容器化RDS|计算存储分离架构下的 IO 优化
2018-01-12 00:00
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计算存储分离架构
架构示意图如下:
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/201801/c06ad53526d7226e6a9e90c769b29e01.png)
存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes.
在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于:
将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要求的 Node,数据库实例启动时,只需在分布式文件系统挂载 mapping 的 volume 即可,可以显著的提高数据库实例的部署密度和计算资源利用率。
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其他的好处还有很多,譬如架构更清晰,扩展更方便,问题定位更简单等,这里不赘述。
计算存储分离架构的缺点
俗话说的好:
上帝为你关上一扇窗的同时,再关上一扇门。
如下图所示
![](https://oscdn.geek-share.com/Uploads/Images/Content/201801/d2710ff21ed26ca0f0c5a1ecd8eab441.png)
相较本地存储, 网络开销会成为 IO 开销的一部分, 我们认为会带来两个很明显的问题:
数据库是 Latency Sensitive 型应用, 网络延时会极大影响数据库能力(QPS,TPS);
在高密度部署的场景, 网络带宽会成为瓶颈, 可能导致计算 & 存储资源利用不充分。
其实还有一个极其重要的问题,由于kubernetes 本身没有提供 Voting 服务和类似 Oracle Rac 的 Fence 机制,在计算存储分离架构下,当集群发生脑裂,并触发 Node Controller 和Kubelet 的驱逐机制时,可能会出现多个数据库实例同时访问一份数据文件导致 DataCorruption 的情况,数据的损失对用户而言是不可估量也不可忍受的
架构示意图如下:
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存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes.
在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于:
将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要求的 Node,数据库实例启动时,只需在分布式文件系统挂载 mapping 的 volume 即可,可以显著的提高数据库实例的部署密度和计算资源利用率。
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相较本地存储, 网络开销会成为 IO 开销的一部分, 我们认为会带来两个很明显的问题:
数据库是 Latency Sensitive 型应用, 网络延时会极大影响数据库能力(QPS,TPS);
在高密度部署的场景, 网络带宽会成为瓶颈, 可能导致计算 & 存储资源利用不充分。
其实还有一个极其重要的问题,由于kubernetes 本身没有提供 Voting 服务和类似 Oracle Rac 的 Fence 机制,在计算存储分离架构下,当集群发生脑裂,并触发 Node Controller 和Kubelet 的驱逐机制时,可能会出现多个数据库实例同时访问一份数据文件导致 DataCorruption 的情况,数据的损失对用户而言是不可估量也不可忍受的
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