文章插圖
1. 前言Gartner預(yù)測到2023年，全球3/4的數(shù)據(jù)庫都會跑在云上，云原生數(shù)據(jù)庫最大的優(yōu)勢之一便是天然擁有云計算的彈性能力，數(shù)據(jù)庫可以像水、電、煤一樣隨取隨用，而Autosaling能力便是彈性的極致體現(xiàn) 。數(shù)據(jù)庫的Autoscaling能力是指數(shù)據(jù)庫處于業(yè)務(wù)高峰期時，自動擴容增加實例資源；在業(yè)務(wù)負載回落時，自動釋放資源以降低成本 。
業(yè)界的云廠商AWS與Azure在其部分云數(shù)據(jù)庫上實現(xiàn)了Autoscaling能力，阿里云數(shù)據(jù)庫同樣實現(xiàn)了其特有的Autosaling能力，該能力由數(shù)據(jù)庫內(nèi)核、管控及DAS（數(shù)據(jù)庫自治服務(wù)）團隊共同構(gòu)建，內(nèi)核及管控團隊提供了數(shù)據(jù)庫Autoscaling的基礎(chǔ)能力，DAS則負責(zé)性能數(shù)據(jù)的監(jiān)測、Scaling決策算法的實現(xiàn)及Scaling結(jié)果的呈現(xiàn) 。DAS（Database Autonomy Service）是一種基于機器學(xué)習(xí)和專家經(jīng)驗實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫自感知、自修復(fù)、自優(yōu)化、自運維及自安全的云服務(wù)，幫助用戶消除數(shù)據(jù)庫管理的復(fù)雜性及人工操作引發(fā)的服務(wù)故障，有效保障數(shù)據(jù)庫服務(wù)的穩(wěn)定、安全及高效 。其解決方案架構(gòu)如圖1.所示，Autoscaling/Serverless能力在其中屬于“自運維”的部分 。
圖1. DAS的解決方案架構(gòu)
2. Autosaling的工作流程數(shù)據(jù)庫Autoscaling整體的工作流程可定義為如圖2.所示的三個階段，即“When：何時觸發(fā)Scaling”、“How：采取哪種方式Scaling”及“What：Scaling到哪個規(guī)格” 。
何時觸發(fā)Scaling即確定數(shù)據(jù)庫實例的擴容與回縮的時機，通常的做法是通過觀測數(shù)據(jù)庫實例的性能指標，在實例的負載高峰期執(zhí)行擴容操作、在負載回落時執(zhí)行回縮操作，這是常見的Reative被動式觸發(fā)方式，除此之外我們還實現(xiàn)了基于預(yù)測的Proactive主動式觸發(fā)方式 。關(guān)于觸發(fā)時機在2.1章節(jié)會進行詳細的介紹 。Scaling的方式通常有ScaleOut（水平擴縮容）與ScaleUp（垂直擴縮容）兩種形式 。以分布式數(shù)據(jù)庫PolarDB為例，ScaleOut的實現(xiàn)形式是增加只讀節(jié)點的數(shù)量，例如由2個只讀節(jié)點增加至4個只讀節(jié)點，該方式主要適用于實例負載以讀流量占主導(dǎo)的情形；ScaleUp的實現(xiàn)形式是升級實例的CPU與內(nèi)存規(guī)格，如由2核4GB升級至8核16GB，該方式主要適用于實例負載以寫流量占主導(dǎo)的情形 。關(guān)于Scaling方式在2.2章節(jié)會進行詳細的介紹 。在擴容方式確定后需要選擇合適的規(guī)格，來使實例的負載降至合理的水位 。例如對于ScaleOut方式，需要確定增加多少個實例節(jié)點；對于ScaleUp方式，需要確定升級實例的CPU核數(shù)與內(nèi)存，以確定升級至哪種實例規(guī)格 。關(guān)于擴容規(guī)格的選擇在2.3章節(jié)會進行詳細的介紹 。圖2. Autoscaling的工作流程圖示
2.1 Autoscaling的觸發(fā)時機
2.1.1 Reactive被動式觸發(fā)（基于觀察）
基于觀察的Reactive被動式觸發(fā)是當前Autoscaling主要的實現(xiàn)形式，由用戶為不同的實例設(shè)置不同的擴、縮容觸發(fā)條件 。對于計算性能擴容，用戶可以通過設(shè)置觸發(fā)CPU閾值、觀測窗口長度、規(guī)格上限、只讀節(jié)點數(shù)量上限及靜默期等選項來配置符合業(yè)務(wù)負載的觸發(fā)條件；對于存儲空間擴容，用戶可以通過設(shè)置空間的擴容觸發(fā)閾值及擴容上限來滿足實例業(yè)務(wù)的增長，并避免磁盤資源的浪費 。被動式觸發(fā)的配置選項在3.2章節(jié)會進行詳細的展示 。
Reactive被動式觸發(fā)的優(yōu)點是實現(xiàn)相對容易、用戶接受度高，但如圖3.所示，被動式觸發(fā)也存在其缺點，通常Scaling操作在達到用戶配置的觀測條件后才會真正執(zhí)行，而Scaling操作的執(zhí)行也需要一定的時間，在這段時間內(nèi)用戶的實例可能已經(jīng)處于高負載較長時間，這會在一定程度上影響用戶業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性 。
圖3. 被動式觸發(fā)的擴容資源對比圖示
以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問題，請您及時就醫(yī)或請專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!
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