YashanDB 数据库分布式事务及高可用架构介绍

随着数据量的急剧增长和业务系统对实时性及一致性的高要求，传统数据库系统在处理分布式事务和保障高可用性方面面临诸多挑战。性能瓶颈、数据一致性维护、故障恢复以及自动化管理是当前数据库技术领域的核心难题。YashanDB 作为新一代自主研发的分布式数据库，通过创新的架构设计与核心技术实现了高效的分布式事务处理和多样化高可用方案，满足从单机到共享集群不同业务场景的需求。本文将深入解析 YashanDB 的分布式事务架构、高可用设计及其实现原理，旨在为数据库管理员、系统架构师及数据库技术开发者提供详实的技术参考。

YashanDB 分布式事务体系架构

YashanDB 支持三种主要部署形态：单机主备部署、分布式集群部署和共享集群部署。分布式部署采用 Shared-Nothing 架构，涵盖管理节点（MN 组）、协调节点（CN 组）和数据节点（DN 组）。

分布式中，MN 负责元数据管理及分布式事务协调，CN 负责接收客户端请求及生成分布式 SQL 执行计划，DN 负责数据存储和执行分布式子计划。节点间通过高效的内部互联总线实现消息传递及数据交换。

分布式事务的执行依托于分布式协调器 MN，采用基于 Raft 协议的组内一致性保证，并辅以全局时钟服务和元数据同步，确保事务原子性和一致性。系统实现了隔离级别为读已提交和可串行化的事务支持，结合多版本并发控制（MVCC），实现读写并发而不阻塞。

YashanDB 支持事务内保存点（SAVEPOINT）及自治事务，自治事务为主事务提供局部独立性，极大提升复杂事务的稳定性和灵活度。

分布式 SQL 执行与数据交换

YashanDB 分布式 SQL 执行划分为协调节点解析客户端请求、生成分布式执行计划、分发任务至数据节点以及汇总结果四大步骤。并行计算架构（MPP）分为节点间并行和节点内多线程并行。节点间并行通过分割查询阶段（stage）分配至各 DN 节点执行；节点内并行支持水平及垂直切分进一步提升资源利用。

数据交换是分布式 SQL 执行关键环节，包含 DN 至 CN 的结果汇聚、CN 至 DN 的数据分发、多 DN 间的数据搬运及单节点内不同阶段间交换。YashanDB 设计了多路复用且隔离的网络通道，支持控制消息和数据消息分离，保障数据交换的高吞吐与低延迟。

多版本并发控制与事务隔离

基于多版本并发控制（MVCC），YashanDB 为每个数据块（Block）维护多个历史版本数据，通过全局系统变更号 SCN 判定版本可见性，保证读操作的一致性和非阻塞性。读操作基于语句级或事务级一致性快照进行，满足不同应用需求。

写操作的冲突则借助行锁实现，行锁为排他锁类型，避免写写冲突引发的不一致。通过锁等待和死锁检测机制，系统自动识别和处理死锁，提高并发性能。

事务隔离级别包括读已提交和可串行化：读已提交支持语句级一致性，写冲突时进行锁等待；可串行化支持事务级一致性，写冲突触发冲突错误，预防幻读现象。

主备高可用架构设计

YashanDB 主备架构基于 redo 日志物理复制，主库产生的 redo 日志实时异步或同步传输给备库。同步模式保障零数据丢失，异步模式优化主库性能。支持多级级联备库架构，满足不同异地容灾需求。

主备切换分为计划内切换（Switchover）和故障切换（Failover）。Switchover 在数据同步完成后安全切换，保证数据完整性。Failover 在主库故障时快速切换，但可能存在数据丢失风险。

自动选主机制分布于不同部署形态：分布式部署和一主多备场景采用基于 Raft 的自动选主（支持节点优先级及 Quorum 机制）；一主一备场景支持基于运维管理进程 yasom 的仲裁自动切换；共享集群架构通过 YCS 服务结合网络及磁盘心跳完成自动仲裁和主实例选举。

共享集群多活架构

共享集群基于 shared-disk 架构，依赖 Yashan 文件系统（YFS）实现共享存储。核心技术“聚合内存”实现各实例间的全局缓存一致性管理。崖山集群内核（YCK）负责多实例的数据页面访问协调，分别管理全局资源目录（GRC）、缓存服务（GCS）及锁服务（GLS）。

共享集群服务（YCS）为集群核心管理组件，通过网络及磁盘心跳实现实例状态检测和集群故障自动仲裁。集群实例出现故障不会影响其他实例的正常对外服务，保障业务连续性。

Yashan 文件系统（YFS）作为共享集群的并行文件系统，负责裸设备管理及存储高可用，支持多副本冗余和故障隔离。数据的读写直接通过共享内存及内嵌协议与实例通讯，极大降低 I/O 延迟。

高可用架构中的容错与恢复

YashanDB 通过多线程架构，结合检查点机制和 redo 日志，实现故障后快速实例恢复。前滚操作利用 redo 日志回放至一致性状态；回滚操作结合 undo 回退未提交事务，保证数据完整性。

自动诊断系统利用健康监控线程（HEALTH_MONITOR）、黑匣子和告警机制，实时识别并处理潜在故障。数据库支持自动修复损坏数据页面，防止故障扩散，保障系统稳定。

具体技术建议

合理选择部署形态，根据业务规模和可用性要求，选用单机主备、分布式集群或共享集群架构。

配置适合的事务隔离级别，推荐默认读已提交，在关键业务场景使用可串行化隔离提高数据一致性。

开启主备自动选主功能，结合业务重要性设置同步备库数量，确保主备快速切换和数据完整性。

在对分布式 SQL 操作场景，充分利用分布式执行计划和多级并行，提高查询和修改效率。

采用访问约束和分区策略优化大规模数据访问，缩减查询范围，提高数据管理效率。

在共享集群部署中，合理规划磁盘组和故障组，配置合适的多副本冗余等级，确保数据高可靠和性能稳定。

定期维护数据字典统计信息，更新索引及分区状态，提升优化器执行计划的准确性和查询性能。

配置合理的检查点触发策略及脏数据写回线程数，平衡写盘性能和恢复效率。

结合业务需求配置备份恢复策略，包括全量备份、增量备份及基于时间点的恢复，保障数据安全可靠。

加强安全管理，启用基于角色的访问控制、审计及访问认证，保障数据库的安全性和合规性。

结论

本文系统介绍了 YashanDB 数据库在分布式事务处理和高可用架构方面的设计与实现。通过多层分布式节点架构、强一致性保证、多版本并发控制与多种高可用部署能满足复杂业务对数据一致性、可扩展性和容错性的需求。合理配置事务隔离级别及主备自动选主机制保障业务连续性。共享集群通过高效的全局资源协调和并行文件系统实现多实例的多活高性能访问。

建议读者结合具体业务场景，基于本文技术原理和最佳实践，合理部署和调优 YashanDB 数据库，以实现高性能、高可靠的分布式数据管理和业务保障。