GaussDB(for MySQL) Serverless全面商用：无感弹性，极致性价比-每日运维

技术背景

对于现代企业级IT系统，数据库往往是作为底座一般的存在，数据库的稳定性、可靠性如果难以保障，整个系统的平稳运行将无从谈起。出于如上考量，在部署数据库资源时，客户基本都会较保守地进行配置，包括但不限于计算、内存、存储等多种资源及参数设置，通过一定程度的资源冗余来保障业务高峰时数据库的正常运行。

然而，在业务波谷期，冗余配置的数据库资源会大量闲置，成本空转，而在面对预期外的激增业务压力时，即使已经保守配置，数据库资源也有可能出现短时间的不足情况，系统整体有受损风险。

除了以上典型的企业级用户，云上还存在大量低频小规格的数据库使用场景，如研发测试环境、小程序云开发、学校的实验教学环境等。这些场景中，用户往往对数据库规格要求不高，但也有一定业务连续性要求，不能通过不断创、删按需实例解决，即使购买较低配置的包周期实例，完全无负载的时间段稍长，仍显得成本浪费问题严重。

针对这些客户场景及痛点问题，Serverless数据库无疑是很好的解决方案。数据库集群资源将随客户业务负载动态弹性扩缩，需要时多用，不需要时少用甚至不用，真正做到了负载与资源动态匹配的按量付费模式，助力企业级用户进一步降本增效，同时普惠万千中小客户，彻底打破云数据库的使用门槛。

特性价值

（1）业务无感的秒级弹性：面对负载突增或预期外压力，纵向扩容秒级完成，业务无感知；支持横向扩容，结合proxy负载均衡和高性能全局一致性能力，应用侧可平滑享受弹出的只读来分担流量压力，无需人工介入或业务改造。

（2）负载与资源动态匹配，极致性价比：数据库实时性要求高，但使用需求不稳定，峰均比高的场景，或业务平常整体负载较低，但偶有大幅波动或预期外负载的场景。此类场景下，相比固定规格，Serverless实例平均可降低使用成本超30%，特定情况甚至有80% +的成本降低。

实现原理

Buffer Pool快速弹性伸缩，

降低伸缩过程对业务的影响

（1）分阶段采用多线程并行处理Buffer Pool伸缩中的页面处理和多个哈希表重新映射。充分利用并行能力，减少Buffer Pool扩缩容时间。

（2）针对扩缩容中涉及到的页面和哈希表对应的内存，采用在临界区外预申请和延后释放等方式，缩短临界区时间，减少对业务影响的时间。

（3） Buffer Pool Chunk的初始在临界区外进行，并且在临界区内采用O(1)时间复杂度的方式加入到空闲链表，缩短临界区时间，减少扩容场景对业务影响的时间。（4）通过遍历事务链表重构锁记录哈希表，避免重构锁记录哈希表时出现的大量无效遍历，缩短重构锁记录哈希表的时间。

高性能全局一致性，

横向拓展对业务平滑

GaussDB(for MySQL)提供基于内核层的高性能全局一致性服务，使得客户在使用横向拓展的serverless集群时，无需担心弹出只读与主节点的一致性问题，保证发往集群任意副本的读请求都可以获得强一致性的结果。

计算节点间通过高性能网络做LSN同步，当业务入口到Proxy层，Proxy会将读请求发送到只读节点，此时若读节点发现LSN落后于主节点，会等待当前的LSN推进到主机最近的LSN位点后，再读取最新数据返回，允许等待的超时时间和超时分发策略用户可设置，真正做到满足各个用户实际场景的高性能全局一致性。

业务场景/流程

购买Serverless实例

（1）进入购买云数据库 GaussDB(for MySQL)页面。

（2）在“服务选型”页面，计费模式选择“Serverless”。

（3）按需选择算力范围和节点数量即可，如需横向扩展能力，可在创建完成后设置只读节点数量范围。

修改Serverless配置

购买Serverless实例后，可根据需要修改Serverless算力的最小值和最大值，包括设置集群中允许横向拓展的只读节点上限，当只读节点已经纵向扩展到设定规格上限，集群中现有的只读节点的CPU使用率或内存使用率仍然满足纵向扩展的条件，则会自动触发只读节点的横向扩展。

总结