数据库的下一站：对象存储之云盘的问题

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作者简介：魔都技术专家兼架构，多家大厂后端一线研发经验，各大技术社区头部专家博主，编程严选网创始人。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。 负责：中央/分销预订系统性能优化；活动&优惠券等营销中台建设；交易平台及数据中台等架构和开发设计。

数据库的历史上，每次存储介质变化都会引发软件变革。从 SAN 存储到 SSD 到大内存到 NVM，都触发了数据库内核从理论到工程的演进。

数据库一直是推动企业数字化和创新的最重要基础设施之一。从关系型数据库到 NoSQL、分析型数据库、多模数据库，涌现新型数据库产品，满足不同企业的应用场景和细分市场需求。

但关系型数据库（Relational Database Service，RDS）依然占据数据库市场大半壁江山，根据 IDC 近期发布的《2023 年上半年中国关系型数据库软件市场跟踪报告》，2023 年上半年中国关系型数据库软件市场规模为 17.5 亿美元，其公有云关系型数据库的市场份额约为 59%。而根据 Garnter 《Forecast Analysis: Database ManagementSystems, Worldwide》报告中的预测，2023 年全球关系型数据库总市场达到 838 亿美元，在数据库总盘里公有云部分占比也约为 59%。

RDS 通常以云盘（即块存储）作为其核心存储基础设施。如 AWS 的 RDS 服务所有实例规格均采用 Elastic Block Store（EBS）云盘。

对使用 RDS 的用户及在公共云上购买虚拟机来自建数据库服务的用户，云盘是否代表存储的最终选项？ No！在技术革新缺席的前提下，云盘在性价比和计费策略方面失去了其竞争优势，我们判断其会从云厂商的主导产品降级为边缘选项。

公共云的RDS将会从依赖云盘向利用好对象存储，向采用更云原生架构的新时代。为适应对象存储，充分发挥其优势，数据库架构势必大改，水平扩缩容、容灾技术及存储引擎的数据格式都随之变化。

1 云盘的问题 1.1 定价比较高

如一块 1TB 标准型云盘（含 5 万 IOPS 及 350MB 带宽），云服务商收取约 1000 元每月基础费。为服务海量客户，云盘 IOPS（输入/输出操作每秒）和带宽通常会在软件通过流控限制，免费 IOPS 额度通常在 1000~3000，而带宽限额约150MB/s。超出限额，用户需向云厂商购买额外 IOPS 和带宽，若将 IOPS 提高至 10 万（这一性能水平对于企业级 NVMe SSD 来说并不算特别高），用户需要额外支付 1500 元每月的预配置性能费用。然而，1TB 的企业级 NVMe SSD 的一次性购买成本还不到千元

1.2 云盘的弹性尚未完全向用户开放

主流云厂商的云盘仅支持扩容，不支持缩容。该限制导致业务在缩容时须曲线救国，即逻辑复制，先将数据迁移到一块容量更小的新云盘，然后才能释放原较大云盘。

部分云厂商如 AWS 的 EBS 对控制面还存在限流，限制两次扩容操作之间间隔6h。这虽保证服务稳定性，但也限制用户对存储资源的即时调整能力。这都限制了上层软件基于云盘实现按存储使用量付费的能力。

1.3 灾难恢复能力局限于单个可用区（AZ）

云厂商建议的最佳实践：为实现更高级别业务连续性，客户应采取跨可用区的灾难恢复策略。这意味着，如客户想为他们的数据库实现跨 AZ 的灾难恢复，他们不得不购买多个云盘。

但这种额外投资并非最经济，因云盘定价已包含单 AZ 多副本数据的分摊成本。当用户为实现跨 AZ 的冗余而购买更多云盘时，存储层面的多副本与数据库层面的多副本机制叠加，便产生资源的重复配置。

1.4 系统性能瓶颈

面对高性能数据库需求，云盘性能也成为限制整体系统性能的薄弱环节。云盘使用分布式架构，通过 Erasure coding 机制将数据分割成多个小片段，并将其冗余存储在多个服务器。进一步，还可对数据进行压缩。这些技术以牺牲一定性能为代价，换来显著可扩展性和成本效益。由于所有 I/O 操作都要跨越网络，因此云盘延迟通常比本地盘高一个数量级。

旗舰数据库产品如 Aurora 和 PolarDB 采纳更新设计理念，构建定制化的分布式存储集群，来解决云盘性能：

• Aurora采用日志即数据库的理念，减少数据库节点与存储节点之间的数据传输量

• PolarDB 使用 RDMA 和 NVM 优化 I/O 延迟，

二者都支持多个数据库节点并发访问存储节点的共享数据架构。但这些存储系统与数据库之间的通信是通过私有接口。而且这些专用存储的定价比云盘更高。

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