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GaussDB如何給世界一個(gè)更優(yōu)選擇?

jf_21561199 ? 來源:jf_21561199 ? 作者:jf_21561199 ? 2023-06-05 16:30 ? 次閱讀
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華為云 CEO 張平安

11 月 7 日,華為全聯(lián)接大會(huì) 2022 第一天,華為云 CEO 張平安在主題演講中,專門有一頁 PPT 談到了 GaussDB 信息量很大,不僅特別強(qiáng)調(diào)“GaussDB 云原生交易數(shù)據(jù)庫,給世界一個(gè)更優(yōu)選擇”,同時(shí),還分享了 2 個(gè)案例和一些數(shù)據(jù)。

華為云特別強(qiáng)調(diào)“云原生交易數(shù)據(jù)庫”而非常規(guī)的“云原生數(shù)據(jù)庫”,多出“交易”兩字,不會(huì)是無意義的行為,這個(gè)小細(xì)節(jié)上的變化意味著什么?給世界一個(gè)更優(yōu)選擇,是哪些方面更優(yōu)?背后有怎樣的技術(shù)創(chuàng)新?這是本文要探討的重點(diǎn)。

強(qiáng)調(diào)“交易”

意味著什么

眾所周知,數(shù)據(jù)庫按應(yīng)用方向的不同,主要分為 2 大場景:OLTP(交易)和 OLAP(分析)。從中國市場看,OLTP 仍然是國外廠商占據(jù)最大市場份額,是國產(chǎn)化替換的主要市場,反而 OLAP 中國公司有一定商業(yè)基礎(chǔ)。

Gartner 預(yù)測,“到 2025 年,中國分析型數(shù)據(jù)庫市場來自海外廠商將只剩下 30%,交易型數(shù)據(jù)庫市場海外廠商市場也只會(huì)剩下 50%左右?!边@對國內(nèi)數(shù)據(jù)庫廠商而言意味著巨大的市場機(jī)會(huì)。在這樣的背景下,張平安特別強(qiáng)調(diào)“交易”,難道是華為云釋放的將發(fā)力 OLTP 場景下的國產(chǎn)替代信號(hào)嗎?

數(shù)據(jù)庫是所有應(yīng)用的核心組件。大家知道,交易型數(shù)據(jù)庫是最難的,在關(guān)鍵行業(yè)的核心應(yīng)用領(lǐng)域,交易型數(shù)據(jù)庫基本上都是來自美國的數(shù)據(jù)庫。演講中,張平安分享了 2 個(gè)案例,這兩個(gè)案例共同點(diǎn)很顯然,都是交易型場景替換。

一個(gè)是華為內(nèi)部實(shí)踐,華為集團(tuán)流程 ITERP 系統(tǒng)部署 GaussDB 后,各項(xiàng)性能和指標(biāo)超過預(yù)期,采購履行耗時(shí)從 90 分鐘下降到 15 秒;端到端訂單履行耗時(shí)從 23 分鐘下降到 9 秒;在歷史峰值 5 倍壓力下性能依然穩(wěn)定不下降。

不要小看這個(gè)內(nèi)部實(shí)踐案例,華為集團(tuán)流程 ITERP 系統(tǒng)是個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng),該系統(tǒng)涉及 170 多個(gè)國家和地區(qū),500+外圍應(yīng)用、3 萬+個(gè)外圍集成點(diǎn),對數(shù)據(jù)庫容量、性能以及可靠性都有極高要求。如:數(shù)據(jù)量大,單一個(gè)業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)體量就高達(dá)百億,而 ERP 總共有上百個(gè)業(yè)務(wù),且數(shù)量還在持續(xù)增長;每分鐘 30 萬次庫存查詢請求及數(shù)萬筆并發(fā)交易事務(wù)處理,區(qū)別于銀行和互聯(lián)網(wǎng)的交易事務(wù),華為 ERP 關(guān)聯(lián)系統(tǒng)眾多,完成一筆入庫交易比完成一筆秒殺交易在場景復(fù)雜度、技術(shù)復(fù)雜度、外部依賴等方面差異很大,華為 ERP 系統(tǒng)萬級 TPS 比互聯(lián)網(wǎng)的百萬級 TPS 更難處理。據(jù)了解,該系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)庫過去 20 多年一直使用的是 Oracle,因?yàn)楸娝苤脑?,現(xiàn)在替換為 GaussDB。

另外一個(gè)是郵儲(chǔ)銀行案例,新一代分布式核心系統(tǒng)基于 GaussDB 為全行 6 億多個(gè)人客戶提供日均 20 億筆的處理能力,聯(lián)機(jī)交易處理效率提升 1 倍,批處理效率提升 33%,在 9 月底的三季度結(jié)息中,新系統(tǒng)僅用 23 分鐘就完成了原來 Oracle 系統(tǒng) 70 分鐘才能完成的操作。

張平安還提到,“GaussDB 已經(jīng)在工行、招行、郵儲(chǔ)等大型銀行的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)上線使用,承擔(dān)越來越多的業(yè)務(wù)負(fù)載。基于 GaussDB,新意科技打造了“證券業(yè)務(wù)核心系統(tǒng)”,服務(wù)于興業(yè)證券、南方基金等客戶?!?/p>

顯然,在 OLTP 場景下,GaussDB 已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)國外數(shù)據(jù)庫的完全替代,GaussDB 接下來將發(fā)力 OLTP 場景下的國產(chǎn)化替代,而金融行業(yè)肯定是重點(diǎn)。

如何理解

“更優(yōu)選擇”

“GaussDB 云原生交易數(shù)據(jù)庫,給世界一個(gè)更優(yōu)選擇”,這其中“更優(yōu)選擇”指的哪些方面?華為云的論據(jù)是什么?

演講中,張平安說:“為了給全球客戶提供一個(gè)更優(yōu)選擇,華為云全新打造了全球領(lǐng)先的云原生交易數(shù)據(jù)庫 GaussDB,更快、更穩(wěn)、更可信?!?/p>

顯然,“更優(yōu)選擇”包含 3 個(gè)方面:更快、更穩(wěn)、更可信。

而這 3 個(gè)“更優(yōu)選擇”,據(jù)老魚了解,對標(biāo)的是“O”記。

更快對應(yīng)性能,數(shù)據(jù)顯示,GaussDB 比廠商 O 在公有云上同規(guī)格測試快 45%。

更穩(wěn)對應(yīng)高可用,華為云去年首先創(chuàng)新推出“同城雙集群”方案,即在兩個(gè)數(shù)據(jù)中心部署兩套獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫軟件,任何軟硬件故障完全隔離 RPO 等于 0。

更可信對應(yīng)安全與自主可控,安全上,GaussDB 內(nèi)核是目前唯一通過國際 CCEAL4+級認(rèn)證的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫。而自主可控上,GaussDB 代碼自研率非常高,其研發(fā)歷程可以追溯到 2007 年,投入之大積累之深,國內(nèi)可比肩的并不多。另外,華為還積極倡導(dǎo)技術(shù)開源,深度參與信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)制定。因此,說 GaussDB 是一款完全符合國產(chǎn)化和信創(chuàng)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫,并不為過。

“更優(yōu)選擇”

背后的技術(shù)創(chuàng)新

為什么 GaussDB 能在性能、高可用、安全 3 個(gè)方面做到更優(yōu)?背后有哪些內(nèi)核級的技術(shù)創(chuàng)新?

高性能方面,從公開的可查詢資料中可以發(fā)現(xiàn),GaussDB 有 2 個(gè)方面的關(guān)鍵創(chuàng)新:

其一、是存儲(chǔ)引擎,GaussDB 全新上線的 Ustore 存儲(chǔ)引擎,又名 In-placeUpdate 存儲(chǔ)引擎(原地更新),這個(gè)存儲(chǔ)引擎在以前的文章中,老魚有過介紹。這是個(gè)行存儲(chǔ)引擎,在以前版本的 GaussDB 內(nèi)核中使用的行存儲(chǔ)引擎是 AppendUpdate(追加更新)模式,追加更新對于業(yè)務(wù)中的增、刪以及 HOT(HeapOnlyTuple)Update(即同一頁面內(nèi)更新)有很好的表現(xiàn),但對于跨數(shù)據(jù)頁面的非 HOTUPDATE 場景,垃圾回收不夠高效。Ustore 存儲(chǔ)將“有效數(shù)據(jù)”與“垃圾數(shù)據(jù)”分離存儲(chǔ),同時(shí)采用多版本索引技術(shù),有效提升了存儲(chǔ)空間的效率和性能。官方數(shù)據(jù)顯示,相比常規(guī)引擎,性能抖動(dòng)降低 70%,同時(shí),整體性能提升 10%以上。

另一個(gè),是軟硬協(xié)同 Numa-Aware,鯤鵬服務(wù)器多 CPU-socket 架構(gòu)下跨 NUMA 內(nèi)存訪問延遲存在嚴(yán)重的不對稱,相比 x86 內(nèi)存訪問時(shí)延高 50%、并發(fā)控制原語代價(jià)高 2-3 倍,在數(shù)據(jù)庫中以進(jìn)一步惡化 OLTP 瓶頸,此外鯤鵬架構(gòu)下 CPU 物理核心數(shù)相比 x86 有了大規(guī)模的提升,如何優(yōu)化 NUMA 帶來的訪問時(shí)延問題,如何充分利用眾核 CPU 解決并發(fā)控制問題成為了鯤鵬上優(yōu)化數(shù)據(jù)庫 OLTP 負(fù)載性能的主要挑戰(zhàn)。因此,軟硬協(xié)同 Numa-Aware 應(yīng)運(yùn)而生,通過內(nèi)核線程調(diào)度 NUMA 親和、關(guān)鍵數(shù)據(jù) NUMA 化分布、LSEARM 指令級性能優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)化,GaussDB 實(shí)現(xiàn)了鯤鵬環(huán)境下性能 40%以上的提升。

據(jù)內(nèi)部人士透露,2021 年,在 21 個(gè)金融政府大客戶(涵蓋銀行、保險(xiǎn)、公安、大型國企等)現(xiàn)場 POC 測試中,GaussDB 在性能上平均領(lǐng)先對手 50%,在人行、郵儲(chǔ)等 POC 測試中,更是完勝競品。

高可靠方面,當(dāng)前談的比較多的是通過一套數(shù)據(jù)庫集群拉遠(yuǎn),通過不斷增加數(shù)據(jù)中心的方式,來提高可用性。從同城兩中心到兩地三中心,再到三地五中心,但是實(shí)際很少有應(yīng)用企業(yè)能提供類似三地五中心這么高規(guī)格的基礎(chǔ)設(shè)施,“中心”增加帶來的可靠性收益逐步降低。

華為云認(rèn)為,不管幾個(gè)中心,只要整體一套軟件(集群),就無法做到軟硬件故障的完全隔離。數(shù)據(jù)庫軟件 bug,導(dǎo)致即使有同城備中心,切換也沒有用,因?yàn)閭渲行氖峭惶总浖?/p>

去年底,GaussDB 首先創(chuàng)新推出了“同城雙集群”方案,這是一個(gè)重大的內(nèi)核新特性。簡單的說,就是同城的兩個(gè)數(shù)據(jù)中心完全部署兩套獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫軟件,任何軟硬件故障完全隔離,支持版本輪換升級、應(yīng)用灰度升級,主中心升級時(shí)應(yīng)用還可以訪問備中心正常開展業(yè)務(wù),支持 RPO=0、RTO<60s 的同城雙集群切換,盡最大可能保障企業(yè)用戶的核心業(yè)務(wù) 7x24 小時(shí)無中斷。老魚獲悉,今年,這個(gè)方案已經(jīng)在工商銀行的 5A 級核心全球信貸系統(tǒng)完成上線,并聯(lián)合工行向其他銀行進(jìn)行規(guī)模推廣。

高安全方面,就在上月,GaussDB 成為中國首個(gè)獲得國際 CCEAL4+級別認(rèn)證的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。很多人可能不知道 CCEAL4+意味著什么?CC 認(rèn)證是國際公認(rèn)計(jì)算機(jī)維度的高級別安全認(rèn)證,也是國際范圍內(nèi) 30 多個(gè)國家官方認(rèn)可的通用標(biāo)準(zhǔn)。其中,EAL4+認(rèn)證難度有多大?對比目前國外常見數(shù)據(jù)庫主流版本通過的 EAL2 認(rèn)證來說,EAL2 為結(jié)構(gòu)測試級,開發(fā)者可遞交設(shè)計(jì)信息、測試結(jié)果進(jìn)行評估,而 EAL4 作為系統(tǒng)設(shè)計(jì)、測試和復(fù)查級,評估程序更為嚴(yán)謹(jǐn),有對評估對象模塊底層設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)子集的分析,更有對產(chǎn)品代碼的審視和對產(chǎn)品研發(fā)環(huán)境的站點(diǎn)審計(jì)等。

而 GaussDB 能拿到 CCEAL4+主要的關(guān)鍵技術(shù)有 2 個(gè):全密態(tài)和防篡改。這方面最近披露的資料比較多,就不在這里過多贅述,需要強(qiáng)調(diào)的是,2022 年 GaussDB 由純軟全密態(tài)全新升級為軟硬結(jié)合全密態(tài),據(jù)說相比競品純硬件方案性能優(yōu) 20%。另外,GaussDB 還是業(yè)內(nèi)首個(gè)以最高分通過信通院防篡改數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)能?評測的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。

公開資料顯示,目前,GaussDB 已經(jīng)在超過 2500 家大客戶得到了商用,遍布金融、電商、游戲、汽車、制造、能源等各行各業(yè)。尤其是金融行業(yè),已經(jīng)在工行、招行、郵儲(chǔ)銀行等 30 多家金融企業(yè)的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用,GaussDB 通過這些案例,不論是技術(shù)本身,還是去 O 的方法論,都得到了較充分的實(shí)踐。所以,在明確對比對象和具體指標(biāo)前提下,GaussDB 說自己是更優(yōu)選擇,沒毛病。不得不說,華為云還是一如既往的嚴(yán)謹(jǐn),用“更優(yōu)選擇”而非“最優(yōu)選擇”,這是相對與絕對的區(qū)別。

審核編輯:湯梓紅

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