分布式存储的七方面问题
存储领域内的很多知识，可以归结于7个方面： 复制、存储引擎、事务、分析、多核、计算和编译。
分布式存储
什么是分布式存储呢？如果一个存储系统，不管是对象、块、文件、kv、log、olap、oltp，只要对所管理的数据做了Partitioning&Replication，不管姿势对不对，其实都可以归纳于分布式存储。分布式存储就是：Partitioning以多机scale，Replication以灾备容错。
1. 复制
复制是解决可用性，可扩展性和高性能的关键。为了灾备，数据需要冗余存储；为了高可用，服务需要hot standby。缺乏灾备的系统难以在生产环境使用。元数据和数据的维护均离不开复制，复制可转移而不可消除。复制引出了多副本一致性问题，而一致性保证需要考虑各种软件和硬件故障，以及误操作。共识算法和复制日志是解决复制问题的核心，具体涉及：
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故障检查，租约协议；
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选主算法，primary uniqueness invariant，网络隔离，脑裂，双主，拜占庭故障，failfast/failstop，failover；
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日志复制，RSM；
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membership change，或者config change，主机上下线管理，扩缩容；
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数据复制，data rebalancing，data recovery；
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副本放置逻辑和副本路由逻辑；
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primary和backup之间如何fence？
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外部一致性，线性一致性；
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pipeline，fanout，primary-backup，quorum-based，gossip；
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分布式日志，active-standby架构，active-active架构；
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2. 存储引擎
此处的引擎是指本地的持久化存储引擎，持久化存储引擎要考虑CPU和memory系统和持久化设备之间的速度和带宽差异，可以总结为1-3-5。
1-3-5
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1是指fsync的调用，以及和fsync地位等同的函数的调用。调用次数，调用频率，在多少数据上施加调用等。设备的带宽和利用率是否合理，fsync的调用怎么均摊到更多io次数和吞吐之上呢？
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3是指读/写/空间的放大。怎么tradeoff，牺牲一个保住其他两个呢？
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5是指WAL的5个LSN，分别为prepare point，commit point，apply point，checkpoint，prune point。
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处于prepare point和commit point之间的数据需要group commit；
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处于apply point和commit point点之间的提交数据需要apply到内存的数据结构之上以后对读可见；
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内存数据结构需要以一定的调度策略存档于持久化设备, checkpoint就是存档点；
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recover from crash需要从最近的checkpoint点恢复到commit point；
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而一段checkpoint完成，则截止该checkpoint的日志可以截断，因此存在一个不大于checkpoint的点，是为prune point，截止改点的日志和老的on-disk镜像可以安全删除。
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因此这5个点始终保持一条约束：它们之间存在全序关系。
数据结构和算法
内存和磁盘数据的管理，需要用到丰富的数据结构和算法。此外解压缩和编解码算法用于降低数据的size，也很有意思。
3. 事务
事务是指ACID，很多存储系统，其实可以用事务做baseline进行分析，看这个系统在原子性，一致性，隔离性和持久化四个方面的设计究竟走多远。其实事务反应了正确性和并发性的折中。作为事务的使用方，理论上（实践上未必），并发访问存储系统时，不需要担心结果不正确的问题。假如这种担忧存在，一定是事务处理上，牺牲了某些正确性，偏向了并发性，将错误处理和选择权交给了使用方处理，使用方需要额外花费心智在客户代码中插入fence代码和做容错处理。
存储引擎部分，其实已经或多或少地涉及到了事务处理的提交协议，提交协议主要解决事务的A和D。事务处理的核心是并发控制（concurrency control）协议。并发控制主要解决这样的问题：
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两个并发事务冲突（读写，写读，写写），应该怎么处理呢？加锁等待还是检测到冲突主动夭折呢？
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已经提交的事务对数据库的影响，怎么对当前outstanding事务的读操作可见呢？
这两个问题本质是隔离性和一致性，冲突事务加以同步，前置的提交事务对后置outstanding事务可见。
理想的正确性是这样子的：所有的事务，不管是否存在冲突，都一个一个串行执行，时间上没有任何重叠。理想的并发性是这样子的：所有事务都没有冲突，可以以最佳的并行度同时执行。但现实是冲突始终存在，解决冲突，意味着在并行执行的某个环节插入了同步点，需要判断和仲裁是否有冲突。
冲突等待，是lock-based CC协议；冲突夭折重试，是timestamp ordering CC协议。前者就是所谓的悲观事务，后者则为乐观事务。事务处理在Jim Gray的书中和知名教材里其实已经讲得很清楚了。这里只提一下乐观事务的冲突检查的直观性的简单的理解：两个事务存在两种定序方法，一种是由TSO分配的时间戳确定的顺序，一种是由数据依赖（WAW，RAW，WAR）确定顺序。如果这两种顺序破坏事务之间的偏序关系，那么这两个事务必然冲突，可以选择让一个事务夭折并且重试。
定序是一个比较关键的问题，比如乐观事务的begin和commit的时间戳分配，悲观事务的基于时间戳的死锁预防也会用到时间戳的分配。
存储系统自身做了partitioning之后，单个partition的事务处理可下沉于本地存储引擎，然而如果一个操作涉及对多个partition的修改，则需要考虑跨partition的事务处理能力。其实分布式事务并没有一个清晰的定义，但蕴含了“跨（across）”的意思，不管是提交协议还是CC协议，都依赖于分布式存储系统的实现或者单机事务的实现。虽然有很多文献中反复用到2PC和3PC，但有时候是指提交协议，有时候是指CC协议，有时候是指提交协议和CC协议的混合体。
事务给存储系统的行为做出了明确的定义和保证，从事务的角度可推测系统的实现，比如加锁的粒度，多版本的管理，全局同步点，怎么处理write-too-late问题。
4. 分析
分析处理涵盖的东西太多了。从一个角度看，是怎么实现SQL语言；从另一个角度看，是怎么实现一个分布式系统由SQL驱动起来工作。一条文本的SQL语句，历经分词，语法分析，访问catalog和语意分析，关系代数的等价变化，形成逻辑的查询计划，然后根据数据的分布，算子自身特点和计算资源状况，生成物理执行计划。
一条SQL可以对应多个逻辑执行计划，一个逻辑执行计划，对应多个物理执行计划。比如join的顺序，join的算子的实现。谓词过滤时谓词的顺序，谓词是否下沉。一个关系代数的算子，有多种的不同实现算法，而多个关系算子，不同的计算顺序也会有不同的执行效率。根据先验知识，使用启发式的策略；或者利用数据分布的统计信息，采用某种cost估算模型；又或者根据已有执行经验，自适应地调整到最优或者次优的执行计划。
在计算层，通过三大优化策略parallelism，pipelining和batch加速处理。比如数据经过parititioning形成多个partition，放置于多机上，采用MPP的方式，做多机的并行处理。计算的过程可以看成是把关系作为输入，流经执行树的叶子节点，汇聚于根节点，每个节点的对应算子的具体算法实现所输入数据进行处理后输出。从计算模型的角度看，有这么几种情况：
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tuple-at-a-time：采用了迭代器的模式，当前迭代器执行get_next时，调用child算子对应迭代器的get_next获取计算所需的输入tuple，然后执行一段计算代码，产生一个输出tuple，发射parent算子。
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full materialization：每个算子接收到全部的输入数据，计算出输出结果，交给下一个算子计算。这种方式类似于批处理。
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vectorized execution：数据在内存中按列存储，以数组表示。选择数组的大小，让其可以在L1 data cache中装得下，然后执行树的每个算子执行tight for-loop按数组处理数据。这样即避免了full materialization过多的资源索取，又能避免tuple-at-a-time的处理单个tuple的overhead，同时对cache更加友好，减少spurious invalidation，提升speculative cache missing的产生。同时简单tight for-loop，编译器能更好点编译成高效执行指令，同时也能更好地填充CPU的指令流水，充分利用CPU的multiple issue的功能加速简单指令的处理。
在存储层，数据采用列式存储，可获得很好的编码效率，降低读放大和空间放大，访问持久化存储的带宽被高效利用，CPU和Memory的带宽增速相对于持久化存储带宽增速表现出了显著的差异，使用CPU的计算交换磁盘带宽，提升了数据的处理能力。
列存，向量化执行引擎，MPP是现代分析性数据库的关键技术。
5. 多核
从编程实现的角度看，多核scale，CC协议，共识算法是计算机中比较有挑战，并且是纯自然的问题。即便技术上不深入接触数据库，也对这三个问题相当地痴迷，被数据库技术的吸引加入这个领域，或多或少和这三个问题相关。
为什么多核如此重要呢？
假设摩尔定律，没有功率墙的限制，世界会怎样呢？显然我们不需要修改老代码，只要增加单核晶体管数量，老代码自然而然会提升。我们撞到了功率墙后，发现需要增加核数以提升计算速度。现在问题来了，我们的代码已经写成了多线程执行，那么随着核数增长，修改worker线程池的大小，老代码的计算能力会随着核数增加而持续增加吗？显然不是这样，因为多核上的scale受到阿姆达尔定律的制约，当代码中串行执行的部分占比1%时，256核机器只能最多加速到72倍，如果是10%，只能最多加速到10倍。显然修改线程池的大小，并不是一个好方法，减少代码中contention才是关键。
这种情况下，speedup想要随着核数而scale，发现很多算法，数据结构，CC协议和分析处理的算子实现，需要case-by-case重构以减少contention，重构方式是采用lockfree算法。但是这还不是事实的全部，当面对多核scale时，其实我们面对的是一个新的分布式系统，这个新的分布式系统是以interconnect为网络，以核为计算资源，并且还需要考虑屏蔽内存体系的延迟。如果说原来的分布式系统中，我们倾向于每个机器各干各的，数据做到均衡，计算资源就可以充分利用。对于多核编程同样有这个问题，怎么将原来的任务均匀地拆成多个子任务，然后多个子任务可以齐头并进，几乎同时冲线结束。显然数据拆分不均衡，跨核通信等因素都会造成快核等慢核的问题。同时，多核处理时，倾向于协作完成一个共同的任务，而非各干各的，这种情况下，将任务均匀拆分成子任务的的调度代码，共享的数据结构的访问代码，多核彼此之间等待本身就是同步点，即contention，总之，contention怎么降低呢？
现实中，lockfree算法，怎么描述和验证正确性呢？我们对比其他两个问题的思路，或许有解法。比如共识算法中，采用invariant描述算法；而CC协议中，采用反例（anormaly）攻击算法。或许这两种方法相互结合，能够帮助我们研究lockfree算法。
多核scale的挑战性很大，但这可以让具有优势的传统数据库和数据库的新进入者，处于赛道的同一起跑线，比拼谁的代码case-by-case优化做得好。
也有不少团队，在思考异构计算加速数据处理，这同样充满机会。但是，依靠程序员的心智构造精巧而高质量的代码，费时费力。或许的确应该通过编译器的后端技术一劳永逸解决这类问题，现在做不到，不代表未来也做不到。到时候，有人看着前人写得如此复杂的代码，就好比我们现在看到泥板书和带孔的卡片。
6. 计算
计算主要讲执行引擎， 执行引擎是一个很大的scope，目前roadmap已经建立，但是缺乏baseline，待两者都ready之后，会补充。
7. 编译
编译对数据库的渗透是全方位的：比如计算引擎在向量化之外可采用编译技术优化性能。数据库中很多case-by-case的性能优化，需要深入研究体系结构，异构计算加速处理也需要使用编译技术。流批DSL脚本使用现有的SQL执行引擎做计算，UDF扩充等。目前动机已经明了，但roadmap和baseline尚未建立，两者ready之后，也会补充进来。
