YashanDB 数据库架构下的数据一致性保障机制详解

数据库系统在现代应用中承担关键的存储与处理任务，普遍面临性能瓶颈与数据一致性保障的技术挑战。尤其在分布式部署及高并发场景下，如何保证数据的完整性及多实例协调的强一致性是数据库设计的基础。本文基于 YashanDB 数据库体系架构，从多版本并发控制（MVCC）、主备复制、高可用机制、存储和事务管理等方面详细解读其数据一致性保障机制，旨在为数据库架构师、开发者及运维人员提供具体的技术参考和方案指导。

YashanDB 的多版本并发控制机制

YashanDB 实现读一致性的核心技术是多版本并发控制（MVCC）。系统在修改数据时，会在 UNDO 表空间中保存历史数据版本，各事务通过唯一的系统变更号（SCN）判断数据版本的可见性，从而实现查询的一致性快照。该方案确保读写操作互不阻塞，提高并发性能。具体而言：

读操作依据事务启动时或语句执行时的 SCN 构造一致性读块（CR Block），确保返回已提交的可见版本。

写操作基于 Xslot 登记事务锁定信息，实现行级排他锁，解决写写冲突，并通过事务隔离级别控制并发访问。

对不可见数据版本，系统可通过 UNDO 记录进行回滚版本读取，配合事务隔离保证数据一致性。

YashanDB 默认支持语句级一致性读取，并可配置为事务级一致性读取，满足不同业务对隔离性的需求。

主备复制与主备切换保证数据的高可用一致性

YashanDB 采用基于 Redo 日志物理复制的主备架构，保证在主库故障时能够通过备库快速恢复服务且数据保持一致。其主要机制包括：

Redo 日志传输：主库将操作的 Redo 日志实时异步或同步传输至一个或多个备库。同步复制保证事务提交前 Redo 已同步，避免数据丢失，异步复制优先保证性能。

Redo 日志回放：备库利用接收的 Redo 日志回写数据页，实现备库数据与主库一致性及时同步，支持只读查询以提升备库利用率。

级联备：支持备库作为中继再将日志传输至其备份，适用于异地容灾方案，兼顾成本和同步压力。

切换机制：支持 Planed Switchover 和 Failover 两种主备角色切换，Switchover 在零丢失前提下角色互换，Failover 针对主库故障进行快速切换，可能存在数据丢失风险。

脑裂及日志回退：通过日志回退和仲裁机制避免主备出现非一致状态，保障集群安全。

共享集群一致性访问架构

共享集群部署基于 Shared-Disk 架构，所有实例共享存储和全局缓存，实现多实例并发读写强一致性访问。关键技术包括：

崖山集群内核（YCK）：通过聚合内存技术，管理多实例间数据访问，实现数据页的共享缓存与协调，保证多实例并发写时的一致性。

全局资源目录（GRC）、全局缓存服务（GCS）、全局锁服务（GLS）：分别管理全局资源状态、缓存调度和非数据类资源锁，协调实例间并发控制。

崖山集群服务（YCS）：负责集群配置管理、拓扑监控、投票仲裁及故障恢复，保障集群可用性与数据一致性。

崖山文件系统（YFS）：作为专用共享文件系统，实现所有存储操作的强一致性管理，保证多个实例对物理存储访问的一致视图。

事务与隔离级别保证并发环境下数据一致性

YashanDB 支持事务的全 ACID 特性，并实现以下隔离级别：

读已提交（Read Committed）：默认隔离级别，保证不产生脏读，支持语句级一致性。当然，允许不可重复读及幻读现象。

可串行化（Serializable）：基于事务级一致性快照读，实现写写冲突检测，确保读写隔离，避免幻读，从而达到可串行化效果。

事务启动时分配全局唯一事务 ID 并建立事务资源，执行过程结合多版本并发控制、行级锁机制保证并发环境下操作的可靠性及一致性。死锁检测与处理机制有效避免并发冲突带来的系统阻塞。

存储结构设计对一致性保障的支撑

YashanDB 通过差异化存储引擎优化支持复杂场景下的一致性需求：

堆式存储（HEAP）：高效支持 OLTP 场景事务处理，行数据原地更新，采用 PCT Free 机制预留更新空间，减少行迁移和碎片化，保证数据完整性。

BTree 索引：维护索引列顺序及唯一性约束，保证数据访问效率的一致性和完整性。

可变列式存储（MCOL）与稳态列式存储（SCOL）：通过多层数据切片、列分片存储、压缩及编码技术，保证反复更新和海量查询场景下的存储一致性和读性能。

表空间与段页式管理：通过空间池、空闲度列表、多级空间结构精细化管理磁盘空间，实现空间释放及回收的一致性。

Redo 日志与双写技术：采用预写日志（WAL）机制和双写技术保证掉电或异常退出时的数据完整性及恢复的一致性能力。

主备自动选主与集群自动仲裁保障服务稳定性

在多节点与单机多备份架构中，YashanDB 实现多种自动选主技术：

基于 Raft 的主备自动选主：通过心跳、任期、节点优先级等机制，实现主库故障时备库自动选举主库，保证集群的正确一致性和可用性。

基于 yasom 仲裁的自动选主：适配单主单备场景，采用仲裁机制协调主备角色切换，支持零丢失与普通模式，兼顾性能与安全。

共享集群自动选主：借助 YCS 集群管理服务完成故障检测、投票仲裁与重组，确保多实例多活环境中的强一致性服务。

数据字典及缓存机制保障元数据一致性

YashanDB 通过集中管理数据字典，保存系统对象的元数据信息，采用缓存机制避免频繁访问系统表影响性能：

系统表负责持久存储对象定义、权限、统计信息等关键元数据。

数据字典缓存采用常驻缓存与动态缓存，常用信息如用户权限常驻内存，表结构信息动态加载，保证元数据访问效率及一致。

多实例环境下缓存同步机制确保各实例访问的元数据保持一致性。

具体技术建议

基于业务特性选择合适的隔离级别和并发控制机制，平衡性能与一致性需求。

启用主备同步复制和自动选主机制，保障主库故障时数据零丢失和业务连续性。

合理设计存储结构及空间管理策略，采用段页式管理配合双写技术，预防数据半写问题，提升数据持久化的一致性保障。

在分布式部署中，开启共享集群核心服务，利用全局资源管理和缓存同步保持多实例间数据访问的一致性。

维护完善的数据字典统计信息，定期刷新统计，提升 SQL 优化器选择最优执行计划能力，实现稳定高效查询。

合理使用索引（包括函数索引和复合索引），配合数据分区，提升数据访问性能，减少资源竞争以保障一致性。

重视故障诊断与监控机制，保持故障自动修复和快照一致一致性配置，降低系统不一致状态出现概率。

利用 PL 引擎和事务特性，封装复杂业务逻辑，减少客户端与数据库交互次数，提高事务管理效率与一致性保障。

结论

YashanDB 通过多版本并发控制、redo 日志物理复制、共享集群内核的全局资源协调机制、细粒度事务隔离与锁机制、先进的存储管理技术以及自动选主和集群仲裁等核心技术，形成了完备的数据一致性保障体系。结合灵活配置和优化策略，YashanDB 能够满足复杂业务场景中对数据一致性的严格要求，优化数据库性能与可用性。建议相关人员针对自身业务特点合理应用上述机制，以提升数据库系统的稳定性与安全性。