近日，国内领先的中立云计算服务商 UCloud 与国内开源分布式 NewSQL 数据库 TiDB 团队 PingCAP 正式达成合作，双方联手在 UCloud 全球数据中心推出了新一代 TiDB 的云端版本——Cloud TiDB。
作为一款定位于 Cloud-native 的数据库，截至目前 TiDB 在云整合上已取得了阶段性进展。Cloud TiDB 产品在 UCloud 平台正式开启公测，TiDB 弹性伸缩特性在 Cloud 提供的基础设施支持下得到了淋漓尽致的展现。
在感受云数据库魅力的同时，让我们来探索一下 TiDB 与 Cloud 背后的技术秘密。
TiDB 与传统单机关系型数据库的区别 首先，从 TiDB 的架构说起。TiDB 作为一款开源的分布式数据库产品，具有多副本强一致性，能够根据业务需求非常方便的进行弹性伸缩，并且扩缩容期间对上层业务无感知。 TiDB 的主体架构包含三个模块，对应 Github 上 PingCAP 组织下的三个开源项目（TiDB / TiKV / PD）：
1.TiDB 主要是负责 SQL 的解析器和优化器，它相当于计算执行层，同时也负责客户端接入和交互； 2.TiKV 是一套分布式的 Key-Value 存储引擎，它承担整个数据库的存储层，数据水平扩展和多副本高可用特性都在这一层实现； 3.PD 相当于分布式数据库的大脑，一方面负责收集和维护数据在各个 TiKV 节点的分布情况，另一方面 PD 承担调度器的角色，根据数据分布状况以及各个存储节点的负载来采取合适的调度策略，维持整个系统的平衡与稳定。
上述三个模块中的每个角色都是一个多节点组成的集群，所以最终 TiDB 的架构如下图所示：
由此可见，分布式系统本身的复杂性不仅导致手工部署和运维成本较高，而且容易出错。传统的自动化部署运维工具（如：Puppet/Chef/SaltStack/Ansible 等），由于缺乏状态管理，在节点出现问题时不能及时自动完成故障转移，需要运维人员人工干预，有些则需要写大量 DSL 甚至与 Shell 脚本一起混合使用，可移植性较差，维护成本比较高。
在云时代，容器成为应用分发部署的基本单位，谷歌基于内部使用数十年的容器编排系统 Borg 经验，推出的开源容器编排系统 Kubernetes 就成为当前容器编排技术的主流。
TiDB 与 Kubernetes 的深度整合 作为 Cloud Native Database，TiDB 选择拥抱容器技术，并与 Kubernetes 进行深度整合，使其可以非常方便地基于 Kubernetes 完成数据库自动化管理。甚至可以说 Kubernetes 项目是为 Cloud 而生，利用云平台 IaaS 层提供的 API 可以很方便地与云进行整合。这样只要让 TiDB 与 Kubernetes 结合得更好，进而就能实现其与各个云平台的整合，使 TiDB 在云上的快速部署和高效运维成为现实。
1.Kubernetes 简介 Kubernetes 最早是作为一个纯粹的容器编排系统而诞生，用户部署好 Kubernetes 集群之后，直接使用其内置的各种功能部署应用服务。由于这个 PaaS 平台使用起来非常便利，吸引了很多用户，不同用户也提出了各种不同需求，有些特性需求 Kubernetes 可直接在其核心代码里实现，但有些特性并不适合合并到主干分支。
为了满足这类需求，Kubernetes 开放出一些 API 供用户自己扩展，实现自身需求。当前 Kubernetes 已经升级到 v1.8 版本，内部 API 变得越来越开放，使其更像是一个跑在云上的操作系统。用户可以把它当作一套云的 SDK 或 Framework 来使用，而且可以很方便地开发组件来扩展满足自身业务需求，对有状态服务的支持就是一个代表性实例。
在最早期，Kubernetes 项目只支持无状态服务 (Stateless Service) 来管理，无状态服务通过 ReplicationController 定义多个副本，由 Kubernetes 调度器来决定在不同节点上启动多个 Pod，实现负载均衡和故障转移。对于无状态服务，多个副本对应的 Pod 是等价的，所以当节点出现故障时，在新节点上启动一个 Pod 与失效的 Pod 是等价的，不会涉及状态迁移问题，因而管理非常简单。
2.有状态服务 Stateful Service 不过，对于有状态服务 (Stateful Service)，由于需要将数据持久化到磁盘，使得不同 Pod 之间不能再认为成等价，也就不能再像无状态服务那样随意地进行调度迁移。Kubernetes v1.3 版本提出 PetSet 的概念，用来管理有状态服务并在 v1.5 版本中将其更名为 StatefulSet。
StatefulSet 明确定义了一组 Pod 中的每个身份，启动和升级都按特定顺序来操作。另外，使用持久化卷存储 (PersistentVolume) 来作为存储数据的载体，当节点失效 Pod 需要迁移时，对应的 PV 通过 umount/mount 方式跟着一起迁移到新节点，或者直接使用分布式文件系统作 PV 底层存储，使 Pod 在迁移后仍然能访问到之前的数据。
同时，Pod 在发生迁移时，其网络身份（例如 IP 地址）是会发生变化的，很多分布式系统不能接受这种情况，所以 StatefulSet 在迁移 Pod 时可以通过绑定域名的方式来保证 Pod 在集群中网络身份不发生变化。
然而，现实中一些分布式系统更为复杂，StatefulSet 也显得捉襟见肘。举例来说，某些分布式系统的节点在加入集群或下线时，还需要做些额外的注册和清理操作，或者在滚动升级时，要考量版本兼容性等问题。
基于上述原因，CoreOS 公司提出了 Operator 概念，并实现了 etcd-operator 和 prometheus-operator 来管理 Etcd 和 Prometheus 这样复杂的分布式系统。用户可以开发自己的 Operator，在 Kubernetes 之上实现自定义的 Controller，将有状态服务领域中特定的运维知识编码进去，从而实现对特定分布式系统的管理。同时，Operator 本身也是跑在 Kubernetes 中的一个 Pod（deployment），对 Kubernetes 系统并无侵入性。
3.TiDB 多组件支持 针对 TiDB 这种复杂的分布式服务，我们开发了 tidb-operator 等一系列组件，来管理 TiDB 集群实例在 Kubernetes 平台上的创建、销毁、扩缩容、滚动升级和故障转移等运维操作。同时，在上层封装了一个 tidb-cloud-manager 组件，提供 RESTful 接口，实现了与云平台的控制台打通功能。这就完成了一个 DBaaS（数据库即服务）架构的基本形态。
由于 TiDB 对磁盘 I/O 有比较高的要求，通过 PV 挂载网络盘，会有明显的性能损耗。另外，TiKV 本身维护了数据多副本，这点和分布式文件系统的多副本是有重复的，所以要给 Pod 上挂载本地磁盘，并且在 Kubernetes 上把 Local PV 管理起来，作为一种特定资源来维护。
Kubernetes 官方长期以来一直没有提供 Local PV 支持，本地存储只支持 hostPath 和 emptyDir 两种方式。其中，hostPath 的生命周期是脱离 Kubernetes 管理的，使用 hostPath 的 Pod 销毁后，里面的数据是不会被自动清理，下次再挂载 Pod 就会造成脏数据。而 emptyDir 更像是一个临时磁盘，在 Pod 重建时会被清理重置，不能成为持久化 PV 来使用。
为此，我们开发了一个 tidb-volume-manager 组件，用于管理 Kubernetes 集群中每台物理主机上的本地磁盘，并且将其暴露成一种特殊的 PV 资源。结合 Operator 在部署 TiDB 节点时会参考 Local PV 资源的情况，来选择特定节点进行部署，分配一个空的 Local PV 和 Pod 绑定。而当 Pod 销毁时，会根据具体情况决定是否结束 Local PV 的生命周期，释放掉的 Local PV 在经历一个 GC 周期后，被 tidb-volume-manager 回收，清理其盘上数据等待再次被分配使用。
Cloud TiDB 总体架构图
将这些组件整合起来，就形成了上图描述的 Cloud TiDB 总体架构。在 Kubenetes 管理的集群上，通过 tidb-operator 等组件针对性的调配和使用集群资源，从而实现 TiDB 集群实例的生命周期管理。通过这种方式实现 TiDB 分布式数据库和云平台的整合。
我们将在下一篇中详细介绍针对 Cloud TiDB 的关键特性和实现细节。
