登顶TPC-C｜云原生数据库PolarDB技术揭秘：成本优化-软硬协同篇.pdf
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登顶TPC-C｜云原⽣数据库PolarDB技术
揭秘：成本优化-软硬协同篇
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元⼈⺠币（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。
⼀、TPC-C测试模型
TPC-C 是由国际数据库事务性能委员会 TPC 组织发布、专⻔针对 OLTP 系统的测试模型，
涵盖了数据库的增删改查等典型处理路径，以此来测试数据库的OLTP性能，最终性能以
tpmC （每分钟订单创建数⽬）来衡量，TPC-C 测试模型能够直观地评估出⼀个数据库的性
能表现。
本次 TPC-C 基准测试，我们所使⽤的是云原⽣数据库PolarDBforMySQL8.0.2版，通过单
机优化和 I/O 链路优化提升性能，将软硬件⾼效结合，提升性价⽐，单位成本⽐原纪录降低
了近40%。
本⽂将探讨 PolarDB 如何利⽤软件和硬件的深⼊结合，提升 I/O 性能并降低成本。在测试
过程中，我们总结的数据特点如下：
海量数据：最⼤数据量可达64PB数据，⽹络数据传输量巨⼤。
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⾼ I/O 吞吐与低延迟：在⾼ I/O 吞吐场景下，要求极低的延迟以确保⾼性能。
成本效益与⾼可⽤性：在保证系统⾼可⽤性和故障容错能⼒的同时，要求降低存储成本。
⽂章会详细介绍 PolarDB软硬协同的I/O链路技术，针对上述数据特点，通过软硬机制协同
优化，实现⾼性能和⾼性价⽐的⽬标。
⼆、PolarDB软硬协同I/O链路
在关系型数据库的领域⾥，客户尤为关注三个核⼼维度：性能、可扩展性与可⽤性。在传统
的MySQL架构中，采⽤本地磁盘部署能够凭借直接连接存储介质的优势，提供较⾼的 I/O 性
能。由于单机部署模式的局限性，系统的整体可⽤性较低。为提升可⽤性和容错能⼒，
MySQL通常采⽤主备同步机制，通过⽹络传输数据同步数据增加了事务处理延迟，降低数据
库整体性能，并且故障恢复和新增备份节点所需的时间相对较⻓。
本地盘部署MySQL的扩展性受限于物理磁盘容量和吞吐量，为提升扩展性，可将MySQL部
署云盘，能够有效的缓解存储空间扩展的问题，但数据库和云盘依赖⽹络进⾏数据传输，⽆
法做到计算存储⼀体化部署，跨级⽹络延迟⾼，MySQL的整体性能⼤幅下降。
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