解读 YashanDB 的并发处理能力：推动业务增长的关键

在现代业务环境中，数据库的查询速度和并发处理能力直接影响企业服务的响应时间与系统的可扩展性。如何有效地提升数据库并发访问的效率，成为了技术优化的关键挑战。并发性能若不能满足业务需求，将导致系统吞吐量瓶颈和用户体验下降，因此需要深入探究高效并发处理的技术实现。本文将基于 YashanDB 的体系架构，详细剖析其并发处理能力的核心技术，旨在为企业业务增长提供坚实的技术支撑。

YashanDB 的多形态部署架构支持高并发场景

YashanDB 提供单机（主备）、分布式集群和共享集群三种部署形态，分别适应不同层级的并发需求。

单机部署：通过主备复制实现基本的高可用，透明支持中小规模并发，适用于大多数常规场景。

分布式部署：采用典型 Shared-Nothing 架构，拥有 MN、CN、DN 节点多实例协同，支持线性扩展，通过分布式执行计划将查询分解并行执行，显著提高并发处理能力，满足海量数据分析及复杂交易需求。

共享集群部署：基于共享存储和集群内存聚合技术（Cohesive Memory），实现多实例对同一数据的并发读写，保证强一致性和高可靠性，适合多写高可用的核心交易场景，保障极致并发性能。

先进存储引擎设计优化并发性能

存储引擎是数据库处理并发的核心。YashanDB 支持多种存储结构，包括 HEAP、BTREE、MCOL 和 SCOL，以适应不同业务的并发访问模式：

HEAP 堆表：无序存储，快速插入性能，有效支持联机事务处理场景，并通过多版本并发控制（MVCC）实现读写解耦，减少锁等待。

BTREE 索引：基于有序 B 树结构，实现高效索引访问，支持各种扫描方式（范围扫描、唯一扫描、跳跃扫描等），利用索引聚集因子优化 IO 访问，保持索引访问性能稳定。

MCOL 可变列存：采用段页式管理，实现原地更新，综合事务与分析场景需求，提升实时数据更新的吞吐能力，降低空间膨胀，优化热点数据读写。

SCOL 稳态列存：采用切片式对象管理，支持高压缩及编码，便于海量历史数据的高效查询，同时后台异步转换机制减缓冷热数据冲突，提升并发查询性能。

高效事务引擎保证数据一致性与并发隔离

YashanDB 事务机制满足 ACID 属性，采用 MVCC 实现读写隔离，确保查询获得一致性版本，最大化系统的并发吞吐能力。同时支持读已提交和可串行化两种隔离级别，根据业务特性灵活使用：

多版本读一致性：每条查询操作基于启动时的系统变更号（SCN）对多版本数据进行快照访问，读写不阻塞，实现读操作的无锁并行。

写冲突管理：通过行级锁控制写写冲突，利用事务间的锁等待与死锁检测机制维护数据一致性，确保并发更新透明且安全。

隔离级别选择：默认读已提交满足大多数业务并发要求，串行化隔离级别适合对一致性要求极高的复杂事务，合理选择隔离级别可权衡性能与一致性。

自治事务支持：提供嵌套独立事务能力，协助解决复杂业务逻辑中并发资源竞争，减少事务阻塞，提升系统并发管理灵活性。

多线程架构与内部通信保证并发调度与数据传输

YashanDB 内部采用多线程架构，分工明确，协调高效：

独占与共享线程会话：支持基于连接数量和业务场景灵活配置的线程模型，平衡并发响应与资源利用率，降低上下文切换开销。

丰富后台线程：包括检查点管理、缓冲区刷新、日志发送与回放、事务协调等均采用多线程并发执行，提升了 I/O 效率及系统响应速度。

内部互联总线：网易采用高效的异步网络通信框架，分离控制与数据通道，支持分布式和共享集群节点间高频海量数据安全可靠交互，保障并发 SQL 执行的高性能网络传输。

分布式执行与并行计算提升查询吞吐能力

面向分布式部署，YashanDB 构建了 MPP 架构 SQL 执行引擎：

协调节点（CN）负责：解析、优化、生成分布式执行计划，调度数据节点并行工作，汇总结果。

数据节点（DN）支持：多线程并行处理分配任务，实现数据的水平与垂直切分并行，充分利用多核计算资源。

执行算子并行度调控：可基于需求通过参数和 HINT 调节并行执行度，确保多核利用率最高，降低任务等待。

向量化计算：采用 SIMD 批量处理技术，将数据批次作为计算单元，显著提升向量操作性能，减少循环体内指令数量。

数据交换机制：引入专用执行算子处理多节点间数据搬运，确保数据分片的正确流动及缩小跨节点通信开销。

具体技术建议

根据业务并发需求合理选择部署形态，分布式部署适合海量并发和线性扩展，单机部署满足中小型业务，共享集群适应高端多活高可用业务。

针对不同业务访问模式，选择合适存储结构，OLTP 任务优先使用 HEAP 行存表，HTAP 场景可选 MCOL，海量分析场景优先考虑 SCOL 列存表。

合理配置事务隔离级别，避免使用无必要的高隔离级别以减少锁竞争，提高并发吞吐量。

利用系统提供的多版本并发控制，避免全表锁和脏读问题，提升并发访问能力。

优化索引设计，结合 BTree 索引扫描方式，根据访问模式创建唯一索引或跳跃扫描索引，增强访问效率。

调整线程池及并行参数，提升系统多核利用率，减少上下文切换和资源阻塞。

确保统计信息的动态及时收集，辅助优化器选择最优执行计划，降低查询响应延迟。

充分利用向量化计算和数据交换机制，增强分布式环境下的查询处理效率。

结合业务访问特点合理规划表空间及数据分区，降低单个节点 IO 压力，并提高数据定位效率。

定期使用故障诊断和恢复机制，保证数据库实例在故障环境下高效恢复，不影响业务连续性。

结论

YashanDB 通过多形态部署架构、先进存储引擎、强大的事务机制、多线程架构、高效分布式执行引擎及丰富优化策略实现了卓越的并发处理能力，满足不同业务场景的性能和一致性需求。随着业务数据量和请求规模的持续增长，优化数据库并发能力将成为企业核心竞争力。持续深耕并发体系结构与智能调度技术，将助力企业实现业务的稳定增长与高效发展。