- 阿里云数字新基建系列:云数据库架构
- 朱明等
- 1018字
- 2022-05-09 17:41:38
1.1.11 X-Engine
MySQL经过多年发展,一直以支持事务的InnoDB B+树作为自己的主力引擎,尤其到了8.0版本后,对元数据进行了重构,使用数据字典(Data Dictionary,DD)代替了之前MyISAM的.frm文件,彻底变成了InnoDB的天下。InnoDB的优点毋庸置疑,它是目前版本中最稳定、最平衡的事务存储引擎。
但随着数据的增长,我们不得不面对数据膨胀的问题。比如某些业务表,随着业务的增长,不断有新增写入,导致数据文件大小不断攀升。关于这个问题,有一个非常重要的解决思路就是做数据压缩。
当前InnoDB的数据压缩,主要是基于zlib的压缩,但有时候zlib压缩会遇到问题。此外,InnoDB自带压缩的性能和压缩率,因为B+树本身的结构设计,都很难再有提高。Percona曾推出过一个TokuDB引擎,但它已于2020年结束维护。
目前AliSQL提供了除InnoDB以外的另一个选择,就是允许在RDS for MySQL 8.0版本中使用X-Engine压缩引擎。这个压缩引擎究竟是什么来头?其实现原理是什么?
首先在阿里巴巴内部,尤其是在淘系生产线上,X-Engine从MySQL 5.5版本开始就已经投入使用,经过多年的实际使用和重大场景磨炼,引擎本身已经十分成熟。在2019年的SIGMOD会议上,AliSQL还发表了相关论文——“X-Engine: An Optimized Storage Engine for Large-scale E-commerce Transaction Processing”。
X-Engine的核心原理是,依赖LSM树做多层压缩,冷热数据分离,在内存中不断地进行数据筛选,将热数据留在内存,将冷数据通过分层即L0、L1、L2进行刷盘——将暖数据(Warm Data)存储到NVM/SSD上,将冷数据(Cold Data)存储到SSD/HDD上,如图1-10所示。这个引擎甚至可以支持物理硬件FPGA的加速,不过目前的公共云上没有提供这个版本。
图1-10 X-Engine LSM实现方式
LSM树的刷新是一个非常复杂且持续的过程,因此控制好刷新频率,既能有效进行数据分层,又能控制分层本身对CPU的开销。所以在实际执行时,我们会使用流控(Flow Control)的方式。
刷新本身是先刷新日志,后刷新Memtables。为了保证并发性,X-Engine允许多版本刷新,如图1-11所示。
图1-11 LSM多场景管道(Multi-staged Pipeline)
我们知道,InnoDB的文件本身是一个稀疏文件(Sparse File),这和大部分数据库存储引擎一样,稀疏文件非常适合堆(Heap)和B+树的存储,只需要维护少量的Metadata即可。但考虑到磁盘空间有限,使用稀疏文件是一件非常奢侈的事情,一边要进行压缩,一边还在使用稀疏文件写入数据,则有些矛盾。因此,X-Engine抛弃了传统的稀疏文件,改用紧凑文件写入方式,减少了文件碎片,如图1-12所示。
图1-12 稀疏文件和X-Engine的紧凑文件
我们对InnoDB引擎和X-Engine引擎做了测试,发现X-Engine引擎的写入速度远高于InnoDB引擎,如图1-13所示;而在压缩率上,X-Engine引擎的压缩率大约是InnoDB zlib压缩的2倍。
图1-13 X-Engine TPS
后续X-Engine还会被投入分布式引擎中,目前还处于开发阶段,如果有磁盘空间压缩需求,则可以考虑使用X-Engine。