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“如果說中小企業(yè)是一片片沿溪而耕的農(nóng)田，那么我們的愿景就是建一座大壩來管理好上游的水資源，來灌溉下游企業(yè)。”

騰訊云數(shù)據(jù)庫高級工程師楊玨吉說這是他投身數(shù)據(jù)庫領域的初衷。初創(chuàng)企業(yè)、中小企業(yè)在數(shù)據(jù)庫層面的最大需求就是低成本。助力企業(yè)降本增效是騰訊云數(shù)據(jù)庫一直在努力的方向，尤其在疫情沖擊下的經(jīng)濟社會中，更是一份社會責任。

在技術上深研，突破極致彈性，讓客戶像使用自來水一樣的使用數(shù)據(jù)庫，用多少、怎么用由客戶決定，計費由使用量決定，這是楊玨吉及其團隊給出的答案。TDSQL-C Serverless 數(shù)據(jù)庫通過使用計算存儲分離架構(gòu)，實現(xiàn)自動擴縮容、按使用量計費、無使用無計費功能，從而實現(xiàn)大幅降低成本，下面將詳細介紹功能實現(xiàn)背后的架構(gòu)原理及應用場景。

產(chǎn)品特點

Serverless 分為 FaaS 和 BaaS，其中 FaaS 是函數(shù)即服務，也就是我們熟悉的云函數(shù)，可以理解成是云主機的一種抽象，免去了復雜的運維，幫助開發(fā)者自動擴縮容，實現(xiàn)服務的高可用，并按使用量計費。

BaaS 是后端即服務，比如對象存儲，它也免去了開發(fā)者的文件存儲管理的負擔，能提供足夠的彈性能力，實現(xiàn)按照使用量計費，所以它也滿足 Serverless 的要求。

目前云數(shù)據(jù)庫的售賣方式還是與云主機類似，開發(fā)者需要購買一個固定規(guī)格的云數(shù)據(jù)庫，比如CPU 4 核內(nèi)存 8G，即使開發(fā)者沒有 SQL 請求，也將按照 4 核 8G 進行計費。

業(yè)界場景的云數(shù)據(jù)庫，確實幫助開發(fā)者實現(xiàn)了高可用和自動備份，減少了運維負擔，但開發(fā)者需要提前預測業(yè)務請求量，并發(fā)起擴縮容，也無法在沒有使用的時候不收費。

傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫同機部署計算和存儲，內(nèi)核進程直接寫本地數(shù)據(jù)文件。當一臺機器的存儲使用已經(jīng)接近 90%，即使整機存量實例的計算資源負載再低，也無法再分配新實例了。在這種情況下，該機器上存量實例的用戶，雖然沒有使用計算資源，CPU 內(nèi)存都是 0，也依然要承擔此機器計算資源的費用。反過來也一樣，計算使用 90%，而存儲使用量較少，也將導致剩余存儲無法再售賣。

按實際用量付費的問題本質(zhì)是按實際用量分配資源。所以云數(shù)據(jù)庫如果要邁向 Serverless 這個目標，要做的就是計算存儲分離。

計算存儲分離的優(yōu)勢很多，比如存儲空間和寫帶寬能突破單機上限，更強的容災能力等等，本文重點講解資源分配彈性靈活的特點。

計算存儲分離能使計算和存儲解耦，任意計算節(jié)點能訪問任務的存儲節(jié)點。計算和存儲維護各自的資源池，分別最大化、最靈活地進行資源分配。存儲層按存放的數(shù)據(jù)量收費，計算層按真正的負載收費。

另一方面，傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫擴縮容需要搬遷數(shù)據(jù)到另一臺物理設備，所以耗時長。而計算存儲分離架構(gòu)，計算層擴縮容不需要搬遷存儲層的數(shù)據(jù)，直接分配計算層資源即可，秒級完成擴縮容。

在計算存儲分離之上，TDSQL-C 完成了 Serverless 產(chǎn)品功能的設計，讓我們來看看具體是怎么做的。

架構(gòu)設計

上圖是開發(fā)者訪問的全鏈路，應用程序通過接入層訪問計算層，計算層從存儲層返回數(shù)據(jù)。

我們的 Serverless 形態(tài)是利用監(jiān)控計算層實現(xiàn)的。通過監(jiān)控，我們對計算資源進行自動擴縮容，并對該時刻所消耗的資源進行計費。當發(fā)現(xiàn)沒有請求時，監(jiān)控服務就會觸發(fā)計算資源的回收，并通知接入層。用戶再次訪問時，接入層則會喚醒實例，再次提供訪問。

從客戶角度總結(jié)起來就是三大特點：

自動擴縮容：根據(jù)業(yè)務負載擴縮容實例，開發(fā)者無需預測負載并提前擴容資源；

按使用量計費：以實際使用的負載進行計費，開發(fā)者無需為自己沒有使用到的資源付費；

無使用無費用：無數(shù)據(jù)請求時，不對計算資源計費。

1. 自動擴縮容

自動擴縮容的目標是讓客戶可以像使用自來水那樣使用數(shù)據(jù)庫，既可以一滴一滴，也可以像瀑布一樣傾瀉地用。

開發(fā)者在購買一個 Serverless 實例時，需要指定擴縮容的范圍，也就是最小和最大規(guī)格。比如開發(fā)者購買了一個最小 1 核 2G 最大 2 核 4G 的實例。我們對 CPU 和內(nèi)存限制到最大規(guī)格，也就是說 CPU 和內(nèi)存不存在擴容的時間，而 Buffer Pool 根據(jù) CPU 負載定時調(diào)整。

這是一個我們最開始考慮的方案，也是比較業(yè)界常見的擴縮容方案。

上圖縱軸表示 CPU，橫軸表示內(nèi)存（Mem），矩形框代表資源限制。實例閑時，就限制實例的規(guī)格為 1 核 2G，負載來臨時，CPU 迅速打滿，監(jiān)控發(fā)現(xiàn)后，再觸發(fā)擴容，擴成 2 核 4G，其中緩存也是 BP 大小也相應增加，可以看到在擴容發(fā)生之前，用戶的 CPU 使用是受到限制的，限制的時間取決于觸發(fā)擴容的閾值。

我們后來采用的方案則是一開始就限制到最大規(guī)格，負載來臨時，可以一下子使用到更多的資源，然后根據(jù) CPU 的使用量來觸發(fā)緩存大小的更新。在這個方案下用戶使用數(shù)據(jù)庫可以無感知進行 CPU 擴容，并且也不會因為鏈接突增導致實例 OOM。

2. 按使用量計費

使用量計費的目標是秒級別的計費粒度，以及任意單位的資源規(guī)格，比如用到 0.7 核，就按 0.7 核收費，而不是不足 1 核算 1 核。

我們的監(jiān)控室每 5 秒采集一次，采集結(jié)果統(tǒng)一使用 CCU（TDSQL-C Compute Unit）作為統(tǒng)一的算力單位，其計算方法為 CPU、內(nèi)存的1/2以及最小規(guī)格三者取最大值。

以上圖為例，閑時以最小規(guī)格 0.25 CCU 計費，負載來臨時以 CPU 進行收費，即為 3；當負載結(jié)束時，內(nèi)存還在釋放，為內(nèi)存的1/2 ，也就是 0.8。

3. 無使用無計費

問題來了，大家可能覺得閑時按最小 0.25 CCU 計費也還是多了，于是我們推出無使用無費用的功能。

10 分鐘沒有收到用戶連接，就將回收計算節(jié)點，轉(zhuǎn)為暫停的實例。暫停的實例收到用戶請求后，啟動計算節(jié)點，恢復為運行中的實例。

我們通過監(jiān)控計算的連接數(shù)，沒有連接則向管控發(fā)起暫停。

暫停后，我們回收了計算層所有資源，不再對計算資源收費，僅對存儲資源進行收費。接入層收到用戶請求后，管控則會啟動實例，提供給用戶訪問。

這當中比較重要的是恢復時間，也就是冷啟動時間。在恢復時間上，我們做了相當多的優(yōu)化，包括找持久化的日志位點以及 BP 和事務系統(tǒng)的初始化。目前，恢復時間能做到僅需2秒。

有的讀者可能會感興趣計算存儲分離的架構(gòu)細節(jié)，接下來簡要分享一下架構(gòu)細節(jié)。

在計算層，我們使用的是的 TXSQL，完全兼容 MySQL 協(xié)議，能夠復用社區(qū)的 bugfix 和特性。主從復制使用 redo 復制，優(yōu)點是延遲低。redo 日志不落在本地，而是發(fā)送給存儲層。

在存儲層，我們使用的是云硬盤的 HiStore 存儲平臺，保障了數(shù)據(jù)安全、GB 級別的備份回檔、以及性能與成本的多種存儲選擇方案，我們在 HiStore 中加入數(shù)據(jù)庫的邏輯，實現(xiàn)日志回放以及算子下推。

大家如果不熟悉數(shù)據(jù)庫也不要被這個這些名詞嚇到，我們對外其實就是提供的是與 MySQL 一致的數(shù)據(jù)庫服務，區(qū)別是內(nèi)部我們做了計算存儲分離，分離之后計算層的資源可以更自由、靈活地分配。

應用場景

應用場景是廣大開發(fā)者比較關心的，接下來給大家分享六類場景的實際應用。

1. 慢查詢

當開發(fā)者的 SQL 優(yōu)化得不夠好，或者偶爾需要全表掃描分析數(shù)據(jù)時，就會出現(xiàn)慢查詢，與慢查詢相伴的往往是 CPU 使用率高（因為掃描的數(shù)據(jù)比較多）。

這也是用戶能切實感知到的，從上圖的監(jiān)控中可以看到慢查詢與 CPU 是正相關的。如果用戶購買一個比較大的固定規(guī)格的實例，那么將承擔額外的成本；如果購買的是小規(guī)格實例，那么在慢查詢到來時用戶的 CPU 會被占滿，進而影響業(yè)務。使用Serverless 數(shù)據(jù)庫就不用擔心這個問題，大部分時間Serverless 數(shù)據(jù)庫以低 CCU 進行付費，慢查詢來臨的時候可以立刻用到額外的 CPU，所以整體上也只是影響慢查詢時刻的計費。

2. 定時任務

與慢查詢類似，有相當多的業(yè)務都有定時處理邏輯，包括定時清理舊數(shù)據(jù)、定時生成前一天的報表等。上圖可以看到，用戶在每天 0 點會跑非常多的請求，但平時大部分時間是一個低負載。用戶使用了 Serverless 數(shù)據(jù)庫之后，也不用去對規(guī)格和費用做權衡了，和上一個例子一樣，用多少就計費多少。

3. 歸檔數(shù)據(jù)庫

如果長時間不用數(shù)據(jù)庫，就不用對 CPU 和內(nèi)存進行收費。這類通常見于一些檔案數(shù)據(jù)庫、機器學習的樣本數(shù)據(jù)庫、個人家庭的歷史傳感器數(shù)據(jù)庫等，不會經(jīng)常使用，而是偶爾訪問的狀態(tài)。這類數(shù)據(jù)的常見的做法是直接存在 COS 里，需要的時候去下載。而Serverless 數(shù)據(jù)庫有一個很大的優(yōu)點就是需要的時候立刻能夠提供索引，且擁有強大的分析功能，開發(fā)者不需要自己去寫代碼就能搜索到需要的數(shù)據(jù)。

4. 低頻訪問的業(yè)務

對于平均每天的訪問量小于 10 次的低頻訪問業(yè)務，例如個人博客、垂直社區(qū)論壇、微信小程序，我們與云函數(shù)、云開發(fā)、微信云托管有深入合作，能實現(xiàn)訪問結(jié)束后就停止計費。

5. 開發(fā)測試環(huán)境

上圖可以看到在一周時間內(nèi)，用戶在晚上、周末都沒有訪問和使用。用戶通過 TDSQL-C Serverless 數(shù)據(jù)庫的自動暫停功能，節(jié)省了大量研發(fā)測試成本。

6. 微服務場景

隨著微服務越來越流行，每個單獨的服務負責的功能也越來越小，隨之對應的是微服務后端的數(shù)據(jù)庫的負載也會變小。一種做法是多個微服務共用一個大的數(shù)據(jù)庫，但這會帶來相互影響的問題。所以，Serverless 數(shù)據(jù)庫提供小規(guī)格的數(shù)據(jù)庫實例，來保證微服務之間的隔離性。

總結(jié)與展望

TDSQL-C Serverless 補充了數(shù)據(jù)庫領域中 Serverless 的空白。在自動擴縮容上，可以使 CPU 瞬間用到最大規(guī)格，按使用量計費上能夠按 CPU 實時的使用量進行計費，不使用不計費上冷啟動時間是 2 秒，目前在 Serverless 數(shù)據(jù)庫中是絕對領先的。未來我們也會在冷啟動上做進一步的優(yōu)化，以及幫助客戶進一步降低使用成本。

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