背景

PolarDB是阿里云設計的云原生OLTP數據庫，每個數據庫實例由多個數據庫節點和存儲節點組成，節點間通過高速RDMA網絡連接在一起。為了保證原子性，每個POLARDB實例同時僅允許一個數據庫節點處理寫請求，且通過Parallel-Raft協議在寫入時同時向存儲節點寫入3個副本。

計算存儲設備CSD是在具備基本存儲功能同時具備數據處理能力的存儲設備，相比使用CPU處理的模型，CSD采用的異構計算架構可以達到更好的性能和效率。但是CSD同時存在硬件成本更高、實際部署適配開發成本更高等問題。

動機

當前的POLARDB在數據庫節點中處理表掃描任務，將掃操作下移到存儲節點可以更好提升數據庫處理分析型負載的性能、降低網絡流量，而列存儲需要掃描時更高的數據處理能力。

(相關資料圖)

關鍵在于如何擴展存儲節點使之支持處理額外的掃描任務。第一種方法是擴展存儲節點的CPU，然而這會帶來過高的成本問題；第二種方法是使用PCIe卡模式的FPGA擴展，但是這種方式同樣存在：掃描作為數據密集型負載帶來的數據傳輸流量過高導致的高功耗、負載間沖突，以及PCIe擴展卡帶寬瓶頸等問題。最后一種是本文提出方式，即分布式異構架構，將表scan操作分散到每個存儲設備中，由此帶來的挑戰包括：如何修改整個軟件存儲站以支持掃描操作下移；和如何降低FPGA的成本、提高FPGA并行性。

方法

本文首先解決了如何實現跨軟件棧的掃描下移工作，包括了POLARDB的存儲引擎、下層的分布式文件系統POLARFS以及可計算存儲器CSD。

首先作者講解了如何擴展POLARDB存儲引擎，使得存儲引擎可以將掃描任務傳遞給下層的POALRFS，并負責回收CSD返回的掃描結果，掃描任務的參數包括：被掃描數據的位置、被掃描表的結構以及掃描的條件。由于CSD難以支持所有的掃描條件（如LIKE），因此POLARDB的存儲引擎在收到掃描請求時需要首先分析掃描條件，并將CSD可以處理的條件子集傳遞下去，并在收到CSD的結果后進行二次檢查。

接著作者描述了如何擴展作為存儲底層的分布式文件系統POLARFS，POLARFS負責管理所有存儲節點上的數據。為了盡可能讓文件的大部分數據塊落在同一個CSD上，POLARFS采用了大粒度(4MB)條帶，當出現極少數的一個壓縮條帶橫跨兩個CSD時，存儲節點采用CPU處理對應的scan操作。在傳遞scan請求時，POLARDB存儲引擎傳遞給POLARFS的是文件偏移表示的被掃描數據位置，而CSD僅能定位以LBA形式的數據位置，因此，POLARFS在收到POLARDB存儲引擎的掃描請求書，會將橫跨m個CSD的請求分割成m個掃描請求，并將掃描請求中的偏移轉換到CSD的LBA。

之后作者描述了如何擴展CSD功能。CSD通過內核空間的驅動進行管理，每個CSD都暴露為一個塊設備。驅動將收到的POLARFS轉發的掃描請求分割成多個子任務，以解決大掃描任務長期占據NAND帶寬，影響普通IO請求延遲性能的問題。同時，子任務有助于降低硬件資源的使用率，提高NAND訪問的并行性，同時降低后臺GC可能的過高延遲。

為了更好的降低成本，作者修改了POLARDB存儲的數據塊格式，以充分利用FPGA實現掃描功能。增加了1字節壓縮類型，4字節的鍵值對數量和restarts鍵數量，這樣使得CSD不需要POLARDB存儲引擎傳遞塊大小即可直接解壓，同時可以高效處理restarts，并探測塊結束情況。

由于FPGA難以實現多類型比較器，因此作者進一步修改POLARDB存儲引擎，將所有數據都存儲成同一的可比較格式，這樣CSD只需要實現單一類型比較器，有助于降低FPGA資源開銷。

在實現時，作者采用了終端的FPGA同時用作閃存管理和存儲計算單元，集成了軟LDPC編碼器，因此可以使用低成本的3D TLC/QLC以降低成本。作者使用FPGA實現了2個數據解壓引擎和3個數據掃描引擎，支持 支持Snappy解壓和=, ≠、>、≥、<、≤、NULL和!NULL條件。

評估

為了實際可用，CSD需要在滿足存儲計算的同時提供一流的IO性能，因此作者使用64層3D-TLC閃存，并支持了PCIe GEN3x4接口，達到了3.0GB/s和2.2GB/s的順序讀、寫帶寬，并做到在滿盤、GC觸發時590K/160K的4K隨機讀、寫IOPS。在解壓性能上，CSD的兩個解壓引擎實現了在60%和30%壓縮率下，2.3GB/s和2.8GB/s的總解壓吞吐量。

在使用TPC-H基準測試的LINEITEM表作為測試負載測試下，作者分別對比了下移掃描任務前后整體的掃描延遲和PCIe數據流量。對比項共有4個，分別是基于CPU、不進行壓縮的掃描下移；基于CSD，無壓縮的掃描下移；基于CPU有Snappy壓縮的掃描下移以及基于CSD、有Snappy壓縮的掃描下移。測試結果表明：相對于基于CPU的掃描下移，CSD將平均掃描延遲從55s降低到39s，同時CPU占用率從514%降低到140%，收益最低的TS-6測試項中，延遲依然從65s下降到53s，同時CPU利用率從558%降低到374%。測試同時發現，基于CSD的負載中，CPU負載與數據選擇性正相關，即傳輸到CPU的數據越少，CPU負載越低，而基于CPU的掃描則與數據選擇性無關。這說明基于CSD的掃描效率更高，且效率隨著CSD規模增加可以擴展。

而從PCIe流量對比中可以發現，CSD的數據移動量更少，因此額外功耗更低。

之后作者進行了系統級評估，在POLARDB的云實例上運行TPC-H負載進行測試。每個實例運行32個SQL引擎容器，分布在7個數據庫節點和3個后端存儲節點上，每個存儲節點包括12個3.7TB的CSD。分別考慮3個場景：1. 基準場景，即所有數據由存儲節點傳輸到數據庫節點進行處理；2. 基于CPU的下移場景，即掃描任務下移到存儲節點的CPU上；3. 基于CSD的下移場景，即掃描任務下移到CSD上。

測試結果表明，隨著請求數量增加，基于CSD的下移相比基于CPU的下移帶來更多的延遲性能提升，這是由于隨著并行請求數量增長，每個存儲節點有更多的并行掃描任務，更利于硬件并行化；另外，基于CSD的下移在表進行壓縮時表現出更高的性能提升，這是由于基于CPU的下移需要更多資源進行解壓。

流量測試結果表明，基于CSD的掃描下移相比與基于CPU的掃描下移，在7個TPC-H并行查詢時可以降低50%的PCIe流量，最大PCIe傳輸流量降低了97%，而12個并行TPC-H查詢的網絡總流量降低了70%。

總結

本文報告了跨軟-硬件協同的阿里云關系型數據庫POLARDBDA設計優化，以更高效處理分析型負載。其基本思想是將高開銷的表掃描操作分發到CSD中，核心思想簡單且與當前異構計算的工業趨勢吻合。測試結果表明本文的設計在查詢測試中可以獲得超過30%的延遲性能提升，同時減少50%的存儲-內存數據移動。作者表示，希望本工作可以激勵更多關于如何在云基礎設施更好利用CSD的探索。

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