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X-Engine 如何实现 Fast DDL

2020-07-10  本文已影响0人  阿里云云栖号
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X-Engine是阿里巴巴自研的存储引擎,作为阿里云 RDS MySQL 的一个可选引擎,除了主打高性能和低成本,还增加了不少惠及用户的新功能。本文将详细介绍 MySQL(X-Engine) 如何近乎瞬时完成传统数据库需要数小时完成的DDL操作。

1.数据库DDL操作面临的问题

互联网业务发展迅速,应用模式频繁更改是常态。相应地,数据库访问模式和schema也随之变化。DDL(Data Definition Language)是SQL的一类,主要作用是创建和更改数据的schema信息,最常见的操作包括:加减列、更改列类型、加减索引等。熟悉MySQL的同学都知道,在8.0以前,虽然Online DDL不阻塞其它DML(Insert/Update/Delete)操作,但许多重要的DDL操作,如加列、减列等,仍旧需要等待数小时、甚至好几天时间(依据数据量的大小)才会生效。更改列类型等操作甚至仍需要锁表执行,阻塞DML操作。

DDL操作运行时间长,占用系统资源,需要额外的磁盘空间(建立临时表),影响系统吞吐,并且一旦DDL过程中实例crash,恢复时间也会很久。以加列DDL为例,MySQL经历如下过程:

<pre class="public-DraftStyleDefault-pre" data-offset-key="76il1-0-0" style="margin: 1.4em 0px; padding: 0.88889em; font-size: 0.9em; word-break: normal; overflow-wrap: normal; white-space: pre; overflow: auto; background: rgb(246, 246, 246); border-radius: 4px; color: rgb(26, 26, 26); font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">

<pre class="Editable-styled" data-block="true" data-editor="6l1cv" data-offset-key="76il1-0-0" style="margin: 0px; padding: 0px; font-size: 0.9em; word-break: normal; overflow-wrap: normal; white-space: pre; overflow: initial; background: rgb(246, 246, 246); border-radius: 0px;">

1.以新schema建立空表。
2.拷贝数据到新表,并且将新加列的值赋为默认值,同时更新索引表。数据库接受到的DML操作被记录在临时文件。
3.加exclusive lock,阻塞写操作,将临时文件记录的DML操作apply到新表。如果DML很多,这一阶段将花费较多时间。
4.删除旧表,将新表命名为旧表的名字。

</pre>

</pre>

显然,这个过程加锁时间长,拷贝数据操作会占用系统资源和临时空间,并需要大量I/O。为了适应变化频繁的业务,不立即更改存储层数据、可以快速完成的DDL(我们称之为Fast DDL)成为了一个必要feature。MySQL 8.0 增加了instant add column功能,可以在短时间内只修改table元信息,完成加列操作。遗憾的是,它还不支持其它类型的DDL。得益于阿里自研的存储引擎X-Engine存储了多版本Table Schema,每一行记录在引擎层就完成了解析,并且可以依据更新版本的schema实现格式转换,X-Engine因此可支持多种类型的Fast DDL。

2.业界Fast ddl实现方案

MySQL 8.0

record记录了列个数, instant add column操作只修改系统表。

写操作:新格式的记录。

读操作:根据存储在系统表中default value补齐新加列。

支持类型:

• Change index optionRename table • Set/drop default • Modify column when the table is empty • Add/drop virtual columnsAdd columns

MariaDB10.3

整体实现方案与MySQL8.0类似,record记录了列个数,在leftmost leaf page中记录所有列的default值. 支持类型:

• Add column • Drop column • Extend VARCHAR maximum (Only if the physical format allows; not VARCHAR(255) to VARCHAR(256))

Aurora

发生ddl后,更新系统表,新、旧版本的schema均要记录下来。然后广播该修改。之后接受DML请求,首先转换相关leaf page的所有记录,然后执行DML。

select请求会将旧版本的记录拼接成新版本记录。

支持类型

• only supports adding nullable columns, without default values

3.X-Engine多版本schema

顾名思义,Fast DDL指数据库能够在极短的时间内完成用户发出的DDL指令并返回。之所以这么快,是因为只修系统表里的元数据,不变更引擎层存储的数据。其实现的关键在于:元信息变更之后,内存、磁盘中的物理记录该如何解析。

Engine的架构采用了LSM-Tree的思想,将新写入的数据以追加方式写入内存memtable,memtable到一定大小后switch为immutable memtable,不再修改。然后逐渐以固定大小extent的形式,flush到持久化存储中。当extent到一定数量后,通过合并(Compaction)操作,将相同Key的多个版本合并。为了让每行记录可解析,最直观简单的方案便是将元信息附着在记录上面。为了能够不依赖系统表解析记录,X-Engine存储了较为详细的元数据,如果为每一行都附着一份,会占用大量的空间。为了大大减少存储成本,我们保证每个memtable和extent内部的数据schema一致,并将schema信息存储在memtable和extent之上。

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schema信息包含了诸如列个数、列类型、列长度、默认值等关键信息。利用这些信息,X-Engine可以在返回结果之前,完成列解析,并只需返回查询目标列的对应结果。下面给出了一个具体的例子,同一张表存在不同schema版本的extent时,如何返回结果。

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4.X-Engine fast ddl实现

当 MySQL 接收到一条fast ddl语句时,更新相关系统表及元数据,新版本的表结构随之生效,这时这条DDL语句就执行成功啦!到现在为止X-Engine存储的信息没有发生任何变化。

读请求

当系统接收到Select请求时,MySQL 会将请求本身,连同当前最新版本schema信息(称之为target schema)传递到X-Engine。X-Engine首先定位到记录的位置(某个memtable或extent),并取相应数据schema解析记录得到初步结果。接着,对比数据schema和target schema,对初步结果做适当填充、删减或修改得到最终结果返回。

X-Engine schema更新

Fast DDL命令执行成功,新版本的schema生效,X-Engine还对此无感知。当接收到第一条针对该表的DML(Insert/Update/ Delete)请后,如果发现X-Engine的活跃memtable的schema版本落后于最新版本,会触发switch memtable行为:冻结当前活跃memtable,产生新活跃memtable,将新schema赋予新活跃memtable。为了保证数据的正确性,该操作会等待所有正在进行的写事务完成后再执行。

写请求

每个写事务可能涉及到n(n>=1)个表。事务在提交时,需要在写入活跃memtable之前判断:事务写入数据的schema版本是否与活跃memtable的schema版本一致,如果不一致则应该报错退出,提醒用户重试。

Flush/Compaction

内存中memtable数量到一定个数时会触发Flush操作,被选中memtable的数据以extent的形式写入磁盘,schema也随之由memtable传递到extent。Compaction操作会合并多个extent,如果参与同一任务的extent schema版本不一致,X-Engine会以其中最新版本为准,生成新extent。

总结

Fast DDL可以解决很多应用的痛点,加列、扩展列的常用的操作不用再需要漫长的等待。技术上,X-Engine通过存储详细的多版本schema信息,不仅无需借助系统表解析记录,而且可以轻易地实现不同版本schema之间的数据转换,进而可以支持丰富的Fast DDL类型。

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