分布式数据库上 K8s 面临的困境-技术圈

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说点虚的

云原生数据库、shared-nothing、算存分离… 这些概念性的东西，网上资料一大把，看完以后感觉懂了，但是尝试用自己的话复述出来时，又感觉没懂。

为什么会有这种感觉呢？我觉得原因在于看完了网上的资料，我知道了 what；但是很多资料并没有解释 why，所以我无法把知识转变成自己的，也就无法用自己的语言把这些概念解释一遍。只有搞清楚为什么会出现这种设计，才能够消化知识，只知道 what 的话，只能靠死记硬背才能“掌握”知识。

这张图来自于👉李飞飞的文章，一张图就把数据库的过去和未来说清楚了。我尝试在这张图的基础上补充自己的理解：

单机数据库

首先传统单机数据库是一种shared-everything的架构，这里的everything指的是冯·诺依曼架构中的「计算」和「存储」；而shared指的是单机数据库可以随意使用「计算」和「存储」的能力。

分布式数据库

在单机数据库面对可扩展性问题时，就需要通过加机器的方式解决，这时出现了两种解决方案：Scale up 和 Scale out。

这里 Scale up 并不是单机 scale up，而是从宏观角度来看，在资源层面的 scale up，也就是资源池化，比如存储池化（采用 SAN 技术的块存储、NAS 分布式文件存储、S3 对象存储）。这时从整个数据库服务的宏观角度来看，数据库是shared-storage的，而各个实例的内存和 cpu 资源是各自独立的。

scale out 则是各个数据库实例独立运行，实例之间通过 raft/paxos 等共识算法进行数据同步，这就是一种shared-nothing架构，也就是从宏观角度看，数据库服务没有任何存储或计算资源的池化，完全依赖于应用层，也就是多个 DB 实例，利用机器的本地资源，去做高可用和强一致，实现分布式事务。

云原生数据库

云原生数据库 = 分布式数据库(scale out) + 资源池化(scale up)。

云原生 = 云 + 原生。「云」就代表着 IaaS 资源池化，「原生」意味着应用（PaaS、SaaS）天然就是针对这种池化的特性进行设计的。

现在的分布式数据库大多是shared-nothing的，例如 tidb 和 ob，使用了本地盘。一旦使用本地盘，就意味着无法上云，因为云的特性就是资源池化，所以要上云，就要使用公有云厂商提供的 EBS、S3 等云盘。而云盘的性能没有本地盘好，这就要求应用层，也就是 DB 这一层，是面向公有云的基础服务进行设计的。这就是云原生的数据库，即在数据库设计的时候，就考虑各种资源是在云上，以池化的方式提供。这种方式意味着shared-nothing和shared-everything 的结合，宏观上看，是shared-everything的（未来 cpu 和内存也会池化），从微观上看，又是分布式的shared-nothing。

这是一种真正的算存分离：在单机部署情况下，通信就是计算通过 Memory Bus、IO Bus 和内存、存储通信。但在集群部署的情况下，计算和存储的通信就是网络。在硬件还不够牛逼的情况下，单机上的存储访问速度要快于集群，但是在硬件，特别是在摩尔定律失效（单机 cpu 的性能很难再突破）、存储和网络的硬件越来越牛逼的情况下，我觉得资源的池化一定是未来，数据库上云一定是未来。

搞点实际的

分布式数据库上 k8s 会遇到哪些问题呢？

由于分布式数据库在设计上就不是云原生的，一般比较适合on-primises部署，而不是部署到云上。
由于使用本地盘，分布式数据库不适合通过 k8s 进行部署。但是，随着基础设施硬件的不断发展，池化后的资源不会再成为性能瓶颈，所以云原生数据库一定是数据库的未来，现在的分布式数据库也在往云原生数据库的方向演进，到那一天，有状态应用就可以在 k8s 上发挥它最大的威力。

本地盘

statefulset 对本地盘的支持并不好，这就导致为了支持本地盘搞出来了各种增强型的 statefulset。
本地盘使用的是静态 PV，不支持 scale up，灵活性差。
本地盘要做 IOPS 的隔离并不容易，且 cgroup v1 的资源隔离机制有缺陷。
要保证跨 AZ 高可用，有时可能要做节点迁移。本地盘在做节点迁移时，非常难受，如果用网盘，则只需要 umount 和 mount 两个动作。
没法利用 k8s 的自我修复能力。比如节点挂了，你可以通过起一个新的 Pod 的方式进行修复。但是如果用了本地盘，这个 Pod 必须调度到原节点。

网盘

在公有云上，使用网盘最大的问题第一是延迟抖动；第二是性能比本地盘要差很多。如何在软件层面克服这种问题是云原生数据库要攻克的难关。

现有的云原生数据库（比如 snowflake）一般都是面向 OLAP 的数据仓库，原因在于数据仓库对于吞吐的要求其实是更高的，对于延迟并不是那么在意，一个 query 可能跑五秒出结果就行了，不用要求五毫秒之内给出结果，特别是对于一些 Point Lookup 这种场景来说，Shared Nothing 的 database 可能只需要从客户端的一次 rpc，但是对于计算与存储分离的架构，中间无论如何要走两次网络，这是一个核心的问题。Aurora 是一个计算存储分离架构，但它是一个单机数据库，Spanner 是一个纯分布式的数据库，纯 Shared Nothing 的架构并没有利用到云基础设施提供的一些优势。

原文链接：https://cvvz.github.io/post/the-difficulty-of-distributed-db-on-cloud/