登顶TPC-C｜云原生数据库PolarDB技术揭秘：单机性能优化篇

阿里云瑶池数据库 2025-03-21

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日前，阿里云PolarDB云原生数据库以超越原记录2.5倍的性能一举登顶TPC-C基准测试排行榜，以每分钟20.55亿笔交易（tpmC）和单位成本0.8元人民币（price/tpmC）的成绩刷新TPC-C性能和性价比双榜的世界纪录。

每一个看似简单的数字背后，都蕴含着无数技术人对数据库性能、性价比和稳定性的极致追求，PolarDB的创新步伐从未止步。「阿里云瑶池数据库」公众号特此推出「PolarDB登顶TPC-C技术揭秘」系列硬核文章，为你讲述“双榜第一”背后的故事，敬请关注！

本文为系列连载第1篇——单机性能优化篇。

TPC-C 基准测试模型

TPC-C 是由国际数据库事务性能委员会 TPC 组织制定的针对衡量OLTP系统性能的基准测试，涵盖了数据库的增删改查等典型处理路径，最终性能以 tpmC （transaction per minute，每分钟订单创建的数目）来衡量。TPC-C 测试模型能够直接和客观地评估出一个数据库的性能表现，是全球最具公信力的测试标准。

本次TPC-C基准测试，我们所使用的是PolarDB for MySQL 8.0.2版。作为阿里云瑶池数据库自研的旗舰产品，云原生数据库 PolarDB 通过 90 多种单机优化和性能提升方式，将单核性能提升了1.8 倍（对比原纪录），取得了数据库领域的里程碑式成就。本文将揭秘 PolarDB 单机优化的技术内幕。

在打榜过程中，通过对数据库压力模型的深入分析，我们梳理了以下4个核心特征及对应的优化方案：

海量用户连接 → 高并发优化
高 CPU 占用和内存访问 → CPU 和内存效率优化
高 IO 吞吐 → IO链路优化
更长的日志写入链路 → 复制性能优化

这4个特征也是真实线上用户业务常见的性能瓶颈，下面我们将简述 PolarDB 的整体性能链路，再基于这4个典型特征，分别介绍单机性能链路上做的关键优化。

PolarDB 性能链路

作为共享存储的云原生数据库，PolarDB 不仅提供了超强易用性（快速备份和恢复，高可用），以及超强弹性（存储/计算解耦）的能力，还通过软硬协同演进，提供了和本地盘一致的 I/O 时延能力和更强的 IOPS 能力，使得在性能、易用性、扩展性三方面都做到了极致。

传统部署在本地盘的 MySQL 架构，受益于本地盘的低 I/O 时延，但也存在着存储容量有限，弹升困难的限制，并且跨机主备复制的高时延，也掩盖了本地盘在性能上的收益。对于直接部署在云盘的 MySQL 架构，虽然能够利用云盘的存储资源的扩展性和高可用，但云盘的高时延又无法发挥 MySQL 的性能，并且无法做到计算资源的横向扩展。

为了解决性能和扩展性的问题，用户会考虑分布式数据库，但存在业务改造大，运维成本高等问题，PolarDB 通过 Proxy 到底层存储的全链路软硬协同优化，很好地解决了这三点。

图1：兼具高性能，易用性和扩展性的PolarDB

图2 展示了 PolarDB 的整个性能的优化链路概览，用户连接的 SQL 查询通过代理的转发，到达数据库内核，通过 SQL 解析、索引查找，最终通过文件系统到达磁盘存储。整个性能优化链路横跨了从上层的 Proxy 代理到底层存储，PolarDB 通过全链路的性能优化，使得在高压力的 tpcc 负载下，保持高效事务处理性能。本篇文章主要介绍数据库内核层面的单机优化，后续我们将会有文章继续介绍 PolarDB 如何做到软硬结合协同演进。

图2：PolarDB 性能链路概览

高并发优化

首先对于 TPC-C 基准测试负载的第一个典型特征：海量的用户连接，在 PolarDB 的集群测试中，客户端一共创建了 16 亿的用户连接，即便通过多级的连接池，到达单个数据库节点的用户连接仍然达到 7000+，这对数据库的并发处理能力提出了考验。

3.1 PolarIndex

为了解决大量并发在索引写入上的锁瓶颈，PolarDB 提出了高性能的 Polar Index，以提升多线程并发的索引读写性能。

在 Polar Index 1.0 上，解决了因为全局索引锁而不允许并发分裂和合并（SMO）操作问题，每次遍历索引，遵循 latch coupling 的原则，即成功获取下个节点的写锁时才释放父节点写锁，将 SMO 分解为多个阶段，允许了 SMO 期间分裂节点的并发读取。

在 Polar Index 2.0 版本，PolarDB 进一步优化了索引的加锁粒度，和 latch coupling 相比，每次对 btree 的自上而下遍历，只拿一个节点的锁，同时优化 SMO 为自底向上的加写锁顺序，缩短了锁范围更大的上层节点加锁时间，允许更高的并发读写操作。

PolarIndex 的高性能读写使得 TPC-C 基准测试中，索引的并发读写不再是写入的瓶颈。

图 3：PolarIndex 的多阶段 SMO 流程

3.2 PolarTrans

为了解决大量并发在事务系统上的扩展瓶颈，PolarDB 提出了无锁的事务管理系统 PolarTrans，提高事务提交和可见性判断的效率。

原生 Innodb 存储引擎，事务系统维护一个全局集中的活跃事务列表，通过一个全局锁保护，事务操作存在扩展性瓶颈。PolarTrans 使用提交时间戳技术（CTS），通过 CTS log 每个事务 id 和事务提交序列号（CSN）的映射关系，并进行大量无锁优化，使得事务状态的操作逻辑更加轻量。

在事务启动，只需要将事务在 CTS log 中注册即可，提交时在 CTS log 标记提交的 CSN，在可见性判断时，通过事务系统的最大提交时间戳来代替原生活跃事务数组，极大地提高了事务管理的效率。

图 4：CTS log 的实现

3.3 多级分片 Buffer Pool

为了解决大量并发访问在 buffer pool 缓存的扩展瓶颈，PolarDB 使用了多级分片的 buffer pool 缓存系统。

PolarDB 将访问拆分到多个 LRU 缓存上，并采用异步的 LRU manager 线程进行 LRU 链表尾部 page 的淘汰，前台用户线程不主动淘汰 LRU 的 page，避免增加事务处理的 CPU 时间。

LRU manager 与 LRU 链表数目采用一对多关系，LRU manager 通过维护空闲页的堆结构，每次从中选择空闲页最少的 LRU 链表扫描尾部的淘汰区，刷写脏页，提供内存空闲页给前台线程，避免了大量后台线程切换。

对于 I/O 密集型的负载，为了减少关键 page 淘汰和频繁移动数据页位置带来的锁开销，PolarDB 在 LRU 链表的头部建立 hot cache list，对于特定 page（索引中间页，元数据页）和根据频率识别的热点表会被优先放入 hot cache，减少淘汰频率。

图 5：多级分片 Buffer pool 的实现

3.4 全异步执行架构

为了解决传统线程模型下高并发请求导致的 CPU 争抢、频繁上下文切换等问题，PolarDB 设计了基于协程的全异步执行架构，实现了鉴权、事务提交、锁等待等核心逻辑的异步化执行，显著提升数据库的高并发处理能力。

▶︎ 全异步架构设计

PolarDB 通过引入协程技术，将用户请求的生命周期与物理线程解耦，重构为全异步执行模型：

请求协程化：事务请求被封装为独立协程，由用户态调度器管理。
主动让出机制：协程挂起后释放执行权，调度器立即切换到其他就绪协程。
资源高效复用：单线程可并行处理数百个协程，降低线程的调度开销。

▶︎ 协程通信机制

PolarDB 设计了基于 eventfd 的轻量级通信协议。每个协程绑定独立的 eventfd 作为信令通道，当协程挂起时，由 epoll 线程实时捕获事件；资源就绪后，通过写入 eventfd 触发信号，立即唤醒挂起线程。该机制突破传统线程广播唤醒的局限，实现三大提升：零无效唤醒、纳秒级响应及百万级并发管理能力。

图 6：异步执行逻辑

CPU 和内存效率优化

在 TPC-C 基准测试中，大量的 SQL 的解析执行和数据表的访问仍然会消耗较多的 CPU 和内存资源。PolarDB 针对表元数据管理，存储过程等模块做了深入分析，做了大量节省 CPU，提高计算效率的工作。

4.1 乐观开表复用

对于结构化数据库，在做 DML 前需要持有表的元信息锁进行操作，识别行结构的同时，也避免其他 DDL 造成数据的不一致。

对于传统悲观加锁，用户线程每次执行 SQL 访问数据前，都需要生成所有表的元信息，并加元数据锁（MDL），在执行完事务后释放。这是极大地消耗 CPU 时间的，尤其是事务通常是由数十条 SQL 组成，每次循环执行时，CPU 开销更加被放大。

PolarDB 实现了乐观的开表复用机制，为执行重复事务的连接，减少其每次重复构建和销毁表的元信息操作，以及重复加/解 MDL 锁的开销。通过维护一个连接的私有缓存，保存将事务访问的数据表和用户连接信息，提供给下次事务执行复用，如果访问的数据表是私有缓存的子集，可以复用已缓存的表元信息和 MDL 锁。为了避免死锁发生，如果访问新的数据表或者断连后，会清空私有缓存和释放对应的 MDL 锁，重新走悲观加锁流程。

图 7：乐观开表复用优化

4.2 存储过程缓存机制

TPC-C 事务执行依赖存储过程的解析和执行，存储过程的执行效率极大决定了事务处理性能。

为了提高存储过程的执行效率，PolarDB 针对存储过程的缓存机制做了以下优化。

将用户连接级别的结构缓存转换为全局级别的结构缓存，避免因大量的连接造成内存使用过多，从而来提高 buffer pool 的 page 内存，减少 I/O 开销。
实现存储过程中 SQL 的 prepare 结果缓存，结合乐观开表，将需要绑定的数据表的列信息缓存在 SQL 表达式的 item 中，避免每次存储过程调用时的重复 prepare 开销，造成 CPU 浪费。
实现执行计划缓存，并基于索引统计信息固化简单 SQL 的执行路径，如单主键索引查询，无索引的范围查询，避免优化器下潜到存储引擎，占用额外 I/O 和 CPU 资源。

图 8：PolarDB 存储过程的缓存机制

IO 链路优化

TPC-C 一次事务的执行可能涉及数十次读 IO，使得事务的数据访问性能高度依赖于磁盘 I/O 的性能。

PolarDB 针对 IO 链路提出了一套 PolarIO 解决方案，如图 9 (a) 所示，从存储引擎 Page 和 Redo I/O 两大主要类型出发，对 Buffer Pool，Redo buffer，I/O 队列进行改造，最后通过自研用户态文件系统 PFS ，持久化到底层的弹性存储中。

除了前文介绍的 buffer_pool 模块，图 9 (b) 展示了 PolarDB 并行 redo 写入的设计，将 redo buffer 划分为多个分片，并发地发出异步 I/O 的任务，结合异步的 redo prepare 机制（如 redo 对齐，checksum 计算）等。在高 redo 压力的实测中，PolarDB 的 redo 吞吐就能达到 4GB/s。

图 9: PolarIO 解决方案和并行 redo 日志落盘

在 PolarIO 解决方案中，另一关键是文件系统和底层存储的持久化，在写路径上，数据通过 PolarFS 写入 PolarStore ，经过 100Gb loosy RDMA 网络写入有接近内存的延迟的高速设备 AliSCM 中。在读路径上，PolarDB 基于 DRAM 和 AliSCM 构建的百TB级的超大弹性内存池。整个 IO 全链路 ByPass Kernel 实现软件栈，I/O 路径无任何内存Copy，有极低的软件栈开销，通过软硬协同的方式提供媲美甚至优于本地盘的I/O 延迟能力。

复制性能优化

TPC-C 在故障容灾测试中，要求数据库采用半同步的事务提交，即事务提交前，要保证 redo 日志通过网络传输到备节点的另一台主机，这样在主节点发生机器故障后，能正常从备节点恢复。

但是，跨机的复制链路带来了两方面的影响：