SequoiaDB巨杉数据库v3.4版本正式发布
深秋时节,SequoiaDB 巨杉数据库在深秋给大家带来了“一把火”。SequoiaDB v3.4 正式发布啦!
1、分布式交易场景性能大幅提升
SequoiaDB 巨杉数据库3.4版本正式发布,v3.4最重要的特性就是在分布式交易场景下的性能提升。对比上一大版本,SequoiaDB v3.4 在分布式交易场景,读写性能提升达30%,更新性能提升1倍-1.5倍,查询性能较v3.2提升1.5倍以上。
(新旧版本性能对比示意)
针对分布式交易场景,3.4版本的技术提升主要有以下几个:
●Improved 2PC Algorithm
分布式事务智能仲裁算法。为分布式事务 2PC 提交增加智能仲裁算法,重点解决 2PC 算法中“In-doubt Transaction” 异常状态,实现数据库在极端场景下为多分区事务智能仲裁,确保分布式事务的强一致性。
●Latch-less Memory Model
实现多层级内存池和无锁内存模型。数据库集群池化内存资源,内存池多级管理,会话访问实现 99.99% 内存访问命中率,实现高并发 OLTP 场景下内存的无锁访问,系统CPU的使用率提升 10%。SequoiaDB v3.4同时提供在线内存监控和离线内存分析能力,自动化生成内存分析报告。
●Improved Raft Algorithm
突破Raft 算法极限,实现全并发同步。SequoiaDB v3.4引入冲突仲裁机制,突破 Raft 算法中存在唯一键约束时只能串行同步困境,实现副本间全记录级并发同步,副本同步效率大幅提升。
●Improved Full-text Search Algorithm
全文索引性能优化。优化全文索引连接模型,降低连接时间和内存使用率,对命中全文索引的count 操作,直接通过索引计算结果,大幅提升count 数据读性能。
目前,巨杉数据库针对金融交易场景,巨杉数据库已经规模应用在金融客户的核心交易、核心下移、关系型数据库替换等场景中,应用业务包括信用卡、网银、贷款等,在金融交易场景的应用,领先业界新一代分布式数据库。
2、SequoiaDB v3.4 功能提升
这次新版本全面提升金融级交易场景功能与性能,在分布式事务、数据一致性,并发CURD性能以及SQL兼容能力方面都做了深度优化。另外,为了满足金融级交易场景对稳定性严苛的技术要求,SequoiaDB 还升级了混沌测试框架,集群稳定性得到极大提升。SequoiaDB v3.4的其他主要更新项如下:
●存储引擎
o 事务Auto-commit下推优化,将事务二阶段提交简化为一阶段提交,提升事务性能
o 事务一致性确认机制
o 实现多层级内存池和无锁内存模型
o 全并发同步,提升副本数据同步性能
o 提供增量数据归档、同步能力
o 通过开启日志的全量模式和时间模式,可以实现按天,或指定时间对增量数据进行抽取,转换和归档,并将增量数据导入到其它ODS系统。
o 全文索引支持数组类型
o 全文索引支持 $or 和 $not 操作
o 全文索引性能大幅提升
o 访问计划增加自动过期清理,并实现对 $in 操作的参数化缓存能力
o 插入数据支持重复键替代
o 索引支持 not null 约束
o 优化事务监控性能,实现无锁事务监控机制,减少事务监控管理对外部业务的性能影响
●SQL引擎
o 优化高可用能力,实现SQL引擎横向扩容
o 算子下推存储节点,精确计算,提升网络带宽利用率
o 事务Auto-commit下推存储引擎,简化事务二阶段提交为一阶段提交,提升事务性能
o 支持NO TRANSACTION模式,提升初始化数据场景性能
o 优化DDL操作,包括rename table,modify field,add primary key、index等操作
o 全面兼容 MariaDB 语法
●大对象引擎
o 提供S3兼容的对象存储接口
o 大对象存储支持按时间序进行自动分区,提升对大对象的存取和管理能力,可以快速按时间进行归档和清理
o 大对象过滤支持过滤条件和精准匹配
●易用性
o 支持指定节点的重新选举能力
o 提供 SQL 语法查询数据库当前状态与监控信息
o 提供性能监控和慢查询分析能力
3、易用性进一步提高,巨杉工具矩阵正式推出
伴随 SequoiaDB v3.4 的发布,巨杉数据库也于近期推出了新一代的巨杉数据库工具矩阵,并计划在近期发布 SequoiaPerf 性能诊断工具。
(SequoiaDB 工具矩阵示意图)
(SequoiaPerf 性能工具 即将发布)
丰富的运维管理工具,是用户实使用数据库最直观的友好感受,巨杉数据库也将持续保持创新,聆听社区用户的声音,将面向用户的开发、运维、性能调优工具和最佳实践做到最好。
目前,巨杉数据库大型银行客户已经突破 50 家,应用场景包括核心交易、数据中台、内容管理和实时数据服务等。未来,我们也将保持自研和创新,在分布式数据库技术和多种行业应用中,保持领先。
