YashanDB 架构设计的专业视角及落地经验分享

在现代数据库技术领域，面对日益增长的数据规模和复杂性，性能瓶颈和数据一致性成为设计和实现数据库系统时不可避免的挑战。传统架构在面对大规模并发、高可用性需求以及灵活的数据访问特性时，常常力不从心。本文将围绕 YashanDB 的架构设计展开深入技术分析，重点剖析其核心组件、存储管理、事务处理、分布式执行以及高可用保障机制等方面内容，旨在为开发人员、数据库管理员以及架构师提供详实的技术指导和实践经验，推动对下一代数据库技术的理解与应用。

多样化部署架构及逻辑架构设计

YashanDB 支持单机（主备）、分布式集群和共享集群三种部署形态，以满足不同场景下的业务诉求。

单机部署形态

单机部署通过主实例与备实例的主备复制机制保障数据的同步与安全。该模式适合大多数对实时性及高可用性要求较低的场景，通过主备模式实现基本的数据一致和业务连续性。

分布式集群部署形态

分布式部署基于 Shared-Nothing 架构，划分为元数据节点组（MN），协调节点组（CN），数据节点组（DN）三大核心组件，支持高性能的扩展性。MN 负责节点管理和分布式事务，CN 承担 SQL 解析和执行计划下发，DN 负责数据存储和执行具体查询。此架构通过任务划分、并行处理和数据分片满足海量数据分析场景的计算与存储需求。

共享集群部署形态

共享集群采用 Shared-Disk 架构，基于自研的崖山集群内核（YCK）实现全局缓存和资源管理，依托共享文件系统（YFS）保证多实例的协同访问和强一致性。该模式支持多实例多写，具有高可用、高性能和弹性扩展特性，适合核心交易和关键业务应用。

逻辑架构层面

YashanDB 涵盖客户端 API、SQL 引擎、PL 引擎、存储引擎及集群管理等子系统。SQL 引擎负责完整的 SQL 解析、优化和执行，支持丰富的内置函数库及向量化计算以提升性能。PL 引擎提供完整的过程化编程支持，包括存储过程、函数及触发器，靠近数据执行提升应用效率。存储引擎采用段区页三级空间管理，支持多种存储结构以适配不同应用场景。

高效存储引擎与空间管理设计

存储引擎是数据库性能和可靠性的核心，YashanDB 针对不同业务场景实现了多样化的存储结构和表空间管理机制。

存储结构体系

HEAP 堆式存储：用于行存表，支持无序数据存储，高效插入，适合 OLTP 场景。

BTREE 存储：实现 B 树索引，支持索引结构的有序存储以加快数据检索。

MCOL 可变列式存储：采用段页式结构，支持原地更新和字典编码，平衡事务处理和分析性能，适合 HTAP 场景。

SCOL 稳态列式存储：基于对象式管理，采用切片存储和压缩编码，极大提升海量数据分析的读性能。

空间管理与表空间设计

YashanDB 使用表空间作为逻辑存储容器，将物理数据文件划分为段、区和块的层级结构进行高效空间管理。段页式空间结构通过多个空闲度列表提高并发插入性能，区的自动与统一分配机制支持弹性管理存储。数据块大小和 PCTFREE 参数调整为空间利用和性能提供调优能力。切片存储结构适用于列存稳态数据，分片文件存储并支持云端存储布局。

事务与并发控制机制

YashanDB 基于 ACID 原则设计了事务机制，充分利用多版本并发控制（MVCC）有效维持数据一致性和高并发性能。

多版本并发控制（MVCC）

通过维护数据历史版本（undo 信息），YashanDB 实现查询的一致性读，读写操作不阻塞，查询结果基于事物提交时的系统变更号（SCN）生成一致快照。写操作采用行级锁，避免长时间锁住行，保障系统吞吐量。支持语句级一致性和事务级一致性读，满足不同业务需求的隔离强度。

事务隔离级别

YashanDB 默认读已提交（Read Committed）隔离级别，避免脏读；也支持串行化（Serializable）隔离级别，提供严格的一致性保障。写冲突处理采用乐观锁等待与冲突检测机制，保障数据库的并发安全。

锁机制与死锁检测

支持表级共享与排他锁以及行级独占锁，行锁登记于事务槽位，锁降级和升级机制控制并发冲突。死锁检测自动触发，当检测到循环等待，系统会自动回滚若干事务解除死锁，提高系统稳定性。

分布式 SQL 执行与并行计算

YashanDB 在分布式模式下提供 MPP 式分布式 SQL 执行架构，通过协调节点（CN）与数据节点（DN）协作执行复杂查询，实现高性能分布式计算。

SQL 执行流程

包括 SQL 解析、验证、优化生成分布式执行计划，CN 将计划下发至各 DN 节点，节点并行执行，结果由 CN 汇总返回。支持多阶段并行执行模型，数据及控制消息分离保障资源隔离和性能优化。

执行算子与向量化计算

实现丰富的算子集，包括扫描、连接、排序及辅助算子。引入基于 SIMD 技术的向量化计算框架，通过向量批处理与算子并行，极大提高计算效率。

数据交换机制

支持节点间数据搬运，实现数据分片访问能力。采用 PX 并行执行算子，满足跨节点大规模数据关联需求。

主备高可用与故障诊断体系

高可用机制保证数据库的业务连续性，尽量减少服务中断时间。

主备复制体系

支持多级主备异步同步复制，采用 WAL 机制确保日志传输和数据一致性，支持主备切换（Switchover 和 Failover）以保证业务不中断。自动选主机制结合 Raft 算法实现故障快速定位与领导选举。

故障诊断与自动修复

系统通过健康监控线程及时发现异常，自动收集日志和诊断信息，存入自动诊断存储库。具备自动数据页面修复、防止故障扩散策略，确保故障影响最小化并促进快速恢复。

实例架构及内存线程体系设计

YashanDB 采用多线程实例架构充分利用多核资源，结合共享内存（SGA）和私有内存（SPA）实现效率优化。

内存管理

SGA 包括共享池、数据缓存及虚拟内存，支持 SQL 缓存、数据字典缓存等高频信息复用。SPA 为私有区域，独占特定会话的运行时数据保障任务并发隔离。

线程体系

多类后台线程协同处理连接监听、逻辑时钟维护、脏数据写回、redo 日志写入、作业调度等核心功能。分布式部署和共享集群形态扩展独立线程实现集群管理、分布式事务以及通信保障，保证架构灵活且高效。

存储对象与关联优化

针对不同应用场景，YashanDB 实现了行存表、TAC 列存表和 LSC 列存表，满足 OLTP、HTAP 和 OLAP 具体需求。索引采用 BTree 结构，支持唯一索引、函数索引、反向索引及多种扫描策略，保障快速访问。

访问约束机制

基于有界计算理论，访问约束提供数据模型转换以缩减计算成本和存储空间，动态刷新保证数据一致性，是大规模复杂查询的加速利器。

总结与未来展望

综上所述，YashanDB 通过多样化的部署形态、灵活高效的存储引擎设计、完善的事务及并发控制机制、强大的分布式 SQL 执行能力及成熟的高可用保障体系，构筑了面向海量数据和复杂业务的下一代数据库平台。随着数据规模的持续扩展及业务需求复杂度上升，进一步的存储优化、计算加速及智能化运维技术将成为数据库核心竞争力的关键。建议技术人员持续关注新架构能力及实践经验，推动业界数据库技术持续演进与创新。

技术落地建议

根据业务类型合理选择部署架构：事务型业务优先考虑单机或共享集群高可用部署，分析型大数据场景采用分布式 MPP 架构。

针对不同访问模式优化存储结构：频繁更新应用采用 MCOL 可变列式存储，稳态查询数据采用 SCOL 列式存储，有效利用压缩及编码。

确保关键路径事务隔离级别合理设置，默认采用读已提交，针对强一致性需求场景启用串行化隔离。

紧密结合 SQL 优化器统计信息管理，保持数据分布统计及时更新，提升执行计划生成质量。

合理规划表空间和数据文件大小，调整 PCTFREE 及空闲度管理参数减少行迁移及空间碎片。

建立完善的备份恢复机制及主备复制体系，结合自动选主算法提升高可用整体稳定性。

利用事务保存点和自治事务提高业务灵活性，降低长事务风险。

持续关注系统监控和故障诊断数据，结合自动修复机制减少因异常造成的业务中断风险。