EMC颜开分析Google全球级分布式数据库Spanner

完成 对Google Dremel原理的分析后，EMC中国研究院的研究员 颜开又在自己博客上 分析了Google的全球级分布式数据库Spanner，他重点分析了Spanner的背景、设计和并发控制。

在简介中，颜开指出：

Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级，可以扩展到数百万的机器，数已百计的数据中心，上万亿的行。更给力的是，除了夸张的扩展性之外，他还能同时通过同步复制和多版本来满足外部一致性，可用性也是很好的。冲破CAP的枷锁，在三者之间完美平衡。

接下来，他提到：

Spanner能做到这些，离不开一个用GPS和原子钟实现的时间API。这个API能将数据中心之间的时间同步精确到10ms以内。因此有几个给力的功能：无锁读事务，原子schema修改，读历史数据无block。

在背景分析部分，颜开认为：Spanner在Google的定位，处于F1和GFS之间。

颜开这样介绍F1：

一个可容错可扩展的RDBMS——F1。和一般的分布式数据库不同，F1对应RDMS应有的功能，毫不妥协。起初F1是基于Mysql的，不过会逐渐迁移到Spannerr。

F1有如下特点：

• 7×24高可用。哪怕某一个数据中心停止运转，仍然可用。
• 可以同时提供强一致性和弱一致。
• 可扩展
• 支持SQL
• 事务提交延迟50-100ms，读延迟5-10ms，高吞吐

至于为什么Google不用BigTable，颜开的分析是：

因为BigTable提供的最终一致性，一些需要事务级别的应用无法使用。同时BigTable还是NoSql，而大量的应用场景需要有关系模型。就像现在大量的互联网企业都使用Mysql而不愿意使用HBase，因此Google才有这个可扩展数据库的F1。而Spanner就是F1的至关重要的底层存储技术。

颜开又介绍了第二代GFS——Colossus。

初代GFS是为批处理设计的。对于大文件很友好，吞吐量很大，但是延迟较高。所以使用他的系统不得不对GFS做各种优化，才能获得良好的性能。

Colossus是第二代GFS。Colossus是Google重要的基础设施，因为他可以满足主流应用对FS的要求。Colossus的重要改进有：

1. 优雅Master容错处理 (不再有2s的停止服务时间)
2. Chunk大小只有1MB (对小文件很友好)
3. Master可以存储更多的Metadata(当Chunk从64MB变为1MB后，Metadata会扩大64倍，但是Google也解决了)

Colossus可以自动分区Metadata。使用Reed-Solomon算法来复制，可以将原先的3份减小到1.5份，提高写的性能，降低延迟。

至于Spanner相对于BigTable和Megastore的优势，颜开认为：

BigTable在Google得到了广泛的使用，但是它不能提供较为复杂的Schema，还有在跨数据中心环境下的强一致性。Megastore有类RDBMS的数据模型，同时也支持同步复制，但是它的吞吐量太差，不能适应应用要求。Spanner不再是类似BigTable的版本化 key-value存储，而是一个“临时多版本”的数据库。何为“临时多版本”，数据是存储在一个版本化的关系表里面，存储的时间数据会根据其提交的时间打上时间戳，应用可以访问到较老的版本，另外老的版本也会被垃圾回收掉。

Google官方认为 Spanner是下一代BigTable，也是Megastore的继任者。

颜开提到Spanner作为一个全球化分布式系统的有趣特性：

• 应用可以细粒度的指定数据分布的位置。精确的指定数据离用户有多远，可以有效的控制读延迟(读延迟取决于最近的拷贝)。指定数据拷贝之间有多远，可以控制写的延迟(写延迟取决于最远的拷贝)。还要数据的复制份数，可以控制数据的可靠性和读性能。(多写几份，可以抵御更大的事故)
• Spanner还有两个一般分布式数据库不具备的特性：读写的外部一致性，基于时间戳的全局的读一致。这两个特性可以让Spanner支持一致的备份，一致的MapReduce，还有原子的Schema修改。

这些特性都得益于Spanner的全球时间同步机制：

全球时间同步机制，可以在数据提交的时候给出一个时间戳。因为时间是系列化的，所以才有外部一致性。这个很容易理解，如果有两个提交，一个在T1,一个在T2。那有更晚的时间戳那个提交是正确的。

这个全球时间同步机制是用一个具有GPS和原子钟的TrueTime API提供了。这个TrueTime API能够将不同数据中心的时间偏差缩短在10ms内。这个API可以提供一个精确的时间，同时给出误差范围。

颜开认为：

这个TrueTime API 非常有意义，如果能单独开源这部分的话，很多数据库如MongoDB都可以从中受益。

颜开接下来分析了Spanner的体系结构：

Spanner由于是全球化的，所以有两个其他分布式数据库没有的概念。

• Universe。一个Spanner部署实例称之为一个Universe。目前全世界有3个。一个开发，一个测试，一个线上。因为一个Universe就能覆盖全球，不需要多个。
• Zones. 每个Zone相当于一个数据中心，一个Zone内部物理上必须在一起。而一个数据中心可能有多个Zone。可以在运行时添加移除Zone。一个Zone可以理解为一个BigTable部署实例

其中还包括如下组件：

• Universemaster: 监控这个universe里zone级别的状态信息
• Placement driver：提供跨区数据迁移时管理功能
• Zonemaster：相当于BigTable的Master。管理Spanserver上的数据。
• Location proxy：存储数据的Location信息。客户端要先访问他才知道数据在那个Spanserver上。
• Spanserver：相当于BigTable的ThunkServer。用于存储数据。

颜开分析了Spanner中的抽象概念directory，它让Spanner比Bigtable具备更强扩展性：

Directory是一些key-value的集合，一个directory里面的key有一样的前缀。更妥当的叫法是bucketing。Directory是应用控制数据位置的最小单元，可以通过谨慎的选择Key的前缀来控制。……Directory还是记录地理位置的最小单元。

对于Spanner的数据模型，颜开的分析是：

在设计之初，Spanner就决心有以下的特性：

• 支持类似关系数据库的schema
• Query语句
• 支持广义上的事务

……

据模型是建立在directory和key-value模型的抽象之上的。一个应用可以在一个universe中建立一个或多个database，在每个database中建立任意的table。Table看起来就像关系型数据库的表。有行，有列，还有版本。Query语句看起来是多了一些扩展的SQL语句。

Spanner的数据模型也不是纯正的关系模型，每一行都必须有一列或多列组件。看起来还是Key-value。主键组成Key,其他的列是Value。但这样的设计对应用也是很有裨益的，应用可以通过主键来定位到某一行。

对于Spanner的并发控制，颜开提到：

Spanner使用TrueTime来控制并发，实现外部一致性。支持以下几种事务。

• 读写事务
• 只读事务
• 快照读，客户端提供时间戳
• 快照读，客户端提供时间范围

那么何时能出现开源的Spanner和F1产品呢？颜开的分析是：

GFS出现于2001年，Hadoop出生是在2007年。如果Hadoop是世界领先水平的话，GFS比世界领先水平还领先了6年。同样的Spanner出生大概是2009年，现在我们看到了论文，估计Spanner在Google已经很完善，同时Google内部已经有更先进的替代技术在酝酿了。笔者预测，最早在2015年才会出现Spanner和F1的山寨开源产品。

颜开博客上的原文对Spanner有更多深入的细节分析，如果读者想了解更多，请移步 颜开的这篇博客。

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