分布式 NewSQL 数据库 UCloud TiDB Service 是如何炼成的？
UCloud 于今年 8 月 将 TiDB 公有云化并推出 UCloud TiDB Service，当前使用的 TiDB 版本为 3.0.5 。UCloud TiDB Service 相比裸机部署性能并无损耗，提供跨可用区高可用，对监控和 Binlog 等做了改造增强，使用户可获得一键创建、按需付费、灵活扩缩容的 TiDB 服务。
UCloud TiDB Service
为什么叫 UCloud TiDB Service？这里强调 Service 是因为从公有云用户的角度来看，TiDB 运行在公有云平台上，其实是以服务的形式呈现而不是一个物理资源。UCloud TiDB Service 是一个支持原生 MySQL 协议的，高性能、跨可用区高可用、高可扩展的，面向 Serverless 的分布式数据库服务。
兼容原生 MySQL 协议
大多数情况下，无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。
跨可用区高可用
TiDB 本身虽具备一定高可用性，但一般用户没有跨可用区部署条件。UCloud TiDB Service 的所有组件都是跨可用区部署。TiDB 所有模块的多实例部署能力，结合 UCloud 跨可用区部署能力，UCloud TiDB Service 可抵御可用区级故障。
动态扩展
TiDB 无论是计算节点还是存储节点都可以实现水平扩展，通过简单地增加新节点即可按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。
Serverless
Serverless 的产品形态让用户更加简单快捷的使用到 TiDB，无需关心底层的物理资源，也无需关心底层分布部署的细节。
按需付费，接入成本低
无需指定 CPU、内存、硬盘等资源，用户只需按实际使用的硬盘和存储量进行付费，节省了前期的硬件成本投入。
性能对比
我们做了一个测试，在相同物理配置（Intel Xeon E5-2620 v4, DDR4_16GB_2400MHz x12, U.2_NVMe_3.2TB x2 ）和相同软件部署（TiDB x3, TiKV x3, PD x3 ）情况下，测试条件为 sysbench 512 threads, 32 tables, 1000 万行。在裸机上部署 TiDB 和 UCloud TiDB Service 的性能对比如下表所示：
结果表明各项指标基本一致，UCloud TiDB Service 和裸机部署相比较，并没有带来性能损耗，有些指标表现略好。而在这背后，UCloud 公有云后台做了哪些事情呢？
打造分布式数据库 PaaS 平台
UCloud 内部做了一个分布式数据库的 PaaS 平台（如上图），在管理功能上，左边第一部分有物理机的资源管理，包括每次创建实例的时候资源分配以及实例删除以后资源回收等等操作。第二部分是集群部署，一个创建过程先选取合适的物理机，检测上面的资源是否满足，满足以后分配特定的一些资源出来，然后再执行相应的创建工作，这里面要创建 TiDB 集群，相应的监控、LB 层，以及部署在公有云上都是运行在用户 VPC 里面，需要做 VPC 网络初使化等工作。第三部分是集群维护，比如某台物理机有异常，就要把所有服务迁移到其他的节点面去。这里面主要涉及的是迁移、扩展、缩容这些工作。
右边是监控告警，主要用于对一些异常情况的及时通知告警管理；还有运营分析这块是 UCloud 数据库运营方面的管理。备份管理负责数据库的备份与恢复，用户可以设置比较详细的备份策略，比如何时备份如何备份等。
原生协议是 MySQL 本来的数据流，在这里我们加了一层负载均衡，主要有两个目的：一个是把 IP 地址统一成一个，用户不需要管理 IP 地址的切换；另外针对公有云服务传输做一些控制，主要是帐号和系统方面的控制。
跨可用区部署实现高可用
TiDB 整体是由分布式 SQL 层（TiDB）、分布式 KV 存储引擎（TiKV）以及管理整个集群的 PD 模块组成。如图我们将 TiDB 的 所有组件进行跨可用区部署，并且提供单一高可用接入地址，单一地址的好处是用户不需要关注多地址，也不需要做地址之间的切换，另外一个好处是整个容灾过程对业务完全透明，比如要增加 / 缩掉一个 TiDB 节点，或者要迁移到另外一台机器时。有了统一地址虚 IP 之后，业务就完全不用考虑地址，所有的操作对用户完全透明。
对监控的改造
TiDB 本身使用了 Prometheus 作为监控和性能指标信息收集方案、Grafana 作为可视化组件进行展示、Alertmanager 用于实现报警机制，但是都是单点部署， 并不具备容灾能力。我们将这三个模块都进行了高可用改造。大家知道，Grafana 本身是没办法使用 TiDB 存储元数据的，我们对 Grafana 源码进行了修改，改写了大量 Multi-schema 语句，并且去掉了将字段改小的操作，从而支持了 Grafana 使用 TiDB 存储元数据。
如图是一个用户业务监控系统，左边有一个 LB，两个 Grafana 节点，我们通过 LB 连到 Prometheus，从而实现远程高可用。
对 Binlog 的改造
有这样一个用户场景，将 TiDB 数据导入已有的大数据集群作数据分析， 需要输出到 Kafka 的日志格式为 json， 以便 Flink 消费解析。由于 Binlog 是 PB 格式，目前提供的 driver 只支持 txt, mysql。
经过我们对 Binlogdriver 的改造之后，Binlog 支持输出 Json 格式、支持将 Json 格式日志写入 Kafka。
品质改善和 Bug 修复
在打造 TiDB 服务期间，我们也相继发现解决了原生 TiDB 的一些小问题，从细节上提升产品品质。其中很多在官方后续的新版本中也已经陆续得到了改善和解决，例如：
Drainer 输出 db.table 格式的语句 (fixed in 3.0)；
TiDB 升级到 2.1 以后时区变化；
Syncer 在 retry 阶段不处理 SIGTERM (fixed)；
Syncer can’t decode set datatype (fixed)；
Drainer 只写一个 partition 导致数据倾斜，我们可以启动多个 drainer， 每个 drainer 写一个 DB；
Raft store 单线程瓶颈 （fixed in 3.0）；
Binlog 开启 / 关闭 10 分钟内 DDL 慢 （fixed in 2.1.14）。
还有一些由于跟 MySQL 原生协议不同而导致语句理解上产生的问题，比如 ID 分段自增、GC 时间导致连接中断、事务条数限制（单条 KV entry 不超过 6MB、总条数不超过 30w、总大小不超过 100MB）、失败自动重试等。这些问题经过 UCloud 内部的长时间打磨和积累，已经达到了一个相对成熟和稳定的形态。
TiDB 管理模块
产品控制台向用户开放了 TiDB 的管理模块，分为四个部分：备份管理、恢复任务、用户管理、Binlog 同步。具体如下：
备份管理：创建 TiDB 实例时可以选择是否开启自动备份策略，备份策略包括备份时间、自动备份保留份数以及自动备份周期。除了自动备份，TiDB 还提供手动备份选择
恢复任务：TiDB 当前支持从备份文件恢复至一个新的 TiDB 实例，用户需要提前准备好新实例，恢复工作会覆盖新实例数据。
用户管理：TiDB 提供给用户相应的权限管理，包括新增用户并初始化权限 、调整用户权限、删除非 root 用户等。
Binlog 同步：可将 TiDB 的增量数据实时同步到其他存储中，当前支持 MySQL，TiDB 作为目标存储。
可以说 TiDB 是为云而生的数据库，UCloud TiDB Service 在保证 TiDB 性能没有损耗的前提下， 将 TiDB 以服务的形式提供给用户， 降低了用户使用门槛， 简化了用户管理， 提高了容灾能力。未来，UCloud 将继续与 PingCAP 官方深度合作，致力于为云上数据库创造更多可能性。