Google的分布式关系型数据库F1和Spanner
F1是Google开发的分布式关系型数据库，主要服务于Google的广告系统。Google的广告系统以前使用MySQL，广告系统的用户经常需要使用复杂的query和join操作，这就需要设计shard规则时格外注意，尽量将相关数据shard到同一台MySQL上。扩容时对数据reshard时也需要尽量保证这一点，广告系统扩容比较艰难。在可用性方面老的广告系统做的也不够，尤其是整个数据中心挂掉的情况，部分服务将不可用或者丢数据。对于广告系统来说，短暂的宕机服务不可用将带来重大的损失。为了解决扩容/高可用的问题，Google研发了F1，一个基于Spanner(看这里)的跨数据中心的分布式关系型数据库，支持ACID，支持全局索引。2012年初已上线。
F1的几个特性
高可用
可以说，几乎都是Spanner搞定的，Spanner通过原子钟和GPS接收器实现的TrueTime API搞定了跨数据中心时钟误差问题，进而搞定了分布式事务的时序问题，从而搞定了对外部的一致性。多个副本的一致通过Paxos搞定。
全局索引
基于Spanner提供的分布式读写事务(严格的两阶段锁+两阶段提交)，F1实现了全局索引。索引表和数据表实际上是两张表，这两张表一般来说存在不同的Spanner机器上，两张表的一致性通过Spanner的分布式读写事务解决。在这里，同一个事务中涉及的全局索引不宜过多，因为每多一个全局索引，相当于多一个两阶段提交中的participant，对于分布式事务来说，participant越多，性能越差，并且事务成功的概率越小。
级联Schema
思想和MegaStore类似，表和表之间有层次关系。将相关表中的相关数据存储在一台机器上。比如对于广告系统来说，就是将一个广告客户以及他的compaign等存储在一起，广告客户作为一张表，compaign作为另外一张表，广告客户表中每行代表一个广告客户，广告客户表叫做root表，compaign表叫做子表，广告客户表中的每行叫做root记录，compaign表中行叫做子记录，那么同一个广告客户下所有的compaign和这个广告客户都存储在同一台Spanner机器上。这样做的好处就是一个操作就可以取到所有的相关数据，join很快，不用跨机。
三种事务
- 快照读。 直接利用Spanner提供的快照读事务
- 悲观事务。 直接利用Spanner提供的读写事务，加两阶段锁
- 乐观事务。 基于Spanner的悲观事务实现的。这样的事务分为两个阶段，第一个阶段是读阶段，持续时间不限，不加任何锁，第二个阶段是写阶段，即commit事务阶段。基本思想是在读阶段将访问的所有行的最后一次修改时间保存在F1客户端，写阶段将所有的时间发到F1，F1开启一个Spanner的读写事务，这个读写事务会重新读取这些行的最后一次修改时间进行check，如果已经变了，说明检测到了写写冲突，事务abort。
F1默认使用乐观事务，主要考虑了如下几个方面：
- 由于读阶段不加锁，能容忍一些客户端的误用导致的错误
- 同样，读阶段不加锁，适合F1中一些需要和终端交互的场景。
- 对于一些出错场景，可以直接在F1 Server进行重试，不需要F1 Client参与。
- 由于所有的状态都在F1 Client端维护的，故某个F1 Server挂掉后，这个请求可以发给其他的F1 Server继续处理。
当然，这会带来两个问题：
- 对于不存在的行，没有最后一次修改时间，那么在其他读事务执行期间，同一条语句执行多次返回的行数可能不一样，这种情况在repeatable read这种隔离级别下是不允许的，这个问题典型的解决方案是gap锁，即范围锁，在F1中，这个锁可以是root表中root记录的一列，这个列代表一把gap锁，只有拿到这把锁，才能往child表中某个范围插入行。
- 对同一行高并发修改性能低。显然，乐观协议不适合这种场景。
部署
Google将广告系统使用的F1和Spanner集群部署在美国的5个数据中心，东海岸两个，西海岸两个，中间一个。相当于每份数据5个副本，其中东海岸一个数据中心被作为leader数据中心。在spanner的paxos实现中，5个副本中有一个leader副本，所有的对这个副本的读写事务都经过它，这个leader副本一般就存在leader数据中心中。由于paxos协议的运行只需要majority响应即可，那么一次paxos操作的延时基本取决于东海岸的leader数据中心和东海岸另外一个数据中心，和中间那个数据中心之间的延时。从这里也可以看出，对于写比较多的F1 Client来说，F1 Client和F1 Server都部署在leader数据中心性能最好。在这个配置下，F1用户的commit延时大概在50ms到150ms之间。读延时大约5～10ms。
参考资料
F1: A Distributed SQL Database That Scales
