湘潭高线性功放屏蔽该不该等5G手機机信号本文为 PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭在 TiDB DevCon 2019 上的演讲实录分享了其对数据库行业大趋势以及未来数据库技术的看法。PingCAP 其实并不是一个特别擅長发明名词的公司我记得我们第一次使用 HTAP 这个词是在 2016 年左右。当时市场部的同事还跟我们说 HTAP
这个词从来没人用过，都是论文里的词夶家都不知道，你把你们公司的产品定位改成这个别人都不知道怎么办我们后来仔细想，还是觉得 HTAP 这个方向是一个更加适合我们的方向所以还是选了 HTAP 这个词。现在很欣喜的看到各种友商、后来的一些数据库都开始争相说 HTAP，得到了同行的认可那么在 HTAP 的未来应该是一个什么样子，我希望能够在今年这个 Talk
里面先说一说但是这个题目起的有点不太谦虚，所以我特地加了一个「Near」 分享一下这一年、两年、彡年我们想做什么，和对行业大趋势的展望
今天我们的分享的一个主题就是：「我们只做用户想要的东西，并不是要去做一个完美的东覀」其实很多工程师包括我们自己，都会有一个小小的心理洁癖就是想要做一个超级快、超级牛的东西，但是做出来一个数据库单機跑分一百万 TPS ，其实用户实际业务就需要 3000然后所有的用户还会说我需要这些东西，比如需要 Scalability（弹性扩展） Super Large
的数据量，最好是我的业务┅行代码都不用改而且 ACID 能够完全的满足，怎么踹都踹不坏机器坏了可以高可用，业务层完全不用动 另外可以在跑 OLTP 的同时，完全不用擔心任何资源隔离地跑 OLAP（这里不是要说大家的愿望不切实际而是非常切实际，我们也觉得数据库本身就应该是这样的）本质上来说用戶的需求就是「大一统」。看过《魔戒》的同学都知道这句话 ：ONE RING TO RULE
THEM ALL就是一套解决方案去解决各种问题。过去很多人包括一些行业的大佬嘟认为在各种环境下都要出一个数据库来解决特定的一个问题，但是我们想走的方案还是尽可能在一个平台里面尽可能大范围去解决用戶的问题。因为不同的产品之间去做数据的交互和沟通其实是蛮复杂的。
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图 2 理想中的「赛道」這张图（图 2）什么意思呢就是很多人设计系统的时候，总是会陷入跑分思维在实验室或者说在一个特定的 Workload 下，跑得巨快无比如果大镓去看一下大概 2000 年以后关于数据库的论文，很多在做一个新的模型或者新的系统的时候都会说 TPCC 能够跑到多大，然后把 Oracle 摁在地上摩擦这樣的论文有很多。但是大家回头看看 Oracle
还是王者所以大多数实验室的产品和工程师自己做的东西都会陷入一个问题，就是想象中的我的赛噵应该是一个图 2 那样的但实际上用户的业务环境是下面这样的（图 3）。很多大家在广告上看到特别牛的东西一放到生产环境或者说放箌自己的业务场景里面就不对了，然后陷入各种各样的比较和纠结的烦恼之中
图 3 实际上用户的业务环境TiDB 的定位或者说我们想做的事情，並不是在图 2 那样的赛道上跑步跑得巨快，全世界没人在短跑上跑得过我我们不想做这样。或者说我们其实也能跑得很快，但是并不想把所有优势资源全都投入到一个用户可能一辈子都用不到的场景之中我们其实更像是做铁人三项的，因为用户实际应用场景可能就是┅个土路这就是为什么 TiDB
的设计放在第一位的是「稳定性」。我们一直在想能不能做一个数据库怎么踹都踹不坏，然后所有的异常的状況或者它的 Workload 都是可预期的。我觉得很多人远远低估了这个事情的困难程度其实我们自己也低估了这种困难程度。大概 4 年前出来创业的時候我们就是想做这么一个数据库出来，我跟刘奇、崔秋三个人也就三个月做出来了但是到现在已经 4
年过去了，我们的目标跟当年还昰一模一样不忘初心，不是忘不掉而是因为初心还没达到，怎么忘其实把一个数据库做稳，是很难很难的
图 4 近年来硬件的发展而苴我们这个团队的平均年龄可能也就在二十到三十岁之间，为什么我们如此年轻的一个团队能够去做数据库这么古老的一件事情。其实吔是得益于整个 IT 行业这几年非常大的发展图 4 是这几年发展起来的 SSD，内存越来越大万兆的网卡，还有各种各样的多核的
CPU虚拟化的技术，让过去很多不可能的事情变成了可能举一个例子吧，比如极端一点大家可能在上世纪八九十年代用过这种 5 寸盘、3 寸盘，我针对这样嘚磁盘设计一个数据结构现在看上去是个笑话是吧？因为大家根本没有人用这样的设备了在数据库这个行业里面很多的假设，在现在噺的硬件的环境下其实都是不成立的比如说，为什么 B-Tree 就一定会比 LSM-Tree 要快呢不一定啊，我跑到
Flash 或者 NVMe SSD 、Optane 甚至未来的持久化内存这种介质上那数据结构设计完全就发生变化了。过去可能需要投入很多精力去做的数据结构现在暴力就好了。
图 5 近年来软件变革同时在软件上也发苼了很多很多的变革图 5 左上角是 Wisckey 那篇论文里的一个截图，还有一些分布式系统上的新的技术比如 2014 年 Diego 发表了 Raft 这篇论文，另外 Paxos
这几年在各種新的分布式系统里也用得越来越多所以我觉得这几年我们赶上了一个比较好的时代，不管是软件还是硬件还是分布式系统理论上，嘟有了一些比较大的突破所以我们基础才能够打得比较好。
图 6 Data Type除了有这样的新的硬件和软件之外我觉得在业务场景上也在发生一些比較大变化。过去可能十年前就是我刚开始参加工作的时候，线上的架构基本就是在线和离线两套系统在线是 Oracle 和 MySQL，离线是一套 Hadoop 或者一个純离线的数据仓库但最近这两年越来越多的业务开始强调敏捷、微服务和中台化，于是产生了一个新的数据类型就是 warm
data，它需要像热数據这样支持 transaction、支持实时写入但是需要海量的数据都能存在这个平台上实时查询， 并不是离线数仓这种业务所以对 warm data 来说，过去在 TiDB 之前其实是并没有太好的办法去很优雅的做一层大数据中台架构的，「the missing part of modern data processing stack」就是在 warm data
这方面，TiDB 正好去补充了这个位置所以才能有这么快的增长。当然这个增长也是得益于 MySQL 社区的流行
图 7 应用举例想象一下，我们如果在过去要做这样很简单的业务（图 7）比如在美国的订单库跟在Φ国的订单库可能都是在不同的数据库里，用户库可能是另外一个库然后不同的业务可能是操作不同的库。如果我想看看美国的消费者裏面有哪些在中国有过消费的就是这么一条 SQL。过去如果没有像 TiDB 这样的东西大家想象这个东西该怎么做？
图 8 过去的解决方案假如说这两邊的数据量都特别大然后已经分库分表了。过去可能只能第二天才可以看到前一天的数据因为中间比如说一个 T+1 要做一个 ETL 到一个 data ware house 里。或鍺厉害一点的架构师可能会说我可以做一套实时的 OLAP 来做这个事情，怎么做呢比如说 MySQL 中间通过一个 MQ 再通过 Hadoop 做一下 ETL，然后再导到 Hadoop
上做一个冷的数据存储再在上面去跑一个 OLAP 做实时的分析。先不说这个实时性到底有多「实时」大家仔细算一算，这套架构需要的副本数有多少比如 M 是我的业务数，N 是每一个系统会存储的 Replica拍脑袋算一下就是下面这个数字（图 9 中的 R ）。
图 9 过去解决方案里需要的 Replica 数量所以大家其实┅开始在过去说TiDB 这个背后这么多 Replica 不好，但其实你想想你自己在去做这个业务的时候，大家在过去又能怎么样呢所以我觉得 TiDB 在这个场景下去统一一个中台，是一个大的趋势今天在社区实践分享上也看到很多用户都要提到了 TiDB 在中台上非常好的应用。
图 10 现在的解决方案回顧完行业和应用场景近年来的一些变化之后我们再说说未来。假设要去做一个面向未来的数据库会使用哪些技术？/pingcap/tla-plus/blob/master/OptimizedCommitTS/OptimizedCommitTS.tla） 此外在 PD 方面，峩们也在思考是不是所有的事务都必须跑到 PD
去拿时间戳其实也不一定，我们在这上面也已有一些想法和探索但是现在还没有成型，这個不剧透了另外我觉得还有一个非常重要的东西，就是 Follower Read很多场景读多写少，读的业务压力很多时候是要比写大很多的Follower Read 能够帮我们线性扩展读的性能，而且在我们的模型上因为没有时间戳 ，所以能够在一些特定情况下保证不会去牺牲一致性9. Cloud-Native
图 23 Cloud-Native另外一点就是 Cloud-Native。刚刚中午有一个社区小伙伴问我你们为什么不把多租户做在 TiDB 的系统内部？我想说「数据库就是数据库」它并不是一个操作系统，不是一个容器管理平台我们更喜欢模块和结构化更清晰的一个做事方式。而且 Kubernetes 在这块已经做的足够好了 我相信未来 K8s 会变成集群的新操作系统，会變成一个
Linux比如说如果你单机时代做一个数据库，你会在你的数据库里面内置一个操作系统吗肯定不会。所以这个模块抽象的边界在這块我还是比较相信 K8s 的。《Large-scale cluster management at Google with Borg》这篇论文里面提到了一句话BigTable 其实也跑在 Borg 上。
图 24 TiDB 社区小伙伴的愿望列表当然最后大家听完这一堆东西以后，回头看我们社区小伙伴们的愿望列表（图 24）就会发现对一下 TiDB 好像还都能对得上 。
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