嘉宾 | 苗立尧
出品 | CSDN云原生
2022年7月27日，在由开放原子开源基金会主办的“2022开放原子全球开源峰会”上，SphereEx Mesh实验室负责人、云原生技术专家苗立垚带来了《云原生架构下的Database Mesh的研发实践》的主题演讲。
【资料图】
从云原生架构到Service Mesh
从单体到微服务，应用部署的基础设施规模越来越大，服务之间调用关系越来越复杂，对微服务的治理行为集中在流量控制、可观测性、安全访问、配置管理和高可用等方面。
服务网格通过透明代理层作为数据面接管应用流量，并通过控制面管理和下发服务发现、限流熔断、访问控制、安全证书等各种配置，为云原生环境中的微服务实现治理能力。
服务网格最典型的应用场景是Istio，Istio可以解决开发人员和运营商在分布式或微服务架构方面面临的挑战。无论是从零开始构建应用程序，还是将现有应用程序迁移到原生云，Istio都能提供帮助。
当服务治理遇到数据库治理
当服务治理遇到数据库治理，我们可不可以使用Service Mesh治理数据库的流量？
如果把数据库看作是微服务中的一个节点，那么可以通过Service Mesh对数据库访问进行治理。
数据库拥有一些特殊治理属性，比如通信协议、资源管理、基于数据请求的负载均衡、分库分表，还有可观测性、访问控制等。
2018年，SphereEx创始人张亮提出了Database Mesh概念，至今四年的时间，已经有很多厂商与企业客户对Database Mesh做了实践。
上图是三种典型的Database Mesh实现方式，以Sidecar方式实现数据库分片，将数据库流量管理纳入统一的管控，实现一个分布式数据库。
将ShardingSphere当作Sidecar进行部署，不论是ShardingSphere-JDBC或是ShardingSphere-Proxy，都可以实现数据库流量治理与计算能力的增强。
以Sidecar方式实现数据库分片
将数据库流量管理纳入统一的管控
中等或大规模厂商往往会采用统一的Mesh管控，一般由专门的团队负责所有关于服务方面的治理，数据库也会被列入到治理范畴之中。其中，两套Sidecar受控于同一个服务网格，流量治理、访问控制、可观测性都通过统一的Mesh管控完成。
实现一个分布式数据库
利用Sidecar做接入，将计算、事务、存储管理都放在单独的节点中，构成分布式数据库。
以上三种实现都聚焦在数据库流量治理的部分，如果将其称为Database Mesh 1.0，那么2.0阶段又应该有哪些特征呢？除了流量之外，数据库治理还应该包括哪些方面？如何通过一个标准框架，提升开发人员的体验？如何减少SRE、DBA的工作负担，还可以为各种场景提供扩展性支持？
基于上述问题的思考，我们构建了Database Mesh 2.0的概念，希望构建高效可编程的数据库治理体验：
进一步减轻开发人员的心智负担，提高开发效率，提供透明和无感的数据库基础设施使用体验；
以可配置、可插拔、可编程的方式，实现一个覆盖数据库流量、运行时资源和稳定性保障等方面的治理框架；
以异构数据源、云原生数据库、分布式数据库等多个数据库领域的典型场景提供标准的使用界面。
Database Mesh 2.0希望提供一种以数据库为中心的治理框架：
数据库是一等公民：一切抽象围绕数据库治理行为进行，比如控制访问、流量治理、可观测性等；
面向工程师体验：对于开发人员，通过便捷易用的数据库声明和定义即可进行开发，无需关心数据库的位置；对于运维和DBA，提供多种数据库治理行为抽象，实现自动化的数据库可靠性治理；
云原生：以开放的生态和实现机制适配不同的云环境，面向云原生构建和实现，而无需担心厂商锁定。
设计一个面向数据库的治理框架
前面已经提到了Database Mesh的概念以及我们想做的事情，那么该如何把它从理论变成实际项目呢？
Kubernetes利用自身强大的扩展能力，如Sidecar模式、Admission Webhook、Custom Resource Definition等，为构建平台上的平台提供了便利。
Pisanix是面向Database Mesh的解决方案，由Go、Rust编写，适配Kubernetes环境，目前支持MySQL协议，有三个主要功能：
SQL感知的流量治理：借助SQL解析能力，提供对流量的负载均衡、审计、访问控制、可观测性等功能；
面向运行时的资源可编程：通过多种Linux内核能力，实现流量治理运行时的资源可配置和可编程；
数据库可靠性工程：以工程师为中心、以数据库可靠性为原则设计产品形态，建立数据库上云统一界面。
主要组件有：
Pisa-Controller：Pisanix的控制面，Go语言实现，负责配置转换和下发等；
Pisa-Proxy：Pisanix的数据面，Rust语言实现，负责流量治理相关能力，以Sidecar形式部署；
Pisa-Daemo：Pisanix的数据面，Rust语言实现，负责资源治理相关能力，以Daemon形式部署。
Pisa-Proxy的整体流程
Pisa-Proxy可以看作是面向数据库流量的负载均衡器，主要工作流程如下：
目前Pisa-Proxy支持MySQL协议，将自己伪装成数据库服务器，应用连接配置只需要修改访问地址即可建连；
Pisa-Proxy通过读取应用发来的握手请求和数据包，得到应用希望执行的SQL；
对该SQL进行词法和语法解析后得到对应AST；
基于AST实现高级访问控制和SQL防火墙能力；
访问控制和防火墙通过后，SQL提交执行；
SQL执行阶段的指标将采集Prometheus Metrics；
根据负载均衡策略获取执行该语句的后端数据库连接；
如果连接池为空，将根据配置建立和后端数据库的连接；
SQL将从该链接发往后端数据库，并读取相应返回结果；
SQL执行结果进行组装后返回给业务应用。
MySQL Protocol
Pisa-Proxy作为服务端监听数据库连接请求的流程为：
接收客户端发来的TCP请求并建连；
向客户端发送握手请求，设置服务端标志位；
读取客户端发来的握手响应，验证密码等配置；
向客户端发送握手结果。
Pisa-Proxy作为客户端连接后端数据库的流程为：
和后端数据库建立TCP连接；
接收后端数据库发来的握手请求；
根据收到的握手请求中的标志位组装客户端握手请求，如SSL、AuthSwitch、密码加密等；
与后端数据库交换握手信息；
接受后端数据库发来的握手结果。
SQL Parser
Pisa-Proxy使用Grmtools根据MySQL yacc构建Parser：
Parser中通过Scanner读取SQL Token，经过词法分析、语法分析后生成抽象语法树AST；
抽象语法树中可以得到SQL要操作的列和表信息；
基于列、表信息等可以实现细粒度的访问控制、分库分表、加解密等能力。
负载均衡
Pisa-Proxy支持多种负载均衡策略，现已支持：
基础负载均衡（随机、轮询）；
读写分离（静态规划和主从感知）。
下一步将支持：
简单分库分表：支持一定计算规模内的分库分表规则；
标签定义规则：通过标签匹配的方式，指定SQL路由到不同的数据源；
未来将提供策略框架，用户可以自定义策略，注入框架后即可使用。
可观测性
Pisa-Proxy支持多种可观测性指标，现有指标为：
SQL_PROCESSED_TOTAL；
SQL_PROCESSED_DURATION；
SQL_UNDER_PROCESSING。
下一步将支持：
Latency、Throughput、Error Rate；
TopN Queries by Total Time、TopN Queries by Count；
SQL Runtime Memory。
