MySQL高阶讲座之：`MySQL`的`Serverless`架构：`AWS Aurora`和`Alibaba PolarDB`的实现原理。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷们，大家好！今天咱们聊点儿高级的，关于MySQL的Serverless架构，主要聚焦在AWS Aurora和Alibaba PolarDB这两位大佬的实现原理上。准备好瓜子板凳，咱们开讲啦！

一、啥是Serverless，跟MySQL有啥关系？

首先，得搞清楚Serverless是个啥玩意儿。简单来说，Serverless不是真的“没有服务器”，而是说你不用操心服务器的运维、扩容、打补丁这些破事儿了。云厂商帮你全搞定了，你只需要关注你的代码逻辑，按需付费就行。

那跟MySQL有啥关系呢？传统的MySQL，你得自己部署服务器、安装MySQL、配置参数、监控性能，还得担心机器宕机、数据丢失。Serverless MySQL就是把这些脏活累活都交给云厂商，你只需要创建数据库、写SQL，其他的都交给云平台，按你的实际使用量付费。想象一下，你只需要专注于写CRUD，不用半夜被告警吵醒，是不是很爽？

二、 AWS Aurora：MySQL Serverless的领头羊

AWS Aurora是亚马逊搞出来的一个高性能、高可用、与MySQL兼容的数据库服务。它有标准版和Serverless版。我们重点聊聊Serverless版。

2.1 Aurora Serverless的核心架构

Aurora Serverless V1 (现在主要用的是V2，但是V1更容易理解Serverless的本质) 的核心思想是计算和存储分离。

计算层 (Compute Tier): 负责处理SQL请求，执行计算逻辑。Aurora Serverless会根据你的请求量自动伸缩计算资源。
存储层 (Storage Tier): 使用分布式的共享存储，数据被分成多个小的Chunk，每个Chunk有多个副本，保证数据的高可用性和持久性。
代理层 (Proxy Tier): 负责将客户端的连接路由到合适的计算节点，并负责连接池管理。

可以用一个表格来概括：

组件	功能
计算层	执行SQL查询、事务处理、存储过程等计算任务。根据CPU、内存、连接数等指标自动伸缩计算资源。
存储层	存储数据库数据。使用分布式的共享存储架构，将数据分成多个Chunk，每个Chunk有多个副本。提供数据持久性、可用性和一致性保证。
代理层	将客户端连接路由到合适的计算节点。管理连接池，减少连接建立和断开的开销。提供负载均衡、故障转移等功能。
监控和控制平面	负责监控计算和存储资源的使用情况。根据负载情况自动调整计算资源的规模。提供数据库的管理和配置接口。

2.2 Aurora Serverless的伸缩原理

Aurora Serverless的伸缩是基于“Aurora Capacity Unit (ACU)”的。1 ACU包含一定的计算和内存资源。当你创建Aurora Serverless数据库时，你可以指定最小和最大的ACU。

当数据库负载增加时，Aurora会自动增加ACU，提供更多的计算资源。当数据库负载降低时，Aurora会自动减少ACU，节省成本。这个伸缩过程是自动的，你不需要手动干预。

伸缩过程大致如下：

监控: 监控系统会持续监控数据库的CPU利用率、内存使用率、连接数等指标。
评估: 当监控指标超过预设的阈值时，伸缩器会评估是否需要增加或减少ACU。
扩容/缩容: 如果需要扩容，伸缩器会分配更多的计算资源，并将其加入到数据库集群中。如果需要缩容，伸缩器会释放部分计算资源。
路由更新: 代理层会更新路由表，将新的连接路由到新的计算节点。

2.3 Aurora Serverless的代码示例

使用AWS CLI创建Aurora Serverless数据库：

aws rds create-db-cluster 
    --db-cluster-identifier my-aurora-serverless-cluster 
    --engine aurora-mysql 
    --engine-version 5.7 
    --serverlessv2-scaling-configuration MinCapacity=1,MaxCapacity=8

这段代码的意思是创建一个名为my-aurora-serverless-cluster的Aurora Serverless数据库，使用MySQL 5.7引擎，最小ACU为1，最大ACU为8。

连接到Aurora Serverless数据库：

import pymysql

# 数据库连接信息
host = "your-aurora-serverless-endpoint" # 替换为你的Aurora Serverless Endpoint
port = 3306
user = "your-username"
password = "your-password"
database = "your-database-name"

# 建立连接
connection = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database)

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 执行SQL查询
        sql = "SELECT VERSION()"
        cursor.execute(sql)
        result = cursor.fetchone()
        print(f"MySQL 版本: {result[0]}")

        # 执行插入操作
        sql = "INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)"
        cursor.execute(sql, ('value1', 'value2'))
        connection.commit()
        print("数据插入成功")

except Exception as e:
    print(f"发生错误: {e}")

finally:
    # 关闭连接
    connection.close()

这段Python代码展示了如何使用pymysql库连接到Aurora Serverless数据库，并执行SQL查询和插入操作。注意替换代码中的host、port、user、password和database为你的实际数据库连接信息。

2.4 Aurora Serverless V2 的改进

Aurora Serverless V1有一些限制，比如伸缩速度比较慢，可能会导致短暂的性能下降。Aurora Serverless V2解决了这些问题，它具有以下优点：

更快的伸缩速度: Aurora Serverless V2可以在几秒钟内完成伸缩。
更精细的伸缩粒度: Aurora Serverless V2可以根据更细粒度的指标进行伸缩，例如单个查询的延迟。
更高的性能: Aurora Serverless V2的性能与Aurora Provisioned相当。

Aurora Serverless V2 在架构上做了进一步的优化，例如更高效的资源调度算法，以及更底层的存储层优化。但其核心思想仍然是计算存储分离，按需付费。

三、 Alibaba PolarDB：国产Serverless MySQL的骄傲

Alibaba PolarDB是阿里云自主研发的下一代关系型数据库，它也提供了Serverless版本。PolarDB Serverless在架构上与Aurora Serverless类似，也是采用计算存储分离的架构。

3.1 PolarDB Serverless的核心架构

PolarDB Serverless的核心架构也包括计算层、存储层和代理层。

计算层 (Compute Node): 负责处理SQL请求，执行计算逻辑。PolarDB Serverless会根据你的请求量自动伸缩计算资源。
存储层 (Storage Engine): 使用分布式共享存储，数据被分成多个Page，每个Page有多个副本，保证数据的高可用性和持久性。 PolarDB 使用 X-Engine 作为存储引擎，针对高并发和低延迟场景进行了优化。
代理层 (Proxy): 负责将客户端的连接路由到合适的计算节点，并负责连接池管理、读写分离、负载均衡等功能。

同样，用一个表格来概括：

组件	功能
计算节点	执行SQL查询、事务处理、存储过程等计算任务。根据CPU、内存、连接数等指标自动伸缩计算资源。支持多种计算节点类型，例如通用型、内存优化型等。
存储引擎	存储数据库数据。使用分布式的共享存储架构，将数据分成多个Page，每个Page有多个副本。提供数据持久性、可用性和一致性保证。采用 X-Engine 存储引擎，针对高并发和低延迟场景进行了优化。
代理	将客户端连接路由到合适的计算节点。管理连接池，减少连接建立和断开的开销。提供读写分离、负载均衡、故障转移等功能。
管理控制台	提供数据库的管理和配置界面。可以查看数据库的监控指标、配置伸缩策略、执行备份恢复等操作。

3.2 PolarDB Serverless的伸缩原理

PolarDB Serverless的伸缩是基于“PolarDB Processing Unit (PPU)”的。1 PPU包含一定的计算和内存资源。当你创建PolarDB Serverless数据库时，你可以指定最小和最大的PPU。

与Aurora Serverless类似，当数据库负载增加时，PolarDB会自动增加PPU，提供更多的计算资源。当数据库负载降低时，PolarDB会自动减少PPU，节省成本。

伸缩过程也类似：

监控: 监控系统会持续监控数据库的CPU利用率、内存使用率、连接数等指标。
评估: 当监控指标超过预设的阈值时，伸缩器会评估是否需要增加或减少PPU。
扩容/缩容: 如果需要扩容，伸缩器会分配更多的计算资源，并将其加入到数据库集群中。如果需要缩容，伸缩器会释放部分计算资源。
路由更新: 代理层会更新路由表，将新的连接路由到新的计算节点。

3.3 PolarDB Serverless的代码示例

由于PolarDB是阿里云的产品，所以我们需要使用阿里云的SDK来操作。

使用阿里云CLI创建PolarDB Serverless数据库：

aliyun polardb CreateDBCluster 
    --DBClusterId "your_cluster_id"  # 替换为你的集群ID
    --Engine "MySQL"
    --EngineVersion "8.0"
    --DBNodeClass "polar.elasticserver.se" # Serverless 实例规格
    --ScaleMax 8 # 最大 CU 数量
    --ScaleMin 1 # 最小 CU 数量
    --ZoneId "cn-hangzhou-i" # 替换为你所在的地域
    --DBClusterNetworkType "VPC"  # 必须是 VPC
    --VPCId "your_vpc_id"        # 替换为你的 VPC ID
    --VSwitchId "your_vswitch_id"  # 替换为你的 VSwitch ID

这段代码创建了一个PolarDB Serverless MySQL 8.0实例，最小CU为1，最大CU为8。注意替换代码中的各个ID为你自己的资源ID。

连接到PolarDB Serverless数据库：

import pymysql

# 数据库连接信息
host = "your-polardb-serverless-endpoint" # 替换为你的PolarDB Serverless Endpoint
port = 3306
user = "your-username"
password = "your-password"
database = "your-database-name"

# 建立连接
connection = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database)

try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 执行SQL查询
        sql = "SELECT VERSION()"
        cursor.execute(sql)
        result = cursor.fetchone()
        print(f"MySQL 版本: {result[0]}")

        # 执行插入操作
        sql = "INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)"
        cursor.execute(sql, ('value1', 'value2'))
        connection.commit()
        print("数据插入成功")

except Exception as e:
    print(f"发生错误: {e}")

finally:
    # 关闭连接
    connection.close()

这段Python代码与Aurora Serverless的代码基本相同，只是需要替换为你的PolarDB Serverless的连接信息。

3.4 PolarDB Serverless的特点

PolarDB Serverless除了具有Serverless的通用优点外，还有一些自己的特点：

X-Engine存储引擎: PolarDB使用了X-Engine存储引擎，针对高并发和低延迟场景进行了优化。
弹性加速: PolarDB Serverless支持弹性加速，可以根据业务需求动态调整计算资源。
全球数据库: PolarDB支持全球数据库，可以将数据复制到多个地域，提供更高的可用性和容灾能力。

四、 Aurora Serverless vs PolarDB Serverless：谁更胜一筹？

Aurora Serverless和PolarDB Serverless都是优秀的Serverless MySQL解决方案，它们在架构上有很多相似之处，但也存在一些差异。

可以用一个表格来总结它们的区别：

特性	AWS Aurora Serverless	Alibaba PolarDB Serverless
兼容性	MySQL, PostgreSQL	MySQL
伸缩粒度	ACU (Aurora Capacity Unit)	PPU (PolarDB Processing Unit)
存储引擎	分布式共享存储	分布式共享存储 (X-Engine)
地域	全球多个地域	主要在中国大陆
生态系统	AWS生态系统	阿里云生态系统
特色功能	全球数据库、机器学习集成	弹性加速、X-Engine存储引擎

选择哪个Serverless MySQL解决方案，取决于你的具体需求。如果你已经在使用AWS的其他服务，那么Aurora Serverless可能更适合你。如果你主要在中国大陆开展业务，并且需要更高的性能和弹性，那么PolarDB Serverless可能更适合你。

五、 Serverless MySQL的适用场景

Serverless MySQL非常适合以下场景：

低峰期业务: 比如一些只在特定时间段有流量的业务，使用Serverless MySQL可以大大节省成本。
开发测试环境: 开发测试环境的流量通常不稳定，使用Serverless MySQL可以按需付费，避免浪费。
小型应用: 对于小型应用来说，使用Serverless MySQL可以简化运维，降低成本。
突发流量: Serverless MySQL可以自动应对突发流量，保证应用的稳定运行。

六、 Serverless MySQL的注意事项

虽然Serverless MySQL有很多优点，但也需要注意一些事项：

冷启动: Serverless MySQL在冷启动时可能会有一定的延迟，需要做好预热。
连接管理: Serverless MySQL的连接数有限制，需要合理管理连接池。
价格: 虽然Serverless MySQL可以按需付费，但如果使用量很大，也可能会比传统的MySQL更贵。需要根据实际情况进行评估。
Vendor Lock-in: 使用云厂商的Serverless服务可能会有一定的Vendor Lock-in风险，需要做好技术选型。

七、总结

Serverless MySQL是未来的发展趋势，它可以简化运维，降低成本，提高效率。AWS Aurora Serverless和Alibaba PolarDB Serverless都是优秀的Serverless MySQL解决方案，它们在架构上有很多相似之处，但也存在一些差异。选择哪个Serverless MySQL解决方案，取决于你的具体需求。

好了，今天的讲座就到这里，希望大家有所收获！如果有什么问题，欢迎提问。散会！

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