YashanDB 的架构设计：为高性能而生

当前数据库技术面临诸多挑战，其中包括性能瓶颈、数据一致性保障、数据安全与高可用性等关键问题。企业级数据库系统需在满足复杂业务需求的同时，确保稳定可靠的数据服务。本文聚焦 YashanDB 的架构设计，通过技术细节解析其如何实现高性能、高可用和数据一致性。目标读者为具备数据库基础知识的开发人员和 DBA，旨在深化对 YashanDB 核心技术体系的理解，促进其在生产环境中的有效应用。文章涵盖系统部署架构、存储引擎、SQL 引擎、事务管理及高可用架构等方面的深入探讨。

部署架构：灵活支持多样业务场景

YashanDB 支持三种主要部署形态，分别针对不同业务规模和需求进行优化：

单机部署：通过主备实例运行在两台服务器之间，主备复制保证数据同步，适用于对高可用性要求不高或资源有限的中小型业务场景。单机模式简洁且部署成本低。

分布式集群部署：基于 Shared-Nothing 架构，涉及管理节点(MN)、协调节点(CN)和数据节点(DN)三大类服务，支持线性扩展，适合海量数据分析和高并发场景。分布式架构有效支撑大规模数据并行计算与分片管理，提供了高性能的数据访问与处理能力。

共享集群部署：采用 Shared-Disk 架构，依赖共享存储和崖山文件系统(YFS)，通过崖山集群内核实现多实例数据页的一致性管理。适合多实例数据库多写场景，兼具高可用、高性能及弹性扩展能力。集群实例间通过全局缓存和全局锁服务保证数据强一致性和并发访问协调。

存储引擎：多结构支持提升事务与分析兼顾性能

YashanDB 存储引擎设计支持多种存储结构，以优化不同应用场景下的性能表现：

HEAP(堆式存储)：无序的数据行存储结构，支持快速随机写入，适合 OLTP 场景，提供原地更新、行迁移、行链接等机制降低更新开销。

BTREE(B 树存储)：维护有序索引数据，支持多种索引扫描策略（状态扫描、快速全扫描、范围扫描、唯一扫描、跳跃扫描），有效提升基于索引的查询效率。

MCOL(可变列式存储)：段页式列存结构，支持对变长列的原地更新，避免空间增长和垃圾扫描，兼顾写性能和分析查询速度。提供元数据管理、事务管理和列分段管理等子结构。

SCOL(稳态列式存储)：切片式列存结构，面向海量稳定数据，支持高压缩编码、稀疏索引、条件下推等优化，极大提升大规模分析查询性能。通过后台任务实现 MCOL 数据向 SCOL 数据的平滑转换。

SQL 引擎：基于成本优化的高效执行体系

YashanDB 的 SQL 引擎由解析器、优化器和执行器组成，支持复杂 SQL 语句的高效处理：

解析阶段：实现词法、语法和语义校验，生成解析树，并做部分优化预处理，减少后续工作量。

优化器：采用基于成本的优化器(CBO)，结合动态采样统计信息进行访问路径选择、连接顺序确定及执行计划生成。支持静态和动态 SQL 重写，结合 HINT 提高执行效率。

执行阶段：基于执行计划，采用火山模型和向量化计算技术利用 SIMD 指令批量处理数据，充分利用现代多核 CPU 算力实现并行计算。

分布式 SQL：协调节点(CN)负责生成全局执行计划并分发至数据节点(DN)，节点间通过高性能异步网络通信组件进行数据交换，实现多级并行执行，兼顾分布式数据处理效率和低延迟。

事务管理与一致性保证

YashanDB 设计了完整的 ACID 事务引擎，支持多版本并发控制(MVCC)和多种隔离级别：

多版本并发控制(MVCC)：通过 UNDO 段存储事务历史版本，支持语句级和事务级一致性读，保证读写互不阻塞查询一致性，配合 Xslot 事务槽位实现可见性判断。

事务隔离级别：支持读已提交(Read Committed)和可串行化(Serializable)隔离级别，分别对应不同的并发场景和一致性需求。可串行化采用快照隔离及写冲突检测，避免幻读。

锁机制：采用行级排他锁和表级共享/排他锁，实现写写冲突控制、死锁检测与释放，使用粒度较细的锁机制最大化事务并发吞吐能力。

自治事务：支持嵌套自主提交子事务，独立于主事务执行，提高事务编程灵活度及容错能力。

高可用架构与数据保护

保障数据库业务连续性，YashanDB 引入先进的高可用设计：

主备复制机制：采用基于 redo 日志的物理复制，实现主库与一主多备、多级级联备库之间的数据同步。支持三种数据保护模式（最大性能、最大可用、最大保护），兼顾主库性能和零数据丢失能力。

自动选主机制：通过 Raft 协议实现主备集群一致性选主，以及通过 Yasom 仲裁实现零丢失自动故障切换，显著降低运维复杂度，提高业务持续性。

共享集群高可用：崖山集群服务(YCS)和崖山文件系统(YFS)提供节点监控、心跳检测、投票仲裁和存储多副本能力，实现单库多实例多活高可用体系，保障故障自动恢复、在线扩容及强一致性读写。

备份恢复：支持全库备份、增量备份及归档日志备份，支持基于时间点恢复(PITR)，满足数据灾备需求。

技术建议

根据业务规模和性能要求，合理选择单机、分布式或共享集群部署形态，兼顾业务弹性和数据安全。

针对不同应用场景，合理选择和配置存储结构（HEAP、MCOL、SCOL 等），发挥行存和列存混合优势，提升事务处理和分析查询性能。

充分利用 SQL 优化器及统计信息收集功能，根据实际数据分布调优执行计划，必要时使用 HINT 进行物理执行路径干预。

根据业务一致性需求，选择合适的事务隔离级别，结合 MVCC 和锁机制实现读写并发控制，避免死锁和数据不一致。

规划完善的高可用方案，配置主备复制及选主策略，合理调优数据保护模式，保障业务连续性及数据完整性。

执行定期备份并验证恢复过程，结合归档日志进行基于时间点恢复，确保数据可恢复性。

启用共享集群部署需合理配置 YCS 及 YFS 相关资源和存储参数，保障集群稳定运行和高效数据访问。

加强安全管理，合理配置用户、权限和访问控制策略，开启审计功能，确保数据库安全合规。

强化运维监控，定期关注故障诊断日志及性能指标，及时处理潜在障碍，保障系统稳定运行。

结合实际生产环境不断总结经验，调整数据库参数及架构方案，实现持续的性能优化和容量扩展。

结论

随着数据规模的持续增长和业务复杂度的提升，数据库系统面临越来越严峻的性能和一致性挑战。YashanDB 通过其多样化的部署形态、灵活的存储引擎、多层次的事务保障和完善的高可用方案，为用户提供了高效、可靠的数据支撑能力。未来，随着硬件发展与计算模型创新，数据库优化技术将成为核心竞争力，持续推动企业数字化转型。深化理解与掌握 YashanDB 的架构设计，有助于开发人员和 DBA 更好地发挥数据库的性能潜力，保障关键业务的稳定运行。