我们知道He3DB是基于PostgreSQL开发的云原生数据库，那么它是如何实现的，相比PostgreSQL做了哪些改动？我们将思考云原生数据库He3DB的相关设计
云原生数据库的由来
最早的数据库都是部署在物理机上，比如PostgreSQL、MySQL。后来，随着云计算的发展，应用上云，有了在云上部署数据库的需要，诞生了云数据库。但是云数据库有其不足之处，为了解决云数据库的不足，云原生数据库Aurora诞生了，提出了Log is database的概念，采用存算分离共享存储的架构。
存算分离
云原生数据库须采用存算分离的架构，否则无法发挥其云计算相比物理机的最大优势——弹性。在存算分离的架构下，原有数据库刷页落盘持久化，WAL只作为Redo日志作为故障恢复使用，其中后台进程不断的刷页落盘将不再可行，因为存储节点与计算节点是分离的，不再是处在同一个单机实例中，刷页落盘需要通过网络进行，而网络是非常慢的，采用这种方式其相比单机PostgreSQL数据库，其还有性能劣势，明显，这种方案是不可行的，即计算节点与存储节点之间不能采用原有的刷页落盘持久化的方式。那怎么办呢？除了缓存中的页，WAL日志存储了数据库的所有修改，可将其发送到存储节点，存储节点不断的重放WAL日志，代替刷页，其相比页空间要小很多。
所以，相比PostgreSQL，He3DB计算节点要将WAL日志发送到存储节点，不再将WAL放到pg_wal本地盘中。
日志服务
PostgreSQL中高可用是通过主备方式实现的，即，主节点通过流复制将WAL日志发送到备节点，备节点重放WAL日志。而在He3DB中，高可用是通过存储节点集群实现的，即将WAL存储在分布式KV存储中，在分布式存储中，WAL会保存多副本，通过Raft协议保证副本一致性。这样即使1个存储节点挂了，也不会造成数据丢失。
所以，He3DB计算节点，需要将生成的WAL日志发送到Tikv中存储，将WAL元数据信息通过Wal sender进程发送到推进节点的wal receiver进程中，不在需要将完整WAL日志发送到只读节点。
当然，不同的云原生数据库，其设计是不同的，也有数据库自己写了一个日志服务，自己实现raft， 这里只分析He3DB的逻辑，其实，大的方向都是想通的。都可以参考Aurora的设计。
多版本页 + 数据一致性
多版本页的问题，不同于PostgreSQL，在PostgreSQL中，页要么在内存中，内存中的页一定是最新页，要么因为Buffer Pool满了被淘汰掉刷盘存储在磁盘中，此时磁盘中的页也一定是最新页，因为是内存中含有的最新的页刷盘刷下来的，肯定是最新的。而当需要更新某个页时，也是将页从磁盘读到Buffer中，在内存中更新页，将页标记为脏页，这时候，最新页在内存中，不存在多版本页的问题。而在He3DB中，则存在多版本页的问题，最直接的原因就是此时的最新页并不是通过从内存中刷盘刷下来的，因为计算节点仅仅将WAL日志发送给了推进节点，并没有将页发送到推进节点，推进节点是通过旧的一个版本的页加上WAL日志回放到最新页，而回放到那个位置是有限制的，因为只读节点的一致性的限制，往往推进节点不能推进到最新页，推进的位置（也就是推进到那个LSN）要满足不能超过当前只读节点的最新LSN，因为一旦超过了，那么只读节点从推进节点获取页+WAL日志的时候，就会得到“未来页”，引发不一致。可以认为页有很多版本，通过<Page+LSN>的方式，标识每个版本。
未来页的问题，直接原因就是推进节点的刷脏速度，大于备库的回放速度引起的，所以，主节点的推进节点要控制推进的速度，不能推进的太快，这里还会引发一个工程问题，要是回放的速度很慢，那么就可能会造成推进节点积累了大量的页以及WAL，可能会有内存无限膨胀的问题。具体的实现中，对应的数据结构是LogIndex，即，LogIndex内存不够用了怎么办？又不能随意扔了，唯一的办法就是内存不够时存储到磁盘中，释放部分内存，按需从磁盘读取到内存中，其思路于操作系统的swap机制是一样的。
故障恢复
故障恢复的不同，PostgreSQL故障恢复的逻辑是宕机重启后，从最近的一个检查点开始恢复，读取检查点之后的所有Redo日志并进行回放，出于性能的考虑，往往不会选择进行频繁的checkpoint，会通过配置，降低checkpoint触发的频率，也就是说，这个回放的过程可能会很长。而在He3DB中，计算节点不断地将WAL日志发送给推进节点，由推进节点进行回放日志，这个过程是不间断的一直在进行的，因为他不会影响到计算节点，所以，在进行故障恢复时，可以很快的进行，因为这个故障回放操作其实一直在进行。
WAL日志机制
he3db中的wal日志机制与pg是不同的，pg中的wal是存在日志文件中的，默认日志段大小为16M。 而在He3db中，日志是存储在tikv中的，并不是按照日志文件进行存储的，所以目前在he3db中并没有pg_wal目录下的日志文件，也没有日志段切换，所以wal_recycle=off。所以目前归档也是无效的，也就是说目前He3DB并没有实现完整日志归档功能。也不能说没有实现，有一个工具，可以将tikv中的日志归档到s3中，需要手动进行归档。
