10 月 2 日，国际事务处理性能委员会公布了数据库最新性能测试结果，在 TPC-C 基准测试中，由阿里巴巴集团蚂蚁金服自主研发的分布式关系数据库 OceanBase 打破了由 Oracle 保持了 9 年的 TPC-C 基准性能测试世界纪录，不仅成为首个登榜的中国数据库，更一举拿下世界第一，对此，中国工程院院士、计算机专家李国杰评价道：「这是中国基础软件取得的重大突破！」
本文作者 CSDN 博客专家马超对 OceanBase 的物理架构、数据及控制流程进行了分析，并解读开源部分的源码来剖析 OceanBase 是如何勇夺 TPC-C 冠军的。
作者 | 马超，CSDN 博客专家
责编 | 唐小引
出品 | CSDN 博客
封图 | CSDN 付费下载自东方 IC
我国高科技基础平台又有重大突破，继阿里和腾讯以及众多国内老牌嵌入式厂商相继宣传开源 IoT 操作系统之后，今天据权威机构国际事务处理性能委员会（Transaction Processing Performance Council）官网披露，由阿里巴巴集团蚂蚁金服自主研发的关系数据库 OceanBase，在 TPC-C 基准测试中，打破了由美国公司 Oracle（甲骨文）保持了 9 年之久的世界记录，成为首个登顶该榜单的中国数据库产品。
不过经笔者刚刚多次尝试，目前 TPC 的官网（www.tpc.org）并无法在国内访问，所以全部的信息只能出自这个截图，我们可以看到如下两个信息，一是这个排行榜是以 tpmC 为基准进行排名的，这里解释一下 tpmC 其实是 TPC-C 三标准的一种度量方式，tpmC 中的 tpm 是 transactions per minute 的简写，即每分钟的交易量，C 代表 C 基准程序。它的定义是每分钟内系统处理的新订单个数。在这方面阿里的 OceanBase 的确是遥遥领先。
TPC-C 还经常以系统性能价格比的方式体现，单位是$/tpmC，即以系统的总价格（单位是美元）/tpmC 数值得出。这个笔者也已经在上图中标红，可见这个参数按现行汇率来说阿里的优势不明显。而且考虑到甲骨文的测试提交时间是 2011 年，而阿里的测试时间则是今年的 10 月 2 日。因此由于笔者也没拿到测试报告的原文，所以甲骨文是否还是以 11 年的硬件价格来做为分母计算性价比指标也尚不得而知。
因而综上所述，阿里在性能指标上的确是做到了遥遥领先，但是可能在硬件价格以及测试时间的方面占了一些先机。
OceanBase 在哪些方面做对了？
根据 OceanBase 的官网[1]介绍，其总体物理架构如下：
同时，从官网信息我们可以看到，OceanBase 在金融行业的应用案例为南京银行，因此笔者第一时间翻了一下南京银行朋友的票圈，了解了一下相关信息，目前南京分行在 OceanBase 上线的系统以互联网应用为主，而且根据其分享 OceanBase 在 Github 对自己的 0.4 版本进行了开源[2]，目前虽然版本有更新，但是其基础设计没有根本改变，根据 GitHub 上的资源显示，其数据及控制流程总体如下：
OceanBase 将表的数据动态切分为 tablet，tablet 的数据分为动态和静态两部分。静态的数据存放在 chunkserver 上，所有对数据的修改都存储在 updateserver 中。updateserver 的修改定期同步到 chunkserver，chunkserver 将 updateserver 的更新和本地的静态数据合并，生成合并后的新数据。
tablet 的信息由 rootserver 维护，客户端在初始化时会请求 rootserver，获取 updateserver 的地址信息。客户端的更新请求（包括新增、修改和删除）都直接访问 updateserver。查询请求时客户端根据相应的 rowkey 向 rootserver 查询其对应的 tablet 信息，rootserver 返回相应的 mergeserver 地址，客户端根据返回的信息请求相应的 mergeserver 获取数据。
Mergeserver 收到请求时，根据 rowkey 从 rootserver 获取相应的 tablet 信息，该信息中包括负责该 tablet 的 chunkserver 列表，mergeserver 请求相应的 chunkserver，获取静态数据（如果有的话），然后根据返回的数据，请求 updateserver 获取相应的更新数据，将更新数据和静态的数据合并，将合并后的结果返回给客户端。
为了提高读取的性能，chunkserver 对部分数据结构进行了缓存。一个 SSTable 由多个 block 组成，为了加快定位需要请求的数据位于 SSTable 的哪个 block 中，chunkserver 包含一个 block index 的功能，block index 由该 block 负责的数据的最后一个 key 和该 block 在 SSTable 文件中的位置组成。为了提高 block 的读取性能，chunkserver 还将 block 缓存在内存中。Block index 和 block 的 cache 都采用 LRU 的策略淘汰。
笔者之前的博文中也介绍过，想提高效率必须做做减法，针对专门的场景做特定的优化。在笔者看到 OceanBase 的设计时，最令我印象深刻的是其 chunkserver 自带的缓存功能，而且根据之前的最佳实践分享，与甲骨文等传统数据库不同，OceanBase 与应用之间是不需要加 redius 缓存的，所以这点应该是阿里做的比传统数据库厂商厉害的地方。阿里的数据库之所以快基本上可以归功于这个 chunkserver 的功劳，下面我们就来进行一下代码解读。
速度秘诀：chunkserver 的设计与相关代码
其 chunkserver 的基础流程图如下：
可以看到负责数据查找和读取的部分是 SSTable 所以下面我们再对这部分做一下详细的代码解读，为便于查找，SSTable 会建立一些信息来索引数据，比如相关 key 在 SSTable 中的偏移，IndexBuilder 即用来建立这些信息。这部分的相关代码在：
https://github.com/alibaba/oceanbase/tree/master/o…
其中重点函数是这个生成入口的函数 add_entry，这些都写得比较清楚，大家可以看一下。
int ObSSTableBlockIndexBuilder::add_entry(const uint64_t table_id,
const uint64_t column_group_id,
const ObRowkey &key,
const int32_t record_size)
{
int ret = OB_SUCCESS;
ObSSTableBlockIndexItem index_item;
//合法性校验
if (record_size < 0 || key.get_obj_cnt() <= 0 || NULL == key.get_obj_ptr()
|| table_id == OB_INVALID_ID || table_id == 0 || OB_INVALID_ID == column_group_id)
{
TBSYS_LOG(WARN, “invalid param, table_id=%lu, key_len=%ld,”
“key_ptr=%p, record_size=%d, column_group_id=%lu”,
table_id, key.get_obj_cnt(), key.get_obj_ptr(), record_size, column_group_id);
ret = OB_ERROR;
}
if (OB_SUCCESS == ret)
{
//初始化，后面也是用以下的参数进行序列化的
index_item.rowkey_column_count_ = static_cast<int16_t>(key.get_obj_cnt());
index_item.column_group_id_ = static_cast<uint16_t>(column_group_id);
index_item.table_id_ = static_cast<uint32_t>(table_id);
index_item.block_record_size_ = record_size;
index_item.block_end_key_size_ = static_cast<int16_t>(key.get_serialize_objs_size());
index_item.reserved_ = 0;
ret = index_items_buf_.add_index_item(index_item);
if (OB_SUCCESS == ret)
{
ret = end_keys_buf_.add_key(key);
if (OB_ERROR == ret)
{
TBSYS_LOG(WARN, “failed to add end key”);
}
else
{
index_block_header_.sstable_block_count_++;
}
}
else
{
TBSYS_LOG(WARN, “failed to add index item”);
ret = OB_ERROR;
}
}
return ret;
}
和这个函数生成 index 的函数：
int ObSSTableBlockIndexBuilder::build_block_index(const bool use_binary_rowkey,
char* index_block, const int64_t buffer_size, int64_t& index_size)
{
int ret = OB_SUCCESS;
int64_t index_block_size = get_index_block_size();
int64_t index_items_size = get_index_items_size();
int64_t header_size = index_block_header_.get_serialize_size();
int64_t pos = 0;
if (NULL == index_block)
{
TBSYS_LOG(WARN, “invalid param, index_block=%p”, index_block);
ret = OB_ERROR;
}
else if (index_block_size == header_size)
{
//no data in index block
ret = OB_ERROR;
}
if (OB_SUCCESS == ret)
{
index_block_header_.end_key_char_stream_offset_
= static_cast<int32_t>(header_size + index_items_size);
// new rowkey obj array format, force set to 1.
index_block_header_.rowkey_flag_ = use_binary_rowkey ? 0 : 1;
if (OB_SUCCESS == index_block_header_.serialize(index_block,
header_size, pos))
{
char* ptr = index_block + pos;
ret = index_items_buf_.get_data(ptr, buffer_size – header_size);
if (OB_SUCCESS == ret)
{
ptr += index_items_size;
ret = end_keys_buf_.get_data(ptr, buffer_size – header_size – index_items_size);
if (OB_SUCCESS == ret)
{
index_size = index_block_size;
}
}
}
else
{
TBSYS_LOG(WARN, “failed to serialize index block header”);
ret = OB_ERROR;
}
}
return ret;
}
并且，除了索引以外，OceanBase 还在读取之前添加了一个布隆过滤器，这个设计也比较有意思，Bloom Filter（布隆过滤器）用来判定某一个 key 是否属于某个集合，它有一定误判概率。如果判定在集合内，不一定在；但是如果判定不在集合内，那么一定不在，这样的操作可以优化很多 not in 的查询时间。这部分的代码在：
https://github.com/alibaba/oceanbase/tree/master/o…
https://github.com/alibaba/oceanbase/tree/master/o…
这里就不再贴代码了，大家有兴趣可以去上面的链接读一下相关代码。
后记
随着美国在高科技领域的不断施压，反而倒逼我国之前相对冷清的操作系统、数据库等基础平台领域重新热闹起来，笔者这个 C 语言的 IT 老兵感觉目前又焕发第二春，所以笔者还会继续关注相关领域的进展，后续继续带来代码级的解读，欢迎持续关注。
[1] https://oceanbase.alipay.com/product/oceanbase
[2] https://github.com/alibaba/oceanbase
本文来源： CSDN 文章作者： 马超
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