Google Spanner - 全球级的分布式数据库

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Directories and Placement

之所以Spanner比BigTable有更强的扩展性，在于Spanner还有一层抽象的概念directory, 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。据此笔者可以猜出，在设计初期，Spanner是作为F1的存储系统而设立，甚至还设计有类似directory的层次结构，这样的层次有很多好处，但是实现太复杂被摒弃了。
Directory作为数据放置的最小单元，可以在paxos group里面移来移去。Spanner移动一个directory一般出于如下几个原因：
1. 一个paxos group的负载太大，需要切分
2. 将数据移动到access更近的地方
3. 将经常同时访问的directory放到一个paxos group里面
Directory可以在不影响client的前提下，在后台移动。移动一个50MB的directory大概需要的几秒钟。
那么directory和tablet又是什么关系呢。可以理解为Directory是一个抽象的概念，管理数据的单元；而tablet是物理的东西，数据文件。由于一个Paxos group可能会有多个directory，所以spanner的tablet实现和BigTable的tablet实现有些不同。BigTable的tablet是单个顺序文件。Google有个项目，名为Level DB，是BigTable的底层，可以看到其实现细节。而Spanner的tablet可以理解是一些基于行的分区的容器。这样就可以将一些经常同时访问的directory放在一个tablet里面，而不用太在意顺序关系。
在paxos group之间移动directory是后台任务。这个操作还被用来移动replicas。移动操作设计的时候不是事务的，因为这样会造成大量的读写block。操作的时候是先将实际数据移动到指定位置，然后再用一个原子的操作更新元数据，完成整个移动过程。
Directory还是记录地理位置的最小单元。数据的地理位置是由应用决定的，配置的时候需要指定复制数目和类型，还有地理的位置。比如(上海，复制2份；南京复制1分) 。这样应用就可以根据用户指定终端用户实际情况决定的数据存储位置。比如中国队的数据在亚洲有3份拷贝, 日本队的数据全球都有拷贝。
前面对directory还是被简化过的，还有很多无法详述。

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数据模型

Spanner的数据模型来自于Google内部的实践。在设计之初，Spanner就决心有以下的特性：
1. 支持类似关系数据库的schema
2. Query语句
3. 支持广义上的事务
为何会这样决定呢？在Google内部还有一个Megastore，尽管要忍受性能不够的折磨，但是在Google有300多个应用在用它，因为Megastore支持一个类似关系数据库的schema，而且支持同步复制 (BigTable只支持最终一致的复制) 。使用Megastore的应用有大名鼎鼎的Gmail, Picasa, Calendar, Android Market和AppEngine。 而必须对Query语句的支持，来自于广受欢迎的Dremel，笔者不久前写了篇文章来介绍他。 最后对事务的支持是比不可少了，BigTable在Google内部被抱怨的最多的就是其只能支持行事务，再大粒度的事务就无能为力了。Spanner的开发者认为，过度使用事务造成的性能下降的恶果，应该由应用的开发者承担。应用开发者在使用事务的时候，必须考虑到性能问题。而数据库必须提供事务机制，而不是因为性能问题，就干脆不提供事务支持。
数据模型是建立在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。

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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。


上图是一个例子。对于一个典型的相册应用，需要存储其用户和相册。可以用上面的两个SQL来创建表。Spanner的表是层次化的，最顶层的表是directory table。其他的表创建的时候，可以用interleave in parent来什么层次关系。这样的结构，在实现的时候，Spanner可以将嵌套的数据放在一起，这样在分区的时候性能会提升很多。否则Spanner无法获知最重要的表之间的关系。

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TrueTime



TrueTime API 是一个非常有创意的东西，可以同步全球的时间。上表就是TrueTime API。TT.now()可以获得一个绝对时间TTinterval，这个值和UnixTime是相同的，同时还能够得到一个误差e。TT.after(t)和TT.before(t)是基于TT.now()实现的。

那这个TrueTime API实现靠的是GFS和原子钟。之所以要用两种技术来处理，是因为导致这两个技术的失败的原因是不同的。GPS会有一个天线，电波干扰会导致其失灵。原子钟很稳定。当GPS失灵的时候，原子钟仍然能保证在相当长的时间内，不会出现偏差。
实际部署的时候。每个数据中心需要部署一些Master机器，其他机器上需要有一个slave进程来从Master同步。有的Master用GPS，有的Master用原子钟。这些Master物理上分布的比较远，怕出现物理上的干扰。比如如果放在一个机架上，机架被人碰倒了，就全宕了。另外原子钟不是并很贵。Master自己还会不断比对，新的时间信息还会和Master自身时钟的比对，会排除掉偏差比较大的，并获得一个保守的结果。最终GPS master提供时间精确度很高，误差接近于0。
每个Slave后台进程会每个30秒从若干个Master更新自己的时钟。为了降低误差，使用Marzullo算法。每个slave还会计算出自己的误差。这里的误差包括的通信的延迟，机器的负载。如果不能访问Master，误差就会越走越大，知道重新可以访问。

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Google Spanner并发控制

Spanner使用TrueTime来控制并发，实现外部一致性。支持以下几种事务。
1. 读写事务
2. 只读事务
3. 快照读，客户端提供时间戳
4. 快照读，客户端提供时间范围
例如一个读写事务发生在时间t，那么在全世界任何一个地方，指定t快照读都可以读到写入的值。



上表是Spanner现在支持的事务。单独的写操作都被实现为读写事务 ； 单独的非快照被实现为只读事务。事务总有失败的时候，如果失败，对于这两种操作会自己重试，无需应用自己实现重试循环。

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时间戳的设计大大提高了只读事务的性能。事务开始的时候，要声明这个事务里没有写操作，只读事务可不是一个简单的没有写操作的读写事务。它会用一个系统时间戳去读，所以对于同时的其他的写操作是没有Block的。而且只读事务可以在任意一台已经更新过的replica上面读。

对于快照读操作，可以读取以前的数据，需要客户端指定一个时间戳或者一个时间范围。Spanner会找到一个已经充分更新好的replica上读取。

还有一个有趣的特性的是，对于只读事务，如果执行到一半，该replica出现了错误。客户端没有必要在本地缓存刚刚读过的时间，因为是根据时间戳读取的。只要再用刚刚的时间戳读取，就可以获得一样的结果。

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读写事务

正如BigTable一样，Spanner的事务是会将所有的写操作先缓存起来，在Commit的时候一次提交。这样的话，就读不出在同一个事务中写的数据了。不过这没有关系，因为Spanner的数据都是有版本的。

在读写事务中使用wound-wait算法来避免死锁。当客户端发起一个读写事务的时候，首先是读操作，他先找到相关数据的leader replica，然后加上读锁，读取最近的数据。在客户端事务存活的时候会不断的向leader发心跳，防止超时。当客户端完成了所有的读操作，并且缓存了所有的写操作，就开始了两阶段提交。客户端闲置一个coordinator group，并给每一个leader发送coordinator的id和缓存的写数据。

leader首先会上一个写锁，他要找一个比现有事务晚的时间戳。通过Paxos记录。每一个相关的都要给coordinator发送他自己准备的那个时间戳。

Coordinatorleader一开始也会上个写锁，当大家发送时间戳给他之后，他就选择一个提交时间戳。这个提交的时间戳，必须比刚刚的所有时间戳晚，而且还要比TT.now()+误差时间 还有晚。这个Coordinator将这个信息记录到Paxos。

在让replica写入数据生效之前，coordinator还有再等一会。需要等两倍时间误差。这段时间也刚好让Paxos来同步。因为等待之后，在任意机器上发起的下一个事务的开始时间，都比如不会比这个事务的结束时间早了。然后coordinator将提交时间戳发送给客户端还有其他的replica。他们记录日志，写入生效，释放锁。

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只读事务

对于只读事务，Spanner首先要指定一个读事务时间戳。还需要了解在这个读操作中，需要访问的所有的读的Key。Spanner可以自动确定Key的范围。

如果Key的范围在一个Paxos group内。客户端可以发起一个只读请求给group leader。leader选一个时间戳，这个时间戳要比上一个事务的结束时间要大。然后读取相应的数据。这个事务可以满足外部一致性，读出的结果是最后一次写的结果，并且不会有不一致的数据。

如果Key的范围在多个Paxos group内，就相对复杂一些。其中一个比较复杂的例子是，可以遍历所有的group leaders，寻找最近的事务发生的时间，并读取。客户端只要时间戳在TT.now().latest之后就可以满足要求了。

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最后的话

本文介绍了GoogleSpanner的背景，设计和并发控制。希望不久的将来，会有开源产品出现。

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