- 关于MogDB
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- 高可用
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- 兼容性
- 视图增加%rowtype属性
- 聚合函数distinct性能优化
- 聚合函数支持KEEP子句
- 聚合函数支持场景扩展
- 兼容支持MySQL别名支持单引号
- 支持current_date/current_time关键字作为字段名
- 自定义type数组
- For Update支持外连接
- MogDB支持Insert All特性
- Oracle DBLink语法兼容
- 创建PACKAGE/FUNCTION/PROCEDURE时去除TYPE类型转换提示
- 支持MERGE INTO命中索引时使用Bypass方法
- 支持增加存储过程及函数参数的nocopy属性
- 支持在数组extend的参数中传入数组的count属性
- 支持q quote转义字符
- 支持两个date类型的数据相减返回numeric类型
- 支持表函数table()
- 支持PROCEDURE/FUNCTION/PACKAGE的end后的name和Oracle保持一致
- 支持WHERE CURRENT OF写法
- 支持包内常量作为函数或者过程入参的默认值
- 支持PLPGSQL subtype
- 支持无参数FUNCTION的同义词调用不加括号
- 支持dbms_utility.format_error_backtrace
- 支持PIVOT和UNPIVOT语法
- mod函数兼容
- 支持聚集函数嵌套
- ORDER BY/GROUP BY场景兼容
- 支持在建表后修改表日志属性
- INSERT支持ON CONFLICT子句
- 支持AUTHID CURRENT_USER
- PBE模式支持存储过程out出参
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- CREATE DIRECTORY
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- CREATE FOREIGN TABLE
- CREATE FUNCTION
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- CREATE INDEX
- CREATE LANGUAGE
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- CREATE MATERIALIZED VIEW
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- CREATE OPERATOR
- CREATE PACKAGE
- CREATE PROCEDURE
- CREATE PUBLICATION
- CREATE RESOURCE LABEL
- CREATE RESOURCE POOL
- CREATE ROLE
- CREATE ROW LEVEL SECURITY POLICY
- CREATE RULE
- CREATE SCHEMA
- CREATE SEQUENCE
- CREATE SERVER
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- CREATE TABLE AS
- CREATE TABLE PARTITION
- CREATE TABLESPACE
- CREATE TABLE SUBPARTITION
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- CREATE TRIGGER
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- DROP DIRECTORY
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- DROP MODEL
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DCF
DCF全称是Distributed Consensus Framework,即分布式一致性共识框架。DCF实现了Paxos、Raft等解决分布式一致性问题典型算法。使用DCF可以提供日志复制、集群高可用等能力。DCF提供了自选主能力,支持少数派强起能力,日志复制支持动态流量调整。同时也提供了基于Paxos多种角色节点类型,并能进行调整。
DCF是一款高性能、高度成熟可靠、易扩展、易使用的独立基础库,其他系统通过接口与DCF简单对接,就能够轻松拥有Paxos算法赋予的强一致、高可用、自动容灾等能力。
架构介绍
DCF功能架构如图1所示,主要包括:功能模块、存储模块、通信模块、服务层等。
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算法模块:
算法模块是基于multi-paxos协议实现,同时结合自身业务场景、及高性能和生态的需求,DCF做了很多功能扩展和性能优化,使其相对于基础的multi-paxos,功能变的更加丰富,在多种部署场景下性能都有明显的提升。其主要包括:Leader选举模块,日志复制模块,元数据模块,以及集群管理模块等。
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存储模块:
出于特定业务场景和极致高性能考虑,DCF将日志存储单独抽取出一套公共接口,并实现了一个默认的高性能存储模块。有特定场景或极致高性能及成本需求的用户,可以结合已有的存储系统,对接DCF的日志存储接口来实现其特定需求,这也是DCF作为第三方独立库的优势之一。
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通信模块:
通信模块主要是基于MEC实现(Message Exchange Component),提供整个DCF组件实例间通信能力,以及异步事件处理框架。主要功能有:可扩展的多种通信协议,单播、广播、环回的发送接口,消息异步处理的框架,支持多channel机制和多优先级队列,支持压缩和批量发送等。
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服务层:
服务层是驱动整个DCF运行的基础,提供程序运行所需要的各种基础服务。例如:锁、任务异步调度、线程池服务、定时器能力等。
功能介绍
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支持在线添加、删除节点,在线转让Leader能力
DCF在标准的multi-paxos基础上,支持在线添加、删除节点,支持在线将leader能力转让给其他节点。这更适合广泛业务场景,构建开发的生态。
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支持优先级选主和策略化多数派
- 策略化多数派:经典Paxos 理论中,多数派达成一致后数据就可以提交,而多数派是非特定的,并不能保证某个或某些节点一定能得到完整的数据。在实际应用中,往往是地理位置较近的节点会拥有强一致的数据,而地理位置较远的节点,一直处于非强一致的状态,在发生城市级容灾的时候无法激活为主节点,形同虚设。策略化多数派能力,可以让用户通过动态配置,指定某个或某些节点必须保有强一致的数据,在出现容灾需求的时,可以立即激活为主节点。
- 优先级选主:用户可以指定各个节点的优先级。DCF严格按照指定的优先级选主,只有在优先级高的节点全部不可用时,才会激活优先级低的节点。
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支持节点角色多样性
DCF除了可以提供经典的Leader、Follow、Candidate角色外,还可以提供定制化的角色。例如Passive角色(有日志,有数据,没有被选举权,不参与多数派投票),log角色(有日志,没有数据,没有被选举权,参与多数派投票)。有了这些节点角色的支持,DCF可以支持节点同步、同异步混合部署等多集群部署方式。
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Batch & Pipeline
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Batch:DCF支持多级batch操作,主要包括:
- 将多个日志合并成单个消息进行发送。
- 将多个日志合并写磁盘。
- 将多个日志合并复制。
Batch可以有效的降低消息粒度带来的额外损耗,提升吞吐。
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Pipeline:是指在上一个消息返回结果以前,并发的发送下一个消息到对应节点的机制,通过提高并发发送消息数量(Pipeline数量),可以有效的降低并发单请求延迟,提升性能;DCF在日志持久化、网络发送、日志复制等多个阶段采用纯异步方式,将Pipeline性能发挥至极致。
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高效流控算法
Batching、Pipelining虽然能够提升系统整体吞吐量和性能,但是过大Batch也容易造成单请求时延过大,导致并发请求数过高,继而影响吞吐和请求时延,为此DCF设计实现了一套高效自适应的流控算法,自动探测网络带宽、网络发送时延、请求并发量等参数,并适时调整Batch和Pipeline参数,控制业务流量的注入。
流控算法主要流程如图2所示:
核心算法流程如下:
- DCF主节点周期性采样和计算共识信息:这里的共识信息主要是端到端达成共识的时延、端到端达成共识的日志带宽、系统整体日志回放带宽。
- 计算控制量:主节点根据本次采样结果和历史结果,得出性能变化趋势,根据历史控制量的值和变化趋势调整本次控制方向和控制步长,朝更优性能方向计算得出新的控制量。
- 控制周期到达后,更新控制量。
- 控制量持续作用到业务流量,控制业务流量注入的频率。
使用示例
假设集群三个节点,ip分别为,192.168.0.11,192.168.0.12,192.168.0.13。node id分别为1,2,3;节点角色分别为LEADER,FOLLOWER,FOLLOWER。
使用DCF组件能力需要在使用OM安装部署阶段,在配置文件中,开启开关enable_dcf的值为on(默认是关闭的),并配置DCF config配置信息。
在script/gspylib/etc/conf/centralized/cluster_config_template_HA.xml获取XML文件模板。
每行信息均有注释进行说明。加粗字体内容为DCF相关内容。示例如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ROOT>
<!-- 整体信息 -->
<CLUSTER>
<!-- 数据库名称 -->
<PARAM name="clusterName" value="Sample1" />
<!-- 数据库节点名称(hostname) -->
<PARAM name="nodeNames" value="node1,node2,node3" />
<!-- 节点IP,与nodeNames一一对应 -->
<PARAM name="backIp1s" value="192.168.0.11,192.168.0.12,192.168.0.13"/>
<!-- 数据库安装目录-->
<PARAM name="gaussdbAppPath" value="/opt/huawei/newsql/app" />
<!-- 日志目录-->
<PARAM name="gaussdbLogPath" value="/opt/huawei/logs/gaussdb" />
<!-- 临时文件目录-->
<PARAM name="tmpMppdbPath" value="/opt/huawei/logs/temp" />
<!--数据库工具目录-->
<PARAM name="gaussdbToolPath" value="/opt/huawei/tools" />
<!-- 集群数据库类型,此处示例为非分布式,即集中式类型-->
<PARAM name="clusterType" value="single-inst"/>
<!-- 是否开启DCF模式, 开启:on,关闭:off -->
<PARAM name="enable_dcf" value="on/off"/>
<!-- DCF config配置信息 -->
<PARAM name="dcf_config" value="[{"stream_id":1,"node_id":1,"ip":"192.168.0.11","port":17783,"role":"LEADER"},{"stream_id":1,"node_id":2,"ip":"192.168.0.12","port":17783,"role":"FOLLOWER"},{"stream_id":1,"node_id":3,"ip":"192.168.0.13","port":17783,"role":"FOLLOWER"}]"/>
</CLUSTER>
...
-
安装完成后查询集群状态。
使用gs_ctl查询集群状态。
# gs_ctl query –D <data_dir> # gs_ctl query -D /nvme0/gaussdb/cluster/nvme0/dn1 HA state: local role : Primary static connections : 2 db state : Normal detail information : Normal Paxos replication info: paxos write location : 964/87134528 paxos commit location : 964/87134528 local write location : 964/87134528 local flush location : 964/87134528 local replay location : 964/87134528 dcf replication info : {"stream_id":1,"local_node_id":1,"role":"LEADER","term":3,"run_mode":0,"work_mode":0,"hb_interval":1000,"elc_timeout":3000,"applied_index":14300633605."commit_index":14300633605,"first_index":14300625186,"last_index":14300633605,"cluster_min_apply_idx'14300633605,"leader_id":1,"leader_ip":"172.16.137.38","leader_port":17783,"nodes":[{"node_id":1,"id":"172.16.137.38","port":17783,"role":"LEADER","next_index":14300633606,"match_index":14300633605,"apply_index":14300633605},{"node_id":2,"ip":"172.16.137.40","port":17783,"role":"FOLLOWER","next_index":14300633606,"match_index":14300633605,"apply_index":14300633605},{"node_id":3,"ip":"172.16.137.42","port":17783,"role":"FOLLOWER","next_index":14300633606,"match_index":14300633605,"apply_index":14300633605}}}
其中:
- dcf_replication_info:表示当前节点dcf信息。
- role:表示当前节点角色,角色一共有如下几种,LEADER、FOLLOWER、LOGGER、PASSIVE、PRE_CANDICATE、CANDIDATE、UNKNOW。从上图可以看出当前节点是LEADER节点。
- term:选举任期。
- run_mode:DCF运行模式,当前0表示自动选举模式,2表示关闭自动选举模式。
- work_mode:DCF工作模式。0表示多数派模式;1表示少数派模式。
- hb_interval:DCF节点间心跳间隔时间,单位ms。
- elc_timeout:DCF选举超时时间,单位ms。
- applied_index:被应用到状态机的日志位置。
- commit_index:已被大多数DCF节点保存的日志位置,此commit_index之前日志均已持久化。
- first_index:DCF节点保存的首条日志位置,此位置会随着DN调用dcf_truncate而向后推进,之前的日志会被清理。
- last_index:DCF节点保存的最后一条日志位置,此日志位置包含DCF节点存储在内存里但是没有持久化的日志,故而last_index >= commit_index。
- cluster_min_apply_idx:集群最小已应用的日志位置。
- leader_id:leader节点ID。
- leader_ip:leader节点IP。
- leader_port:leader节点端口,DCF内部使用 。
- nodes:集群其他节点信息。
-
集群规模在线调整。
若在线增加副本,执行以下一条命令即可。
# gs_ctl member --operation=add --nodeid=<node_id> --ip=<ip> --port=<port> -D <data_dir>
若需在线降副本,执行下面命令:
# gs_ctl member --operation=remove --nodeid=<node_id> -D <data_dir>
在集群状态正常的情况下,5分钟就可以完成删除单个副本的任务。
-
集群支持少数派强起功能。
在多数派故障场景下,按正常的Paxos协议无法达成一致,系统无法继续提供服务。为了提供紧急服务能力,需在少数派情况下紧急启动提供服务。
使用命令如下:
# cm_ctl setrunmode -n <node_id> -D <data_dir> --xmode=minority --votenum=<num>
在集群3副本的情况下,2副本故障,只需1副本达成一致即可提交。
加回命令为:
# cm_ctl setrunmode -n <node_id> -D <data_dir> --xmode=normal --votenum=<num>
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主动switchover操作。
支持一主多备部署模式下切换数据库主备实例,实现AZ间的相互切换。switchover为维护操作,需确保数据库实例状态正常,所有业务结束并无主备追赶后,再进行switchover操作。
例如节点备升主操作命令:
# cm_ctl switchover –n <node_id> -D <data_dir>
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备机重建功能。
支持主备模式下全量build能力。实现过程是当主DN收到全量build的请求后,阻塞主DN回收DCF日志,备DN从主DN复制xlog日志和数据文件,在备DN拉起后设置DCF开始复制日志点。
命令示例如下:
gs_ctl build -b full -D <new_node_data_dir>