随着大数据这个概念的兴起以及真实需求在各个行业的落地，很多人都热衷于讨论分布式数据库，今天就这个话题，主要分为三部分：***部分讲一下分布式数据库的过去和现状，希望大家能对这个领域有一个全面的了解;讲一下分布式数据库未来可能的趋势。
一、分布式数据库的历史和现状
1、从单机数据库说起
关系型数据库起源自1970年代，其***基本的功能有两个：
把数据存下来；
满足用户对数据的计算需求。
***点是***基本的要求，如果一个数据库没办法把数据安全完整存下来，那么后续的***功能都没有意义。当满足***点后，用户紧接着就会要求能够使用数据，可能是简单的查询，比如按照某个Key来查找Value;也可能是复杂的查询，比如要对数据做复杂的聚合操作、连表操作、分组操作。往往第二点是一个比***点更难满足的需求。
在数据库发展早期阶段，这两个需求其实不难满足，比如有很多优秀的商业数据库产品，如Oracle/DB2。在1990年之后，出现了开源数据库MySQL和PostgreSQL。这些数据库不断地提升单机实例性能，再加上遵循摩尔定律的硬件提升速度，往往能够很好地支撑业务发展。
接下来，随着互联网的不断普及特别是移动互联网的兴起，数据规模爆炸式增长，而硬件这些年的进步速度却在逐渐减慢，人们也在担心摩尔定律会失效。在此消彼长的情况下，单机数据库越来越难以满足用户需求，即使是将数据保存下来这个***基本的需求。
2、分布式数据库
所以2005年左右，人们开始探索分布式数据库，带起了NoSQL这波浪潮。这些数据库解决的首要问题是单机上无法保存全部数据，其中以HBase/Cassadra/MongoDB为代表。为了实现容量的水平扩展，这些数据库往往要放弃事务，或者是只提供简单的KV接口。存储模型的简化为存储系统的开发带来了便利，但是降低了对业务的支撑。
(1)NoSQL的进击
HBase是其中的典型代表。HBase是Hadoop生态中的重要产品，Google BigTable的开源实现，所以这里先说一下BigTable。
BigTable是Google内部使用的分布式数据库，构建在GFS的基础上，弥补了分布式文件系统对于小对象的插入、更新、随机读请求的缺陷。HBase也按照这个架构实现，底层基于HDFS。HBase本身并不实际存储数据，持久化的日志和SST file存储在HDFS上，Region Server通过 MemTable 提供快速的查询，写入都是先写日志，后台进行Compact，将随机写转换为顺序写。数据通过 Region 在逻辑上进行分割，负载均衡通过调节各个Region Server负责的Region区间实现，Region在持续写入后，会进行分裂，然后被负载均衡策略调度到多个Region Server上。
前面提到了，HBase本身并不存储数据，这里的Region仅是逻辑上的概念，数据还是以文件的形式存储在HDFS上，HBase并不关心副本个数、位置以及水平扩展问题，这些都依赖于HDFS实现。和BigTable一样，HBase提供行级的一致性，从CAP理论的角度来看，它是一个CP的系统，并且没有更进一步提供 ACID 的跨行事务，也是很遗憾。
HBase的优势在于通过扩展Region Server可以几乎线性提升系统的吞吐，及HDFS本身就具有的水平扩展能力，且整个系统成熟稳定。但HBase依然有一些不足。首先，Hadoop使用Java开发，GC延迟是一个无法避免问题，这对系统的延迟造成一些影响。另外，由于HBase本身并不存储数据，和HDFS之间的交互会多一层性能损耗。第三，HBase和BigTable一样，并不支持跨行事务，所以在Google内部有团队开发了MegaStore、Percolator这些基于BigTable的事务层。Jeff Dean承认很后悔没有在BigTable中加入跨行事务，这也是Spanner出现的一个原因。
(2)RDMS的救赎
除了NoSQL之外，RDMS系统也做了不少努力来适应业务的变化，也就是关系型数据库的中间件和分库分表方案。做一款中间件需要考虑很多，比如解析 SQL，解析出ShardKey，然后根据ShardKey分发请求，再合并结果。另外在中间件这层还需要维护Session及事务状态，而且大多数方案并不支持跨shard的事务，这就不可避免地导致了业务使用起来会比较麻烦，需要自己维护事务状态。此外，还有动态的扩容缩容和自动的故障恢复，在集群规模越来越大的情况下，运维和DDL的复杂度是指数级上升。
国内开发者在这个领域有过很多的著名的项目，比如阿里的Cobar、TDDL，后来社区基于Cobar改进的MyCAT，360开源的Atlas等，都属于这一类中间件产品。在中间件这个方案上有一个知名的开源项目是Youtube的Vitess，这是一个集大成的中间件产品，内置了热数据缓存、水平动态分片、读写分离等，但这也造成了整个项目***复杂。
另外一个值得一提的是PostgreSQL XC这个项目，其整体的架构有点像早期版本的OceanBase，由一个***节点来处理协调分布式事务，数据分散在各个存储节点上，应该是目前PG 社区***的分布式扩展方案，不少人在基于这个项目做自己的系统。
3、NewSQL的发展
2012~2013年Google 相继发表了Spanner和F1两套系统的论文，让业界***次看到了关系模型和NoSQL的扩展性在一个大规模生产系统上融合的可能性。 Spanner 通过使用硬件设备(GPS时钟+原子钟)巧妙地解决时钟同步的问题，而在分布式系统里，时钟正是***让人头痛的问题。Spanner的强大之处在于即使两个数据中心隔得***远，也能***通过TrueTime API获取的时间误差在一个很小的范围内(10ms)，并且不需要通讯。Spanner的底层仍然基于分布式文件系统，不过论文里也说是可以未来优化的点。
Google的内部的数据库存储业务，大多是3~5副本，重要的数据需要7副本，且这些副本遍布全球各大洲的数据中心，由于普遍使用了Paxos，延迟是可以缩短到一个可以接受的范围(写入延迟100ms以上)，另外由Paxos带来的Auto-Failover能力，更是让整个集群即使数据中心瘫痪，业务层都是透明无感知的。F1是构建在Spanner之上，对外提供了SQL接口，F1是一个分布式MPP SQL层，其本身并不存储数据，而是将客户端的SQL翻译成对KV的操作，调用Spanner来完成请求。
Spanner和F1的出现标志着***个NewSQL在生产环境中提供服务，将下面几个功能在一套系统中提供：
SQL支持
ACID事务
水平扩展
Auto Failover
多机房异地容灾
正因为具备如此多的诱人特性，在Google内部，大量的业务已经从原来的 BigTable切换到Spanner之上。相信这对业界的思路会有巨大的影响，就像当年的Hadoop一样，Google的基础软件的技术趋势是走在社区前面的。
Spanner/F1论文引起了社区的广泛的关注，很快开始出现了追随者。***个团队是CockroachLabs做的CockroachDB。CockroachDB的设计和Spanner很像，但是没有选择TrueTime API ，而是使用HLC(Hybrid logical clock)，也就是NTP +逻辑时钟来代替TrueTime时间戳，另外CockroachDB选用Raft做数据复制协议，底层存储落地在RocksDB中，对外的接口选择了PG协议。
CockroachDB的技术选型比较激进，比如依赖了HLC来做事务，时间戳的精确度并没有办法做到10ms内的延迟，所以Commit Wait需要用户自己指定，其选择取决于用户的NTP服务时钟误差，这点对于用户来说***不友好。当然 CockroachDB的这些技术选择也带来了很好的易用性，所有逻辑都在一个组件中，部署***简单，这个是***大的优点。
另一个追随者就是我们做的TiDB。这个项目已经开发了两年时间，当然在开始动手前我们也准备了很长时间。接下来我会介绍一下这个项目。
二、TiDB的架构和***近进展
TiDB本质上是一个更加正统的Spanner和F1实现，并不CockroachDB那样选择将SQL和KV融合，而是像Spanner和F1一样选择分离。下面是TiDB的架构图：
这样分层的思想也是贯穿整个TiDB项目始终的，对于测试，滚动升级以及各层的复杂度控制会比较有优势，另外TiDB选择了MySQL协议和语法的兼容，MySQL社区的ORM框架、运维工具，直接可以应用在TiDB上，另外和 Spanner一样，TiDB是一个无状态的MPP SQL Layer，整个系统的底层是依赖 TiKV 来提供分布式存储和分布式事务的支持，TiKV的分布式事务模型采用的是Google Percolator的模型，但是在此之上做了很多优化，Percolator的优点是去中心化程度***高，整个继续不需要一个独立的事务管理模块，事务提交状态这些信息其实是均匀分散在系统的各个key的meta中，整个模型***依赖的是一个授时服务器，在我们的系统上，***限情况这个授时服务器每秒能分配 400w以上个单调递增的时间戳，大多数情况基本够用了(毕竟有Google量级的场景并不多见)，同时在TiKV中，这个授时服务本身是高可用的，也不存在单点故障的问题。
上面是TiKV的架构图。TiKV和CockroachDB一样也是选择了Raft作为整个数据库的基础，不一样的是，TiKV整体采用Rust语言开发，作为一个没有GC和 Runtime的语言，在性能上可以挖掘的***会更大。不同TiKV实例上的多个副本一起构成了一个Raft Group，PD负责对副本的位置进行调度，通过配置调度策略，可以***一个Raft Group的多个副本不会保存在同一台机器/机架/机房中。
除了核心的TiDB、TiKV之外，我们还提供了不少易用的工具，便于用户做数据迁移和备份。比如我们提供的Syncer，不但能将单个MySQL实例中的数据同步到TiDB，还能将多个MySQL实例中的数据汇总到一个TiDB集群中，甚至是将已经分库分表的数据再合库合表。这样数据的同步方式更加灵活好用。
TiDB目前即将发布RC3版本，预计六月份能够发布GA版本。在即将到来的 RC3版本中，对MySQL兼容性、SQL优化器、系统稳定性、性能做了大量的工作。对于OLTP场景，重点优化写入性能。另外提供了权限管理功能，用户可以按照MySQL的权限管理方式控制数据访问权限。对于OLAP场景，也对优化器做了大量的工作，包括更多语句的优化、支持SortMergeJoin算子、IndexLookupJoin算子。另外对内存使用也做了大量的优化，一些场景下，内存使用下降75%。
除了TiDB本身的优化之外，我们还在做一个新的工程，名字叫TiSpark。简单来讲，就是让Spark更好地接入TiDB。现在其实Spark已经可以通过JDBC接口读取TiDB中的数据，但是这里有两个问题：1. 只能通过单个TiDB节点读取数据且数据需要从TiKV中经过 TiDB 中转。2. 不能和Spark的优化器相结合，我们期望能和Spark的优化器整合，将Filter、聚合能通过TiKV的分布式计算能力提速。这个项目已经开始开发，预计近期开源，五月份就能有***个版本。
三、分布式数据库的未来趋势
关于未来，我觉得未来的数据库会有几个趋势，也是TiDB项目追求的目标：
1、数据库会随着业务云化，未来***的业务都会跑在云端，不管是私有云或者公有云，运维团队接触的可能再也不是真实的物理机，而是一个个隔离的容器或者「计算资源」，这对数据库也是一个挑战，因为数据库天生就是有状态的，数据总是要存储在物理的磁盘上，而数据移动的代价比移动容器的代价可能大很多。
2、多租户技术会成为标配，一个大数据库承载***的业务，数据在底层打通，上层通过权限，容器等技术进行隔离，但是数据的打通和扩展会变得异常简单，结合***点提到的云化，业务层可以再也不用关心物理机的容量和拓扑，只需要认为底层是一个无穷大的数据库平台即可，不用再担心单机容量和负载均衡等问题。
3、OLAP和OLTP业务会融合，用户将数据存储进去后，需要比较方便高效的方式访问这块数据，但是OLTP和OLAP在SQL优化器/执行器这层的实现一定是千差万别的。以往的实现中，用户往往是通过ETL工具将数据从OLTP数据库同步到OLAP数据库，这一方面造成了资源的浪费，另一方面也降低了OLAP的实时性。对于用户而言，如果能使用同一套标准的语法和规则来进行数据的读写和分析，会有更好的体验。
4、在未来分布式数据库系统上，主从日志同步这样落后的备份方式会被Multi-Paxos / Raft这样更强的分布式一致性算法替代，人工的数据库运维在管理大规模数据库集群时是不可能的，所有的故障恢复和高可用都将是高度自动化的
