摘要：年之前，微信支付業務快速發展，需要一款數據庫能夠安全高效的支撐微信支付商戶系統核心業務，這個重任落在了騰訊數據庫團隊自研上。由于是用于微信支付的核心數據庫，騰訊被定位為安全高效，穩定，可靠的數據庫集群。

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本文由李躍森發表于云+社區專欄
李躍森，騰訊云PostgreSQL首席架構師，騰訊數據庫團隊架構師，負責微信支付商戶系統核心數據庫的架構設計和研發，PostgreSQL-x2社區核心成員，獲多項國家發明專利。從事PG內核開發和架構設計超過10年。

2015年之前，微信支付業務快速發展，需要一款數據庫能夠安全高效的支撐微信支付商戶系統核心業務，這個重任落在了騰訊數據庫團隊自研PostgreSQL上。

2016年7月，騰訊云對外發布云數據庫PostgreSQL，提供騰訊自研的內核優化版和社區版兩個版本，以及提供分布式集群架構（分布式集群內部代號PostgreSQL-XZ）兩種方案。目前云數據庫PostgreSQL在騰訊大數據平臺、廣點通、騰訊視頻等騰訊多個核心業務中穩定運行。

騰訊PostgreSQL-XZ是由PostgreSQL-XC社區版本地化而來，能支撐水平擴展數據庫集群。雖然PostgreSQL-XC很強大，但在性能、擴展性、安全、運維方面還是有明顯的瓶頸，而騰訊PostgreSQL經過多年的積累，在這些方面都有較大提升和強化。由于是用于微信支付的核心數據庫，騰訊PostgreSQL被定位為安全、高效，穩定，可靠的數據庫集群。下面將以騰訊PostgreSQL-XZ為代表介紹騰訊自研PostgreSQL所做的優化和改進。

PostgreSQL-XC在事務管理系統方案本身有一個明顯的缺點，那就是事務管理機制會成為系統的瓶頸，GTM（Global Transaction Manager全局事務管理器）會限制系統的擴展規模。如圖1所示，是每個請求過來CN(Coordinator 協調節點)都會向GTM申請必需的gxid（全局事務ID）和gsnapshot（全局快照）信息，并把這些信息隨著SQL語句本身一起發往DN（Datanode數據庫節點）進行執行。另外，PostgreSQL-XC的管理機制，只有主DN才會獲取的gxid，而備DN沒有自己的gxid，因此無法提供只讀服務，對系統也是不小的浪費。

圖1

而騰訊PostgreSQL-XZ改進了事務管理機制，改進后，CN不再從GTM獲取gxid和gsnapshot，每個節點使用自己的本地xid（事務ID）和gsnapshot（快照），如此GTM便不會成為系統的瓶頸；并且，DN備機就還可以提供只讀服務，充分利用系統閑置資源。如圖2，優化后的事務管理系統架構如下：

圖2

當然，事務管理系統的優化為進行備DN只讀提供了基礎，然而原始集群并沒有負載、調度等能力。在這方面，我們也做了大量的創新，總結起來包括：

正常CN和只讀CN進行分離。

正常CN存儲主用DN的元數據信息

只讀CN存儲備用DN的元數據信息

DN之間使用hot standby（熱備份保護）模式進行日志同步

通過這些方式，集群可以提供帶有智能負載能力的備DN只讀功能，充分利用系統資源。

圖3

業務的快速增長不可避免的需要對資源進行擴容，社區版本的實現使得擴容成本高昂，需要對業務進行長時間的中斷。因為，在社區版本PostgreSQL-XC中，通過 DN=Hash(row) % nofdn的方式決定一條記錄的存儲節點：

也就是說，先對分布列計算hash值，然后使用這個值對集群中的節點個數取模來決定記錄去哪個節點（如圖4）。

這種方案簡單，但實際應用中需要長時間停機擴容。這是因為，擴容后節點數會變多，數據無法按照原有的分布邏輯進行讀寫，需要重新分布節點數據。而再均衡數據需要停機并手工遷移再均衡到各個節點。對于規模較大的交易系統來說，由于原有節點存儲的是海量數據，再均衡過程可能會持續好幾天。相信這是業務完全無法忍受的。

圖4

因此我們引入了一種新的分表方法—sharded table。Shardedtable的數據分布采用如下（圖5）的方式：

引入一個抽象的中間層--shard map。Shard map中每一項存儲shardid和DN的映射關系。

Sharded table中的每條記錄通過Hash(row) % #shardmap entry來決定記錄存儲到哪個shardid，通過查詢shardmap的存儲的DN。

每個DN上存儲分配到本節點shardid信息，進而進行可見性的判斷。

通過上面的方案，在擴容新加節點時，就只需要把一些shardmap中的shardid映射到新加的節點，并把對應的數據搬遷過去就可以了。擴容也僅僅需要切換shardmap中映射關系的，時間從幾天縮短到幾秒。

圖5

數據傾斜是指，在分布式數據庫系統中會因為物理節點、hash或shard分布原因，導致某些DN物理空間不足，而另外的物理空間剩余較大。例如，如果以商戶作為分布key，京東每天的數據量和一個普通電商的數據量肯定是天地差別。可能某個大商戶一個月的數據就會把一個DN的物理空間塞滿，這時系統只有停機擴容一條路。因此我們必須要有一個有效的手段來解決數據傾斜，保證在表數據分布不均勻時系統仍然能夠高效穩定的運行。

首先我們把系統的DN分為group（如下圖6），每個group里面：

包含一個或者多個DN

每個group有一個shardmap

在建sharded表時，可以指定存儲的group，也就是要么存儲在group1，要么group2

CN可以訪問所有的group，而且CN上也存儲所有表的訪問方式信息

圖6

對于系統中數據量較大用戶進行特別的識別，并為他們創建白名單，使用不同的數據分布邏輯（如下圖7）：普通用戶使用默認的數據分布邏輯，也就是：

Shardid = Hash(merchantid) % #shardmap

大商戶使用定制的數據分布邏輯，也就是：

Shardid = Hash(merchantid) % #shardmap + fcreate_timedayoffset from 1970-01-01

圖7

通過在大商戶group分布邏輯中加入日期偏移，來實現同一個用戶的數據在group內部多個節點間均勻分布。從而有效的解決數據分布不均勻問題。

下面是一個例子（如下圖8）：

圖8

業務在列表查詢場景下會收到如下的查詢SQL：

在微信支付的場景中，某個商戶每天的數據有300W，一個月數據超過9000W條，也就是說PostgreSQL需要面向一個9000W數據級數據進行快速排序，而且業務邏輯要求需要秒級輸出，快速獲取排序結果。

為此，我們提供表定義方案，即建立集群分區表。根據上述需求，可以采用按月分表，即每個月一張表，并對排序字段ffinish_time建立索引，這樣每個分區進行掃描是可以使用索引。

我們再通過一系列執行計劃的優化，CN下推order by和limit offset子句到DN；DN上在執行對應的sql使用使用Merge Append算子對各個子表執行的結果進行匯總輸出，這個算子本身會保證輸出是有序的，也就是說對子表進行索引掃描，同時Merge Append又對各個子表的結果進行歸并，進而保證節點本身的結果是排序的。CN對多個DN的結果同樣使用Merge Append進行歸并，保證整個輸出結果是有序的，從而完成整個排序過程。

下面是我們對排序進行的性能測試結果：

通過在24核CPU，64G內存的機型上進行測試，9000W數據的排序在最短可以在25 ms內完成，QPS最高可達5400。

隨著當前硬件的發展，系統資源越來越豐富，多CPU大內存成了系統標配，充分利用這些資源可以有效的提升的處理效率優化性能。騰訊在2014年底開始進行PostgreSQL多核執行優化。

目前PostgreSQL9.6社區版也會包含部分并行化特性，但是沒有我們這邊這么豐富，下面介紹下騰訊PostgreSQL并行化的原理和效果：

系統創建一個全局的共享內存管理器，使用bitmap管理算法進行管理

系統啟動時創建一定數據的Executor，這些Executor用來執行執行計劃的碎片

系統會創建一個計劃隊列，所有的Executor都會在任務隊列上等待計劃

每個Executor對應一個任務結果隊列，Executor在輸出結果時就把結果的指針掛到結果隊列中去

計劃隊列，結果隊列，計劃分片執行結果都存放在共享內存管理器中，這樣所有的進程都可以訪問到這些結構

Postgres會話進程在收到sql時，判斷是否可以并行化，并進行任務的分發；在結果隊列中有結果時就讀出返回

我們完成優化的算子：

Seqscan

Hash join

Nestloop join

Remote query

Hash Agg

Sort Agg

Append

通過在24核CPU，64G內存的機型下測試，各個算子的優化結果：

整體來說性能普遍是優化前的10-12倍，優化的效果比較明顯。

兩地三中心容災是金融級數據庫的必備能力，對于金融類業務數據安全是最基本也是最重要訴求，因此我們為了保障高效穩定的數據容災能力，也為PostgreSQL-XZ建設了完善的兩地三中心自動容災能力。具體的兩地三中心部署結構如下：

同城節點間采用強同步方式，保障數據強一致；異地采用專網異步同步。

節點內，每臺物理機上部署CAgent，agent收集機器狀態并進行上報，并進行相應的告警和倒換執行功能。

每個IDC至少部署一個JCenter，JCenter負責收集上報每個agent上報的狀態到ZK集群。這么多個JCenter中只有一個是主用，主用的JCenter除了進行狀態上報還進行故障裁決和倒換。在主用的JCenter異常后，系統通過ZK自動裁決挑選一個備用的JCenter升主。

JCenter和CAgent是兩地三中心的控制和裁決節點。

對于數據庫節點，CN在每個IDC至少部署一個。DN在每個中心部署一個，一個為主，另外兩個并聯作為備機放在主機上，一個為同步備機，另外一個為異步備機。

在主機故障宕機時，JCenter優先選擇同城的備機升主。

目前，騰訊云已經提供云數據庫PostgreSQL的內測使用，并將提供內核優化版和社區版兩個版本來滿足更多客戶的要求。

問答
如何記錄PostgreSQL查詢？
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