“假如说中小企业是一片片沿溪而耕的农田，那么咱们的愿景便是建一座大坝来办理好上游的水资源，来灌溉下流企业。”
腾讯云数据库高级工程师杨珏吉说这是他投身数据库领域的初衷。初创企业、中小企业在数据库层面的最大需求便是低本钱。助力企业降本增效是腾讯云数据库一直在努力的方向，尤其在疫情冲击下的经济社会中，更是一份社会责任。
在技术上深研，打破极致弹性，让客户像运用自来水相同的运用数据库，用多少、怎样用由客户决议，计费由运用量决议，这是杨珏吉及其团队给出的答案。TDSQL-C Serverless 数据库经过运用核算存储别离架构，完成主动扩缩容、按运用量计费、无运用无计费功用，从而完成大幅下降本钱，下面将具体介绍功用完成背后的架构原理及应用场景。
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一、产品特色
Serverless 分为 FaaS 和 BaaS，其间 FaaS 是函数即服务，也便是咱们熟悉的云函数，可以了解成是云主机的一种笼统，免去了杂乱的运维，帮助开发者主动扩缩容，完成服务的高可用，并按运用量计费。
BaaS 是后端即服务，比方对象存储，它也免去了开发者的文件存储办理的担负，能供给足够的弹性才能，完成依照运用量计费，所以它也满意 Serverless 的要求。
现在云数据库的售卖方法仍是与云主机相似，开发者需求购买一个固定标准的云数据库，比方CPU 4 核内存 8G，即便开发者没有 SQL 恳求，也将依照 4 核 8G 进行计费。
业界场景的云数据库，的确帮助开发者完成了高可用和主动备份，减少了运维担负，但开发者需求提早猜测事务恳求量，并建议扩缩容，也无法在没有运用的时分不收费。
传统云数据库同机布置核算和存储，内核进程直接写本地数据文件。当一台机器的存储运用已经挨近 90%，即便整机存量实例的核算资源负载再低，也无法再分配新实例了。在这种情况下，该机器上存量实例的用户，尽管没有运用核算资源，CPU 内存都是 0，也仍然要承当此机器核算资源的费用。反过来也相同，核算运用 90%，而存储运用量较少，也将导致剩余存储无法再售卖。
按实践用量付费的问题本质是按实践用量分配资源。所以云数据库假如要迈向 Serverless 这个目标，要做的便是核算存储别离。
核算存储别离的优势很多，比方存储空间和写带宽能打破单机上限，更强的容灾才能等等，本文重点讲解资源分配弹性灵敏的特色。
核算存储别离能使核算和存储解耦，恣意核算节点能拜访任务的存储节点。核算和存储保护各自的资源池，别离最大化、最灵敏地进行资源分配。存储层按寄存的数据量收费，核算层按真实的负载收费。
另一方面，传统云数据库扩缩容需求搬家数据到另一台物理设备，所以耗时长。而核算存储别离架构，核算层扩缩容不需求搬家存储层的数据，直接分配核算层资源即可，秒级完成扩缩容。
在核算存储别离之上，TDSQL-C 完成了 Serverless 产品功用的设计，让咱们来看看具体是怎样做的。
二、架构设计
上图是开发者拜访的全链路，应用程序经过接入层拜访核算层，核算层从存储层回来数据。
咱们的 Serverless 形状是运用监控核算层完成的。经过监控，咱们对核算资源进行主动扩缩容，并对该时间所耗费的资源进行计费。当发现没有恳求时，监控服务就会触发核算资源的收回，并告诉接入层。用户再次拜访时，接入层则会唤醒实例，再次供给拜访。
从客户视点总结起来便是三大特色：
主动扩缩容：根据事务负载扩缩容实例，开发者无需猜测负载并提早扩容资源；
按运用量计费：以实践运用的负载进行计费，开发者无需为自己没有运用到的资源付费；
无运用无费用：无数据恳求时，不对核算资源计费。
1. 主动扩缩容
主动扩缩容的目标是让客户可以像运用自来水那样运用数据库，既可以一滴一滴，也可以像瀑布相同倾泻地用。
开发者在购买一个 Serverless 实例时，需求指定扩缩容的范围，也便是最小和最大标准。比方开发者购买了一个最小 1 核 2G 最大 2 核 4G 的实例。咱们对 CPU 和内存约束到最大标准，也便是说 CPU 和内存不存在扩容的时间，而 Buffer Pool 根据 CPU 负载守时调整。
这是一个咱们最开始考虑的方案，也是比较业界常见的扩缩容方案。
上图纵轴表示 CPU，横轴表示内存（Mem），矩形框代表资源约束。实例闲时，就约束实例的标准为 1 核 2G，负载来暂时，CPU 迅速打满，监控发现后，再触发扩容，扩成 2 核 4G，其间缓存也是 BP 巨细也相应增加，可以看到在扩容产生之前，用户的 CPU 运用是受到约束的，约束的时间取决于触发扩容的阈值。
咱们后来采用的方案则是一开始就约束到最大标准，负载来暂时，可以一会儿运用到更多的资源，然后根据 CPU 的运用量来触发缓存巨细的更新。在这个方案下用户运用数据库可以无感知进行 CPU 扩容，并且也不会由于链接突增导致实例 OOM。
2. 按运用量计费
运用量计费的目标是秒等级的计费粒度，以及恣意单位的资源标准，比方用到 0.7 核，就按 0.7 核收费，而不是不足 1 核算 1 核。
咱们的监控室每 5 秒收集一次，收集结果统一运用 CCU（TDSQL-C Compute Unit）作为统一的算力单位，其核算方法为 CPU、内存的1/2以及最小标准三者取最大值。
以上图为例，闲时以最小标准 0.25 CCU 计费，负载来暂时以 CPU 进行收费，即为 3；当负载完毕时，内存还在释放，为内存的1/2 ，也便是 0.8。
3. 无运用无计费
问题来了，咱们可能觉得闲时按最小 0.25 CCU 计费也仍是多了，所以咱们推出无运用无费用的功用。
10 分钟没有收到用户连接，就将收回核算节点，转为暂停的实例。暂停的实例收到用户恳求后，启动核算节点，恢复为运行中的实例。
咱们经过监控核算的连接数，没有连接则向管控建议暂停。
暂停后，咱们收回了核算层一切资源，不再对核算资源收费，仅对存储资源进行收费。接入层收到用户恳求后，管控则会启动实例，供给给用户拜访。
这傍边比较重要的是恢复时间，也便是冷启动时间。在恢复时间上，咱们做了相当多的优化，包含找耐久化的日志位点以及 BP 和事务系统的初始化。现在，恢复时间能做到仅需2秒。
有的读者可能会感兴趣核算存储别离的架构细节，接下来简要共享一下架构细节。
在核算层，咱们运用的是的 TXSQL，彻底兼容 MySQL 协议，可以复用社区的 bugfix 和特性。主从仿制运用 redo 仿制，长处是延迟低。redo 日志不落在本地，而是发送给存储层。
在存储层，咱们运用的是云硬盘的 HiStore 存储平台，确保了数据安全、GB 等级的备份回档、以及性能与本钱的多种存储选择方案，咱们在 HiStore 中参加数据库的逻辑，完成日志回放以及算子下推。
咱们假如不熟悉数据库也不要被这个这些名词吓到，咱们对外其实便是供给的是与 MySQL 共同的数据库服务，区别是内部咱们做了核算存储别离，别离之后核算层的资源可以更自由、灵敏地分配。
三、应用场景
应用场景是广大开发者比较关心的，接下来给咱们共享六类场景的实践应用。
1. 慢查询
当开发者的 SQL 优化得不够好，或许偶尔需求全表扫描分析数据时，就会呈现慢查询，与慢查询相伴的往往是 CPU 运用率高（由于扫描的数据比较多）。
这也是用户能切实感知到的，从上图的监控中可以看到慢查询与 CPU 是正相关的。假如用户购买一个比较大的固定标准的实例，那么将承当额定的本钱；假如购买的是小标准实例，那么在慢查询到来时用户的 CPU 会被占满，从而影响事务。运用Serverless 数据库就不必担心这个问题，大部分时间Serverless 数据库以低 CCU 进行付费，慢查询来临的时分可以马上用到额定的 CPU，所以全体上也仅仅影响慢查询时间的计费。
2. 守时任务
与慢查询相似，有相当多的事务都有守时处理逻辑，包含守时整理旧数据、守时生成前一天的报表等。上图可以看到，用户在每天 0 点会跑十分多的恳求，但平常大部分时间是一个低负载。用户运用了 Serverless 数据库之后，也不必去对标准和费用做权衡了，和上一个例子相同，用多少就计费多少。
3. 归档数据库
假如长期不必数据库，就不必对 CPU 和内存进行收费。这类通常见于一些档案数据库、机器学习的样本数据库、个人家庭的前史传感器数据库等，不会常常运用，而是偶尔拜访的状态。这类数据的常见的做法是直接存在 COS 里，需求的时分去下载。而Serverless 数据库有一个很大的长处便是需求的时分马上可以供给索引，且拥有强大的分析功用，开发者不需求自己去写代码就能搜索到需求的数据。
4. 低频拜访的事务
对于平均每天的拜访量小于 10 次的低频拜访事务，例如个人博客、垂直社区论坛、微信小程序，咱们与云函数、云开发、微信云保管有深化合作，能完成拜访完毕后就停止计费。
5. 开发测验环境
上图可以看到在一周时间内，用户在晚上、周末都没有拜访和运用。用户经过 TDSQL-C Serverless 数据库的主动暂停功用，节省了很多研发测验本钱。
6. 微服务场景
随着微服务越来越流行，每个独自的服务负责的功用也越来越小，随之对应的是微服务后端的数据库的负载也会变小。一种做法是多个微服务共用一个大的数据库，但这会带来相互影响的问题。所以，Serverless 数据库供给小标准的数据库实例，来确保微服务之间的阻隔性。
四、总结与展望
TDSQL-C Serverless 补充了数据库领域中 Serverless 的空白。在主动扩缩容上，可以使 CPU 瞬间用到最大标准，按运用量计费上可以按 CPU 实时的运用量进行计费，不运用不计费上冷启动时间是 2 秒，现在在 Serverless 数据库中是绝对领先的。未来咱们也会在冷启动上做进一步的优化，以及帮助客户进一步下降运用本钱。
