稳态列式存储）等多种存储结构，用以支持联机事务处理（OLTP）、实时 HTAP 及海量联机分析处理（OLAP）。HEAP 堆式存储适合大批量随机写场景，利用数据块内部空闲空间和行链接机制减少行迁移开销。MCOL 则支持原地更新，结合段页式管理和事务快照实现高并发写入并加快投影查询响应。SCOL 面向冷数据，利用对象式管理及压缩编码提升查询性能。

MVCC 设计中，YashanDB 以系统变更号（SCN）作为全局一致性判定依据，将事务的读一致性通过查询快照获得保证，读写操作互不阻塞。实例以事务槽位（Xslot）管理行锁及历史版本，UN- DO 表空间存储历史数据支持一致性读和闪回查询。共享集群环境下，全局缓存服务（GCS）和资源管理服务（GRC）协同各实例维护数据版本一致性，保证分布式多写的安全性。

3. 主备复制技术与自动选主实现

主备复制是 YashanDB 高可用体系中的核心机制，采用物理 Redo 日志复制。主库通过 Redo 发送线程实时推送 Redo 日志到备库，备库开启日志回放线程并行解析应用日志，保证数据镜像与主库一致。支持同步和异步复制模式，满足不同的可靠性与性能平衡需求。主备部署支持级联备库实现异地容灾，清理归档日志和恢复日志空洞（GAP）提高备库同步效率。

自动选主基于 Raft 协议实现分布式领导者选举，在单机主备及分布式部署中支持有效主库切换和故障恢复。对于共享集群，则通过 YCS 集群管理服务实现集群级别的投票仲裁选主，结合网络心跳和磁盘心跳监控保障集群稳定。通过主备自动选主和 yasom 仲裁选主两种机制，实现数据库多活架构下的无感知主备切换与高可用保障。

4. 共享集群核心技术——崖山集群内核与崖山文件系统

共享集群架构依托保持数据强一致性的 Shared-Disk 架构，核心组件为崖山集群内核（YCK）、崖山集群服务（YCS）与崖山文件系统（YFS）。YCK 通过聚合内存（Cohesive Memory）实现全局缓存协同和全局锁管理，GCS 负责数据块共享访问调度，GLS 管理非数据资源锁，GRC 维护全局资源状态，保障访问一致性和访问调度的排队机制。

YCS 负责集群配置管理、资源监控和故障投票仲裁，支持多台服务器协同运行，维持一致的集群拓扑状态；YFS 是专用并行文件系统，管理裸设备、目录元数据和文件元数据，实现文件和切片的强一致性访问。该体系保证了多实例多写时的高性能和高可用，在故障时支持实例级自动故障切换，满足核心交易应用的苛刻要求。

5. SQL 与 PL 支持的多活架构优势

YashanDB SQL 引擎支持基于成本模型（CBO）进行多阶段的编译优化，包括解析、校验、静态和动态重写、代价计算和并行执行计划生成。多线程和向量化技术提升查询与执行效率，支持分布式查询计划生成并结合节点内、节点间并行执行，发挥多活架构下的资源优势。

PL 引擎赋予数据库内置编程能力，自定义存储过程、函数和触发器近数据端执行，减少客户端与服务器间的通信开销，提升事务执行的整体效率。支持自治事务和定时任务等特性，实现复杂业务逻辑的本地化处理，有效协同多实例工作，提升多活环境下的性能与稳定性。

技术建议

合理选择部署形态。针对核心交易业务选择共享集群部署以满足强一致性多实例并发读写，海量离线分析采用分布式部署，普通业务采用主备单机部署达到最优资源利用。

结合业务场景选择存储结构。针对高更新并发场景，优先采用 HEAP 与 MCOL 存储结构；针对海量查询场景，优先采用 SCOL 列存冷数据和访问约束模型提升查询性能。

合理设计索引与分区策略。为频繁查询列创建 BTree 唯一索引，结合分区表及本地索引分区实现大规模数据的快速定位与并行访问，降低访问代价。

启用并调优主备复制的同步模式和 Quorum 策略。权衡数据零丢失要求与性能影响，合理配置保护模式与同步备库数，实现业务连续性保障。

共享集群环境部署时，严格规划存储冗余度及 FailureGroup，确保 YFS 多副本分布合理，提高系统故障恢复能力与性能表现。

基于 YashanDB 内置的自动选主机制，实现高效主库切换，减少运维干预和故障响应时间，保障多实例一致性访问和业务连续。

针对应用开发和运维，积极利用 PL 语言、存储过程及触发器实现业务逻辑迁移至数据库端，缩短访问路径，提升执行性能和事务一致性。

结论

YashanDB 的多活架构深耕数据库系统的核心技术难题，采用灵活的多部署形态、创新的存储引擎设计以及高性能的并发控制机制，实现多实例间强一致性的并发读写能力。结合完整的主备复制自动选主策略和共享集群管理体系，YashanDB 能够满足从核心交易系统到海量数据仓库的多样化需求。通过对 SQL 执行与 PL 编程能力的充分利用，系统整体效率进一步提升。推荐数据库开发及运维人员深入理解和合理应用上述设计原则及优化策略，以充分释放 YashanDB 多活架构的技术潜能，推动业务系统的高可用和高性能运行。