数据库 OceanBase 创始人阳振坤:通关 TPC-C 到底有多难?

阅读数:98 2019 年 10 月 20 日 23:59

数据库OceanBase创始人阳振坤:通关TPC-C到底有多难?

自从蚂蚁金服自研数据库 OceanBase 获得 TPC-C 测试第一名后,引起了行业内外大量关注,我们衷心的感谢大家对 OceanBase 的支持与厚爱,也虚心听取外界的意见和建议。为了让大家更好的了解测试的技术细节,我们特意邀请了 OceanBase 的核心研发人员对本次测试做专业的技术解读,本文为第一篇,后续文章也将于近日对外发布。

OceanBase 于 2010 年立项,九年来,研发人员一步一个脚印,不断的对 OceanBase 做出改进以及增加新的功能。OceanBase 也从服务于支付宝开始,逐渐对外开放,为广大的各行业客户提供服务。在这个过程中,我们希望外界对 OceanBase 的实力有更直观的了解,让客户对我们的产品更有信心,TPC-C 测试为我们提供了一个绝佳的舞台。

通过本次测试,我们发现了 OceanBase 的一些不足之处,比如,之前的单机数据库只能通过增加 CPU、内存等来提高处理能力,OceanBase 通过分布式架构,可以让大量的普通硬件设备像一台电脑一样处理数据,想提高性能只需增加设备即可,但是,OceanBase 在每台设备上的性能还有不少提升空间;另外,OceanBase 支持的功能、易用性、数据库生态相比业界标杆还有一些差距。

接下来,OceanBase 将在两个重点方向上发力,一个是兼容 Oracle 数据库提供的各种功能,方便客户切换使用不同的数据库,另一个是提升 OLAP 处理能力,也就是数据分析挖掘等方面的能力,用同一套引擎同时支持 OLAP 与 OLTP,完善 OceanBase 在大数据处理方面的能力。

后续,我们还将开源本次 TPC-C 测试工具,希望与业界同行多多交流,共同探讨数据库技术的发展与未来。

网络上有很多介绍 TPC-C benchmark 的文章,而且某些数据库厂商还声称自己进行了 TPC-C 测试,还获得了单机百万级 tpmC、分布式千万级 tpmC 等等。真实情况究竟是怎样呢?

就像很多人知道的,国际事务性能委员会(TPC)组织是数十家会员公司创建的非盈利组织,TPC-C 是 TPC 组织制定的关于商品销售的订单创建和订单支付等的基准测试标准,是数据库联机交易处理系统(OLTP)的权威基准测试标准。TPC-C 有 5 种事务,每种事务有规定的比例,分别订单支付不低于 43%,订单查询、订单发货和库存查询各不低于 4%,其余则为订单创建 (不高于 45%),tpmC 值是订单创建事务每分钟执行的数量。

TPC-C benchmark 测试必须通过 TPC 组织的审计(准确地讲是 TPC-C 组织认可的审计员的审计),通过审计的 TPC-C 的结果,其完整详实的测试报告(包括测试厂家、数据库版本、详细的软硬件配置、测试过程等)将公布在 TPC 组织的网站( www.tpc.org )上。没有通过 TPC 的审计而擅自声称自己通过了 TPC-C 测试、获得 XXX tpmC,不仅是侵权,也是不合法的。除了 OceanBase,目前在 TPC 网站上还没有看到任何一个国产数据库的 TPC-C benchmark 的测试报告,无论是完全自主研发的,还是在开源基础上修改的。

为什么 TPC-C benchmark 测试必须要通过 TPC 组织的审计呢?这还得从 TPC 组织的诞生说起。1980 年代数据库联机交易处理系统即 OLTP(Online Transactional Processing)出现后,极大地推动了诸如自动提款机(Automated teller transaction,ATM)等联机交易处理系统的发展。每个数据库厂商都试图向客户证明自己的系统性能最好、处理能力最强,但由于没有统一的性能测试标准,更没有谁来监督性能测试的执行和结果发布,一方面客户无法在不同系统之间进行比较,另一方面数据库厂商各自的性能测试数据也没有足够的说服力。

1985 年初,Jim Gray 联合 24 位来自学术界和工业界的同仁发表了名为“A Measure of Transaction Processing Power”的文章,提出了一种在线事务处理能力的测试方法 DebitCredit。DebitCredit 定义了数据库性能 benchmark 的一些关键特征( http://www.tpc.org/information/about/history.asp ):

  • 定义了被测系统的功能要求而不是软件硬件本身
  • 规定了被测系统的扩展准则,即性能与数据量相匹配
  • 规定被测系统的事务需要在指定时间内完成(比如 95% 事务在 1s 内完成)
  • 把被测系统的整体成本纳入性能 benchmark

DebitCredit 为数据库的联机交易处理系统性能建立了统一的、科学的衡量标准,后续相关的 benchmark 基本都以此为基础发展而来。然而一些厂商却删掉 DebitCredit 标准中的一些关键要求后进行测试以便获得更好的性能值(这种做法现在也被一些国内数据库厂商用在 TPC-C benchmark 测试上),这导致数据库的联机交易处理系统性能的衡量标准并没有真正统一:如果说 Jim Gray 等人为数据库的联机交易处理系统 benchmark 制定的一个法律(DebitCredit),但却没有执法队伍来保障法律的执行。1988 年 TPC 组织的创始人 Omri Serlin( http://www.tpc.org/information/who/serlin.asp )成功地说服 8 家公司成立了非盈利的 TPC 组织,统一制定和发布 benchmark 标准并监督和审计数据库 benchmark 测试,情况才发生了根本的改变。

经过三十多年的发展,TPC 组织的成员超过了 20 个,诞生和完善了数据库性能的多个 benchmark 标准,并被全世界接受。比如 TPC-C 的第一个版本是在 1992 年发布的,之后经历了多次修订,以适应需求和技术的变化。为了防止厂商按自己的意愿篡改 TPC-C 标准进行测试以得到更高的性能值,TPC 组织要求所有的 TPC 测试结果都要经过 TPC 组织认可的审计员的审计,审计员对测试的过程和结果进行详细的审核,审计通过后,审计结果连同完整的测试报告提交给 TPC 组织的 Technical Advisory Board(TAB),TAB 审核无异议后还将进行 60 天的公示,公示期间如有异议厂商需要证明自己的测试符合相应的 TPC 标准(必要时还需要再次运行 benchmark 测试程序)。

TPC-C 是对商品销售支付等实际业务系统很好的抽象。在准备 TPC-C 测试的过程中,我们发现了 OceanBase 许多性能不优的地方,在对这些地方进行了优化和完善后,我们发现 OceanBase 已经达到了今年(2019 年)双 11 的性能优化目标:事实上,TPC-C 五种事务中,占比最高的两种,订单创建(new order,占比 45%)和订单支付(payment,占比 43%),其实就对应了生产系统中的订单创建和订单支付。因此 TPC-C 模型看起来很简单,恰恰是这个模型对实际的联机交易处理做了非常好的抽象。

作为一个广泛接受的标准,TPC-C 非常严谨,极大地杜绝了作弊:

首先,作为一个 OLTP 联机交易处理系统的 benchmark,TPC-C 要求被测数据库必须满足数据库事务的 ACID,即原子性、一致性、隔离性和持久性,其中隔离性为可串行化隔离级别,持久性要求能够抵御任何单点故障等。很显然,这是对一个 OLTP 数据库的基本要求。在分布式环境下,TPC-C 的两种主要事务,订单创建(new order)和订单支付(payment),分别有 10% 和 15% 的分布式事务(最多可能分布在 15 个节点上),事务的 ACID 对于分布式数据库是很大的挑战,尤其是可串行化的隔离级别,这也是至今鲜少分布式数据库通过 TPC-C 测试的主要原因之一。国内有些厂商混淆分布式数据库的概念,把多个单机数据库堆在一起而号称分布式数据库,事实上,尽管每个单机数据库都满足 ACID,但这些堆放在一起的多个单机数据库作为一个整体并不满足 ACID。

其次,TPC-C 规定被测数据库的性能(tpmC)与数据量成正比,事实上真实业务场景也是如此。TPC-C 的基本数据单元是仓库(warehouse),每个仓库的数据量通常在 70MB 左右(与具体实现相关),TPC-C 要求终端用户在选择事务类型时,需要按照规定的比例选择五种事务,终端用户每个事务都有一定的输入时间(对每种事务分别固定)和一定范围的随机的思考时间(一个对数函数),根据这些要求,每个仓库所能获得的 tpmC 上限是 12.86(假设数据库的响应时间为 0)。假设某系统获得 150 万 tpmC,大约对应 12 万个仓库,按 70MB/ 仓库计算,数据量约 8.4TB,而 TPC-C 同时要求系统具备 60 天、每天压测 8 小时的存储容量,因此系统的存储容量可能要 30TB 或更多,而某些厂商用几百或几千个仓库全部装入内存,无视单个仓库的最大 tpmC 上限,然后号称获得百万 tpmC,不仅不符合大多数真实业务场景,而且明显违反了 TPC-C 规范,就像当年 TPC 组织成立之前一些公司的所作所为一样。

第三,TPC-C 要求被测数据库能够以平稳的性能长期地运行。测试时,去掉启动预热(ramp up)和结束降速(ramp down)时间后,被测数据库至少要性能平稳地(steady state)运行 8 小时,其中性能采集时段(不少于 2 小时)内的性能累积波动不得超过 2%。众所周知,各种计算机系统在极限压力下性能会产生较大的波动并可能被压垮而崩溃,为了避免被压垮,实际生产环境从来不会让系统处于极限压力,TPC-C 这个规定正是从实际生产需求出发的。此外,TPC-C 要求被测数据库长时间运行,同样是实际生产系统的要求。某些数据库厂商让数据库在很短时间内冲击性能的一个尖峰值,既没有保证数据库在较长时间内稳定运行,更谈不上性能波动不超过 2%,但却声称自己的数据库达到了这个尖峰性能。本次 benchmark 测试中,OceanBase 做到了 8 小时性能波动低于 0.5%。

第四,TPC-C 要求被测数据库的写事务的结果必须在一定时间内数据落盘(指数据库数据,不是日志,事实上 redo log 在事务提交前就落盘了),对于具备 checkpoint 功能的数据库,checkpoint 的间隔不得超过 30 分钟,checkpoint 数据持久化的时间不得超过 checkpoint 间隔。我们理解这是为了保证数据库系统在掉电等异常情况下有较短的故障恢复时间。传统数据库的数据以数据块 (例如 4KB/8KB 的 page/block) 为基本单位,做到这个是把脏页刷盘。但 OceanBase 并非如此,这是因为,第一 OceanBase 是多副本(本次测试是 3 副本)的跨机器部署,单机器异常的情况下都能够立即恢复(RTO=30s)且数据无损(RPO=0),并不依赖于写事务的数据落盘;第二个原因:OceanBase 是“基线数据在硬盘 + 修改增量数据在内存”的结构,设计上是修改增量数据一天落盘一次(即每日合并,可根据业务量的增加而自动增加每日合并次数),实际生产系统不需要也不依赖数据在较短时间(比如 30 分钟)内落盘。在 TPC-C benchmark 测试中,OceanBase 设置了 checkpointing,保证所有 checkpoint 的间隔小于 30 分钟,并使得 checkpoint 数据持久化的时间小于 checkpoint 间隔,以符合 TPC-C 规范。

第五,业务定向优化(profile-directed optimization,PDO)可以提升软件的性能,TPC-C 也允许使用 PDO,但有一些限制,比如采用 PDO 优化的版本需要在客户使用,数据库厂家需要对 PDO 优化的版本提供技术支持等。为了避免可能出现的异议,OceanBase 没有使用 PDO。

最后,TPC-C 规范虽然十分严格,但依然鼓励新技术和新方法的使用,比如本次 OceanBase 的 TPC-C benchmark 测试,就没有像之前的 TPC-C benchmark 一样购买物理服务器和存储,而是租用了阿里云公有云的 ECS 虚拟机,这不仅使得扩容 / 缩容轻而易举,还可按需租赁而极大降低实际测试成本。

本文转载自公众号蚂蚁金服科技(ID:Ant-Techfin)。

原文链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/AndotCQnx8lmp483m7-INQ

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