YashanDB 高并发处理能力的设计思路

在现代信息系统中，数据库的高并发处理能力直接影响系统的响应速度和服务稳定性。面对海量数据的实时访问需求，如何提升数据库的并发处理效率成为行业关注的核心问题。高并发不仅考验数据库架构的设计合理性，也挑战事务管理、存储引擎以及调度机制的综合能力。本文将深入剖析 YashanDB 在高并发场景下的设计思路，重点介绍其多层架构、存储优化和并发控制策略，以期为数据库架构师和开发者提供技术参考。

多样化部署架构支持高并发

YashanDB 支持单机主备部署、分布式集群部署和共享集群部署三种部署形态，分别针对不同级别的并发需求设计：

单机主备部署通过主备复制机制实现可靠的数据同步和服务的高可用，有利于在中等并发压力下实现读写分离和容灾能力。

分布式集群部署采用 Shared-Nothing 架构，节点间通过分片实现数据负载均衡，协调节点（CN）、管理节点（MN）和数据节点（DN）分工明确，支持大规模并行处理请求，适合海量数据分析业务。

共享集群部署依托共享存储和崖山集群内核（YCK）的聚合内存技术实现多实例的强一致性访问，支持多实例多写，保持高可用的同时大幅度提升写并发性能，适用于核心交易场景。

通过灵活选择部署方式，YashanDB 能够针对不同的业务并发需求提供最佳的架构支撑。

高效的存储引擎设计

存储引擎是并发处理的基础，YashanDB 采用多种存储结构针对不同应用场景优化性能：

HEAP 存储以无序堆式存储支持高速插入，采用段页式空间管理优化空间利用，配合事务和 MVCC 保证并发数据一致性。

BTREE 索引使用 B-LinkTree 结构维护索引有序性和快速查找能力，支持多种索引扫描方式（如唯一扫描、范围扫描），提升查询效率。

MCOL（可变列式存储）实现列数据的原地更新，减少空间膨胀和垃圾扫描，适合在线事务与分析处理（HTAP），加快列投影查询。

SCOL（稳态列式存储）利用切片及对象式管理实现高压缩比和数据排序，支持海量稳态数据的高性能查询，定期通过后台任务将活跃数据转为稳态，提高查询效率。

通过对象式管理和切片技术，YashanDB 实现数据的冷热分离，利用冷热数据特性定制相应存储策略，最大化存储与访问性能。

多版本读写与事务并发控制机制

YashanDB 实现了基于多版本并发控制（MVCC）的读写分离和事务隔离：

语句级和事务级一致性读：保障每个查询语句在特定 SCN 视角下读取数据快照，实现读操作不阻塞写操作，保证查询一致性。

写一致性通过事务槽位(Xslot)和 Undo 日志的结合，实现逻辑上的串行写操作，避免脏写和写丢失，提高写操作的并发安全性。

事务隔离级别支持包括默认的读已提交和可选的可串行化隔离级别，针对不同业务场景实现不同程度的数据一致性与并发性能平衡。

锁细粒度与死锁检测采用行级排他锁和表级共享/排他锁，通过多线程死锁检测和自动解除机制，保证并发冲突得到高效管理。

高效的 SQL 引擎与优化器支持并发查询

YashanDB SQL 引擎基于典型的编译执行模型，集成了高效的解析、验证、优化和向量化执行等多项技术：

基于 CBO（Cost-Based Optimizer）的优化策略综合统计信息、执行代价，支持多种访问路径选择和连接顺序规划，确保生成最优执行计划。

多阶段并行执行分布式架构支持 CN 层的分布式计划生成，DN 层的节点内水平和垂直多级并行执行，充分利用集群计算资源。

向量化计算框架基于 SIMD 技术批量处理数据，减少指令周期，提高算子执行效率，显著提升高并发查询的吞吐能力。

Hint 机制和并行度配置支持用户及 DBA 灵活干预执行计划和并行度，针对高并发场景做定制优化。

内存与线程模型保障并发处理能力

YashanDB 采用多线程架构与分层内存体系实现资源的高效管理：

共享内存区域（SGA）包含数据缓存、SQL 缓存、数据字典缓存等，实现多线程和多会话间的数据共享和快速访问，降低 IO 瓶颈。

私有内存区域（SPA）为每会话独占分配，用于会话栈及堆存储，避免会话间资源冲突。

丰富后台线程体系包括连接监听、事务管理（ROLLBACK）、检查点（CKPT）、日志写入（LOGW）、并行执行线程、健康监控等，确保并发任务协调高效进行。

共享线程会话模式通过线程池管理工作线程，减少上下文切换和线程创建开销，适应大量会话连接的高并发场景。

主备复制与共享集群机制提升高可用并发能力

针对高并发情况下的高可用性需求，YashanDB 设计了完善的主备复制和共享集群机制：

异步与同步主备复制支持灵活配置 redo 日志同步策略，保证主库稳定提交性能的同时，实现零丢失或可用性优先的数据保护。

主备切换（Switchover/Failover）支持在线无缝切换，最大程度减少业务中断时间。

共享集群基于共享存储与聚合内存技术实现多实例多活访问，利用全局资源管理、全局缓存服务等技术保证数据一致性与访问并行。

自动选主机制结合 Raft 协议及仲裁服务，保证故障自动检测和快速恢复，高并发环境下保障集群稳定服务。

优化建议

根据业务场景合理选择部署形态：小规模或低并发场景可选单机主备部署，高并发及数据量大的在线分析和交易业务推荐分布式集群或共享集群部署。

利用合适的存储引擎和表结构：针对事务处理选择 HEAP 表，针对混合分析选择 TAC 表，针对海量分析选择 LSC 表，实现冷热数据分离优化。

合理设计索引策略：基于 BTree 索引类型，创建唯一索引、函数索引等，多维度提升查询效率，避免滥用索引引起写冲突。

充分利用 SQL 优化器和向量化：保持统计信息最新，适度使用 HINT，调整并行度参数，发挥执行引擎最大并行能力。

配置合适的内存参数和线程池大小：优化数据库缓存、共享内存和线程池规模，确保系统资源最大化利用而不出现过载。

采用合理的事务隔离级别：默认读已提交满足大部分场景，需严格一致性则使用可串行化，结合业务需求平衡并发性能和一致性。

启用主备自动选主和高可用机制：降低故障恢复时间，保障业务稳定，结合业务特性选择适当的保护模式。

结论

YashanDB 通过灵活多样的部署架构、高效的存储引擎、多版本并发控制、智能的 SQL 引擎以及完善的主备复制和集群机制，构建了支撑高并发场景的全面技术体系。随着数据规模和业务需求的持续增长，YashanDB 的优化技术将成为赢得行业竞争的核心能力。未来，持续提升系统的并行计算能力、内存管理和智能调度，将是推动高并发数据库技术进步的重要方向。技术人员应持续关注数据库架构创新，不断优化应用策略，以满足更为严苛的高并发需求。