深入了解 YashanDB 的云原生架构

现代数据库系统面对海量数据的存储与处理需求，如何实现高效的数据访问与管理，保障系统的高可用性与可扩展性已成为核心挑战。优化查询速度作为数据库性能的关键因素，直接影响业务响应能力与用户体验。因此，建设具备先进架构设计的数据库系统，成为解决该问题的关键路径。YashanDB 以其创新的云原生架构，为分布式、高并发及复杂业务场景提供了系统化解决方案，本文将深入分析该架构的核心技术与设计优势。

YashanDB 的多样化部署架构

YashanDB 支持单机部署、分布式集群部署与共享集群部署三种部署形态，满足从单节点到大型分布式系统的多样化需求。

单机部署：主要采用主备模式，主实例承载主业务，备实例通过主备复制实现数据同步。该模式适应大多数标准应用场景，具有配置简单、维护便捷的优势，并支持一台服务器单实例运行，满足低可用要求的场景。

分布式部署：由元数据节点（MN 组）、协调节点（CN 组）和数据节点（DN 组）组成，采用 Shared-Nothing 架构，实现了数据分片与线性扩展。该架构支持海量数据分析及复杂事务处理，节点间通过高效的内部网络通讯完成任务分发和数据交换，确保查询的高并发与低延时。

共享集群部署：依托共享存储和 YashanDB 自研的崖山文件系统（YFS），实现单库多实例的多活数据库系统。引入聚合内存技术（Cohesive Memory），通过全局资源目录管理（GRC）、全局缓存服务（GCS）及全局锁服务（GLS）保证多实例下的数据一致性和并发控制，提升高可用性和性能。

核心逻辑架构与存储引擎设计

YashanDB 的逻辑架构主要由客户端驱动、SQL 引擎、PL 引擎和存储引擎组成。

客户端驱动：支持多种语言的 API 实现，包括 JDBC、C、Python、ADO.NET 和 ODBC，保证跨语言、跨平台访问能力。

SQL 引擎：集成了解析器、优化器与执行器，采用基于代价的优化器（CBO），结合统计信息和 Hints 形成最优执行计划。支持静态与动态语句重写，采用向量化计算提高批处理效率。

PL 引擎：提供丰富的过程化语言能力，支持存储过程、自定义函数、触发器和高级包。编译机制实现预编译和缓存执行，显著提升重复调用的性能。

存储引擎：支持四种存储结构——堆存（HEAP）、B 树（BTREE）、可变列式存储（MCOL）和稳态列式存储（SCOL）。根据访问模式选择最适存储方式：HEAP 适用于高频写入的联机事务处理中；MCOL 支持实时业务的 HTAP 场景，实现原地更新，避免空间浪费；SCOL 通过切片存储与压缩编码优化，满足海量海量数据 OLAP 场景，实现高效查询。

复杂事务支持及并发控制机制

YashanDB 的事务管理遵循 ACID 原则，结合多版本并发控制（MVCC）实现高效不阻塞的并发访问。

多版本并发控制：通过维护 UNDO 段中的历史版本，实现一致性读，保证查询操作不会被并发写操作阻塞。系统变更号（SCN）为版本控制基础，实现语句级和事务级一致性读，提升事务并发性。

隔离级别支持：默认采用读已提交隔离级别，防止脏读，实现写冲突检测并采用锁等待机制。支持可串行化隔离，实现更高数据隔离级别，通过写写冲突检测保证数据一致性。

锁机制：结合表级共享锁与排他锁，行级排他锁，实现不同粒度的并发控制。通过死锁检测机制，自动发现并解除事务死锁，保障系统稳定运行。

自治事务：支持嵌套自治事务编程，保证复杂业务场景下事务的独立执行与隔离，提升事务控制灵活性。

高可用架构与主备复制机制

YashanDB 提供完整的主备复制高可用机制，保证数据库服务的连续性和数据一致性。

主备复制：基于物理 redo 日志，实现主库到备库的实时同步。支持同步复制和异步复制两种模式，保障不同应用场景下的性能与可用性平衡。

自动选主：采用 Raft 算法实现分布式集群的主备选举和故障自动切换，支持 Quorum 配置保障复制完整性。针对单主备场景，采用 yasom 仲裁机制实现自动主备切换。

切换机制：支持计划内切换（switchover）和故障切换（failover），确保在主库失效时业务迅速切换至备库，保证数据最小丢失。

共享集群高可用：通过 YCS 投票仲裁机制及心跳检测，实现多实例高效故障感知与资源重组，支持在线故障自动切换，保障多活架构的稳定性。

分布式 SQL 引擎与并行处理能力

YashanDB 采用 MPP 架构设计，实现分布式 SQL 执行与并行处理能 力。

协调节点（CN）：负责用户请求接收、分布式执行计划生成及结果汇总。

数据节点（DN）：执行分配的 SQL 执行计划，实现数据存储与并行计算。

内外部数据交换：通过 PX 执行算子，支持节点间数据搬运，实现大规模数据的并行访问。

并行层级架构：支持节点间并行和节点内并行。节点内支持水平切分及垂直切分策略，充分利用多核 CPU 强化并行度，提高执行效率。

具体技术建议

选择合理部署形态：根据业务规模和性能需求，选择单机、分布式或共享集群架构，保证系统的弹性和高可用性。

按需选择存储结构：针对业务类型区分存储格式，OLTP 任务采用堆存表，HTAP 场景优先 MCOL 列存，分析任务结合 SCOL 列存实现高压缩和查询加速。

合理利用索引策略：创建覆盖查询频繁列的 BTree 索引，尤其是支持唯一性约束的主键和外键字段，结合函数索引优化复杂表达式的访问。

调整事务隔离级别：默认采用读已提交隔离级别满足大多数场景，关键业务可切换至可串行化隔离保障数据一致性。

启用自动选主及主备复制：开启 Raft 协议或 yasom 仲裁实现自动主备切换，减少人工干预，提升整体可靠性。

结合并行执行方式：利用分布式 SQL 的多级并行执行架构，配置合理的并行度参数，充分发挥硬件优势。

定期收集统计信息：保证优化器获得准确统计数据，实现高效执行计划生成，避免性能瓶颈。

启用适当的安全策略：结合角色权限、访问控制、身份认证和网络加密，保障数据库环境的安全可靠。

结论

YashanDB 的云原生架构通过灵活的部署形态设计、创新的存储引擎、多版本并发控制及分布式事务处理，构筑起了一个高性能、高可用、可扩展的数据库平台。其针对性技术实现如聚合内存、双写机制、共享集群内核及分布式 SQL 执行引擎，保证了系统在复杂场景下的稳定高效运行。结合合理的索引优化、事务隔离与安全防护策略，帮助用户有效提升数据库性能与数据安全。建议数据库管理员和开发人员深入理解 YashanDB 核心技术，结合实践中的应用需求，科学配置数据库环境，优化查询策略，提升业务系统的整体服务能力和稳定性。