本文来自 CSDN 《程序员》 2017 年 2 月的封面报道。 对于一个从零开始的数据库来说：选择什么语言，整体架构怎么做，要不要开源，如何去测试…太多的问题需要去考量。 在本篇文章中， PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭对 TiDB 的开发历程进行了详细简介，为大家还原 TiDB 的架构演进全过程。
在大约两年前，我有一次做 MySQL 分库分表和中间件的经历，那时在中间件里做 sharding ，把 16 个节点的 MySQL 扩到 32 节点，差不多要提前一个月做演练，再用一个礼拜来上线。我就在想，能不能有一个数据库可以让我们不再想分库分表这些东西？当时我们也刚刚做完 Codis ，觉得分布式是个比较合适的解决方案。另外我一直在关注学术圈关于分布式数据库的最新进展，有看到谷歌在 2013 年发的 Spanner 和 F1 的论文，所以决定干脆就重新开始写一个数据库，从根本上解决 MySQL 扩展性的问题。
而决定之后发现面对的问题非常复杂：选择什么语言，整个架构怎么做，到底要不要开源……做基础软件有一个很重要的事情：写出来并不难，难的是你怎么保证这个东西写对了。尤其是对于业务方，他们所有的业务正确性是构建在基础软件的正确性上。所以，对于分布式系统来说，什么是写对了，怎么去测试，这都是很重要的问题。关于这些我想了很久。
一开始总是要起步的。当时就决定冷静一下，先确定一个目标：解决 MySQL 的问题。 MySQL 是单机型数据库，它没有办法做全扩展，我们选择 MySQL 兼容，首先选择在协议和语法层面的兼容，因为已有的社区里边很多的海量的测试。第二点是用户的迁移成本，能让用户迁移得很顺畅。第三是因为万事开头难，必须得有一个明确的目标，选定一个目标去做，对开发人员来说心理的压力最小。确定目标以后，我们 3 个人的创始团队从原来的公司出来，拿了一笔比较大的风险投资，开始正式做这件事情。
兼容 MySQL 最简单的方案，就是直接用 MySQL 。为了让这个东西尽快地做起来，我们一开始做了一个最简单的版本，复用 MySQL 前端 代码，做一个分布式的存储引擎就可以了，这个事情想想还是蛮简单的，所以非常乐观，觉得这个战略很完美。
第一版实验到此宣告失败，现在看起来写 SQL parser 和优化器等这些已经是绕不开了，我们索性决定从头开始写，唯一给我安慰的就是终于可以使用我们最爱的编程语言了，就是 Go 。
我们跟其他做这种软件的工程师的思路相反，选择了从上往下写，先写最顶层的 SQL 的接口 SQL Layer ，我要保证这个东西长得跟 MySQL 一模一样，包括网络协议和语法层。从 TiDB 网络协议、 SQL 的语法解析器、到 SQL 的优化器、执行器等基本从上到下写了一遍。这个阶段持续了大概三个月左右。从这个阶段开始，我们慢慢摸索出了几个实践中深有体会的开发哲学。
第一，所有计算机科学里面的问题都可以把它不停地抽象，抽象到另外一个层次上去解决。
我们完成了架构 0.2 ，此时 TiDB 只有一个 SQL 解析器，完全不能存数据，因为底下的存储引擎根本没有实现。我想要保证这个数据库是对的，要先保证 SQL Layer 是对的，让它可以完整的跑 MySQL 的 test 。至于底下的存储我可以实现个假的或者内存里先存着，先保证我的 SQL 正常运转起来就可以了。
其实在苦哈哈的写 TiDB 的 SQL Parser 的时候我们还做了很多事情，不管是 MySQL 的 unittests ， SQL logic tests ， ORM tests 等，把它的测试全都收集下来，到现在大概有一千万个集成测试用例。我们还做了一个事情，就是把存储引擎这个概念抽象成很薄的几个接口，使得它去接入一个 KV engine 。绝大多数的 KV engine 非常多，比如 LevelDB ， RocksDB ，接口的语义都是非常明确的。
几个月过去了，团队也大约有了十几个人，因为在每一层我都非常严格地要求我们团队用接口来划分，使得每一个层次上的工作都是可以并行，这对于整个项目的推进是非常有利的事情。
大概去年九月份，历史上第一个不能用来存数据的数据库——没有存储引擎的第一版 TiDB 开源了，放在 HackerNews 非常受欢迎，还被推荐到了首页。
第二， Talk is cheap ， show me the tests 。
做基础软件 test 是比 code 更重要的事情。比如你提了一个 Feature ，我到底是合并还是不合，不能直接判断，需要看到你的 test 。我们现在在 GitHub 上运营 TiDB ，一个新的提交如果让整个项目的代码测试的覆盖率下降了，我是不允许你的代码合并到主干分支的，非常严格。构建一个数据库最难的并不是把它写出来，而是证明它是对的，尤其是分布式系统的测试要比单机的测试要更加困难。因为在分布式系统里面每一个节点都可能 crash ，每一个网络的延迟可能是飘忽不定的，各种各样的异常情况都会发生。我们在做整个数据库的时候，第一步是完成 SQL Layer ，第二步是把每个 IO ，每个集群的节点交互行为全都抽象成为一个接口，使得我们可以回放整个包括 TCP/IP 包的接收顺序。一旦发现 bug ，就把它重放到单元测试里面重现。不管是新的开发者或者新的模块加入，是无法相信“人”的，只相信机器。我只相信 strong test 才能不断的保证项目在可以控制的范围之内。
后来做了一个架构 0.5 ，因为已经有了 SQL 层， SQL 层跟存储层基本上做了完全分离，终于可以像最初的 0.1 那样，我可以接一个分布式引擎上去，当时我们接了 HBase 。 HBase 是阶段性的战略选型，因为我们想既然我的 SQL Layer 写的足够稳定，那么我们先接一个分布式的引擎上去，但是我又不能在架构中引入太多不确定的变量，于是就挑选了一个在市面上能找到的，我认为最稳定的分布式引擎，先接上去看整个系统到底能不能跑起来。结果还可以，能够跑起来，但是我们的要求会更高，所以之后我们就把 HBase 扔掉了。接 HBase 这个事情标志着我们上层 SQL Layer 跟我们接口的抽象已经足够稳定，我们的 test 已经足够健壮，能让我们往下一步步去做分布式的东西。
这个架构大概是这样：
上层是 MySQL 业务层 Client ，你可以用任意的 MySQL 的客户端去连接它，如果数据量大的话，你不需要再去分库分表，就把它当成无穷大的 MySQL 用就好，这个用户体验很好。因为 TiDB 是一个无状态的设计，它并不存储数据，所以你可以部署无数多个 TiDB 负载均衡。底层一开始是个 HBase ，那时候是 11 月，至此距离创业半年过去了。
因为有海量的 Test 保证，让整个设计的过程没有太过困难。不过这里涉及一个问题：我们在做技术选型的时候，如果在有很大自由度的前提下，怎么去控制发挥欲望和膨胀的野心？你的敌人并不是预算，而是复杂度。你怎么控制每一层的复杂度是非常重要的，特别是对于一个架构师来说，所有的工作都是在去规避复杂度，提升开发效率和稳定性。
当时我们选择了一个非常小众的编程语言就是 Rust 。首先它是一个 high performance 的编程语言，它没有 GC ，也没有 runtime ，很多的创新是做在了编译器这一层，最大的特点就是安全、安全和安全，我认为它是更现代的 C++，不过 C++ 最大的问题是如果用不熟容易把自己的手脚砍断。当时我选 Rust 以后，很多朋友问我你为什么去选择它。说实话最开始我是很怕的，因为这个语言毕竟是一个新的比较小众的语言， community 也没那么大，但这是当时对于我们团队的状况来说是最优选择。我们就用 Rust 写起来，结果一不小心 TiKV 成为了 Rust 社区最大的开源项目之一。因为我们在 Rust 很早期的时候就开始用了， Rust 官方也一直在找我们来分享 Rust 的使用经验，我们也很热心的去拥抱 Rust community 。 Rust 社区每周的 weekly 里面有一个固定的专栏叫做 “ This week in TiKV ” ，就是为我们打造的 :)
2015 年的冬天我们是在纠结中度过的。一是用最新的编程语言 Rust ， 大家之前都没有接触过；第二就是，我们想要的“弹性扩展、真正的高可用、高性能、强一致”这四点要求，每一个都非常困难。
怎么办？只能去拥抱社区，不要自己去做所有的事情，一是人数有限，第二是复用是个很好的习惯，既然别人都已经干过这些事情，就不要再去重复性的工作。我们要做一个真正高可用的数据库，把高可用的分布式存储找了一圈发现 Etcd ， Etcd 背后算法叫 Raft 这是个一致性算法等价于 Paxos 。这个算法目前来说最稳定地实现就是 Etcd 里的 Raft 。而且 Etcd 是真正在生产环境中被大量认证过的 Raft 的实现。我仔细看过 Etcd 的源码，每个状态的切换都抽象成接口，我们测试是可以脱离整个网络、脱离整个 IO 、脱离整个硬件的环境去构建的。我觉得这个思路非常赞，这也是为什么 CoreOS 的 Etcd 包括像 k8s 背后的元信息存储也用的是它，质量非常高，性能非常好。但是 Etcd 有一个问题是它是 GO 写的，我们已经决定去用 Rust 开发底层存储的数据库。如果用类似 paxos 这种算法，我不相信除了 Google Chubby 以外的公司有能力把它写对。但是 Raft 不一样，虽然它也很难，但是毕竟它是可以实现的东西，所以我们为了它的质量，加速我们开发的进度，我们做了一件比较疯狂的事情，就是我们把 Etcd 的 Raft 状态机的每一行代码， line by line 的翻译成了 Rust 。而我们第一个转的就是所有 Etcd 本身的测试用例。我们写一模一样的 test ，保证这个东西我们 port 的过程是没有问题的。
TiDB 底层的存储引擎一开始是不能存数据的，那现在是时候要选一个真正的 Storage engine ，我们觉得这个事情是一个巨坑。本地存储引擎让一个小团队去写的话基本不现实，我们就从最底层选择了 RocksDB 。 RocksDB 大家可以认为是一个单机的 key-value engine ，前身其实是 LevelDB ，是 Google 在 2011 年左右开源的 key-value 的存储引擎。 RocksDB 的背后结构是 LSM Tree ，是一个对写非常友好、同时在你的机器内存比较大的时候它的读性能会非常好的数据结构 。存储引擎还有一个很重要的工作就是，需要根据你机器的性能去做针对性的调优，大家会看到像 MySQL 调优都快变成黑魔法一样的东西， RocksDB 也是一个调优能写本书的存在。大家可以看到，新一代的分布式数据库存储引擎大家都会选择 RocksDB ，我觉得这是大势所趋。
从 15 年的冬天开始，我们苦逼哈哈的写了 5 个月的代码，用 Rust 去写，到 2016 年 4 月 1 日 TiKV 终于开源了。
从上图能看到，最底层是 RocksDB ，上面的分布式这一层是用 Raft ，这两层虽然是我们写的，但是质量上是我们社区的盟友帮我们保证的。在 Raft 之上是 MVCC ，从这里往上，就都是我们自己来写的了。所以 TiKV 终于是一个可以实现弹性扩展、支持 ACID 事务、全局一致性，跨数据中心高可用的存储引擎了，而且性能还非常的棒。因为我没有在底下去接一个像 HDFS 的文件系统。
其实从开源到现在，我们一直在做 TiKV 的性能调优、稳定性等很多的工作，但是从架构上来看，这个架构我觉得至少在未来的五年之内，不会再有很大的变化。我一直在强调的点就是：复杂性才是你最大的敌人，我宁可是以不变应万变的姿势去应对未来突变的需求。还好，数据库这个东西的需求变化也没太多。
第三， Where there ’ s a metric there ’ s a way 。
再说说 Metrices 。对架构师而言一个很重要的工作就是查看系统中有哪些 block 的点，挨个解决掉这些问题。我们发现在数据库领域，有很多很多点如果能予以解决的话，性能会上去十倍。我有一个观点，所有的东西，只要有 Metrices ，能被监控，这个东西就能被解决。 也就是：“ Where there ’ s a metric there ’ s a way ”。 一旦能重复观察性能的平衡点，性能问题是最好解决的问题，但是写对是最难的问题。
一般来说大家都在公司内部自己去审 Metrics ，还有监控工具。对于我们小团队来说，或者说是一个拥抱社区的团队来说，这基本上是一个得不偿失的事情。因为你费好多劲去写一个，还不如社区里面写得好，这很麻烦。所以，我们在数据库里面内嵌了 Prometheus 和 Grafana 。 Prometheus 现在在硅谷太火了，它其实是一个分布式的时序数据库，但是它很适用于日志搜集和性能调优，它做得更完美的地方是它提供 DSL 去用于查询提供监控的报警，包括你可以写报警的规则。它没有一个好看的 Dashboard ，这时社区里面另外一个哥们就出来，说我要去给你做一个很好看的界面，这个项目就是 Grafana 。 Grafana 是一个可视化的 dashboard ，它能让每一次 dashboard 排布的位置、类型、样式、大小、宽度都是可以自定义的。而且整个 Metrics 收集 Prometheus 提供了两种模式，一种是 push 的模式，一种是 pull 的模式。 对于收集监控的代码性能影响很小。
最后想补充的问题，第一就是工具。对于一个互联网出身的团队来说，其实工具是我们非常重视的一个点，可以最小化业务的迁移成本。我觉得很多在大公司做重构，或者做基础软件的工程师，最好的方式就是润物细无声。你完全不知道我在做底层的重构就莫名地重构完了，这是最完美的状态。比如我之前做 Codis ，我的要求是如果用户现在在用 Twemproxy ，他迁到新的方案上必须要一行代码都没有改，你甚至完全不知道我在做迁移，这才是最好的，我认为这应该是所有做基础设施团队的自我修养。
第二就是不要意外。比如说，你在做一个数据库，你号称跟 MySQL 一模一样，那么你展现出来任何跟 MySQL 不一样的东西都会让用户吓一跳，而且这是很重要的一个开发原则。
第三就是悲观预设。永远都会有各种各样的恶心事情和异常的状况发生，其实这是作为分布式系统开发工程师每天都要对自己说的话。业务的数据是重于泰山的，但是任何的基础设施都是会挂的，你的网线可能会断，整个数据中心可能会 shut down ……你要预设你的数据库是一定会丢数据的，这个时候你的数据库设计才会更好。如何保护自己如何保护业务，我们做了一些神奇的工具，比如像 syncer ，这个东西就是把 TiDB cluster 作为一个 假的 slave 接到 MySQL 上，业务在上面跑 MySQL ，后面存起来其实是个集群。另外还做了一个比较变态的事情，就是反向。我们顶在业务上面，下面可以接到 MySQL 。 MySQL 可以做 TiDB 的 slave ， TiDB 可以做 MySQL 的 slave 。这个功能对于业务来说是非常惊喜的。有的客户一开始想用 TiDB 但是有点害怕，我说没关系，你在后面接个从，然后你在从上面去查询。比如你原来一个 SQL 跑了 20 分钟，现在我能让你跑到 10 秒以内；或者你跑了大概半年都一点数据没丢，系统非常稳定，再切成主的业务代码中更改。
一个架构师总是要去想一些未来十年会发生什么。有一个名词 Cloud-Native ，我是认为一切的东西在未来都会跑在云端，如何针对云上这个环境去设计基础软件？数据库设计一个很重要的原则是，数据一旦发生了宕机它能够自动修复和均衡数据，人在里边给这些集群加机器就行了，整个集群一定要能够有自己的思考。未来怎么针对 Cloud 做基础架构，这是一个需要去思考的问题。
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