王方銘，阿里巴巴技術專家，從DBA到產品研發，伴隨阿里雲數據庫產品成長至今，對數據庫技術、後端技術平臺建設有深刻的理解，目前主要負責RDS SQLServer產品研發工作。
早在2015年的時候，隨著阿里雲業務突飛猛進的發展，SQL Server業務也積累了大批忠實客戶，其中一些體量較大的客戶，在類似大促的業務高峰時，RDS的單機規格（規格是按照“內存*CPU*IOPS”一定比例分配，根據底層資源不同都會有各自上限）已經不能滿足用戶的業務需求，在我們看來也需要做Scale Out了。
但SQL Server並沒有完備的中間件產品，所以無論是邏輯Sharding還是隻讀分離，都需要用戶配合做應用改造，而從用戶角度看Sharding改動量很大，不是一時間能完成的，那麼更多是寄希望於我們來提供讀寫分離的方案，滿足業務需求。
那麼讀寫分離，我們第一個想到的即是AlwaysOn技術。但由於當時AlwaysOn對域控和Windows群集都是強依賴，而這兩者又對我們所依賴的基礎設施有很大挑戰，需要做很多突破產品限制的非標準化操作才有可能實現，並且還有安全風險。所以最後我們只能放棄AlwaysOn技術方案，重新設計方案幫助用戶度過難關。
面對這類客戶需求，我們的方案如何產品化是值得思考的。
一、產品快速發展
除了讀寫分離，產品上還有很多更重要的問題急需我們去解決，所以從2015年到2017年，我們經歷了一個飛速發展的階段，圍繞產品穩定性、多樣性以及用戶體驗做了非常多的事情，舉幾個點：
為了提高穩定性和用戶體驗我們最先替換了底層架構，這也為後續產品多樣化發展打下基礎；
為了滿足不同用戶需求，推出了SQL Server 2008R2 / 2012 / 2014 / 2016 Web / Standard / Enterprise不同Version、Edition的組合版本；
為解決上雲難問題推出了上雲評估工具，以及針對不同版本、不同場景的上雲方案全量備份數據上雲SQL Server 2008 R2版、全量備份數據上雲SQL Server 2012及以上版本、增量備份數據上雲SQL Server 2012及以上版本、SQL Server實例級別數據庫上雲；
為了提升用戶體驗支持更多特性，我們在SQL層提供了很多封裝的存儲過程，這裡有些看似簡單的功能在面對外部的安全、內部的SQL鏡像等因素的共同作用下，實現的挑戰還是很大的；
為了讓專家服務更智能、更能貼近每個用戶，我們研發了SQL Server CloudDBA集合了雲上大量性能、空間問題的解決方案。
在這當中依舊不斷有讀寫分離的用戶需求，每次遇到，我們都先引導到IaaS層用ECS自建實現。因為PaaS化的時機並不成熟。具體原因跟SQL Server當前的技術棧和雲產品的結合有著密切的關係，這裡也可以把我們背後的一些思考分享出來。
二、讀寫分離
首先明確我們討論的讀寫分離是什麼，MySQL的讀寫分離大部分是利用中間層做路由解析，基本上可以實現對應用端透明，只有少部分場景需要用戶做適配。
SQL Server並沒有成熟的中間件產品，本質上講，是TDS（Tabular Data Stream）不完全開放的原因，如果要做也是有辦法的，只是投入的成本遠大於收益。基於此，SQL Server無論利用當前何種技術實現讀寫分離，對應用來講都需要做一些適配。即使是使用AlwaysOn技術，在鏈接驅動的參數配置上也會不同，所以我們後面討論的讀寫分離都是基於這個前提。
三、技術選型
我們對比了SQL Server所有相關的技術棧：
其中數據安全、HA（High Availability 高可用）、DR（Disaster Recovery 災難恢復）以及備庫是否可讀是我們最關注的。
這裡的HA是指原生技術本身是否支持自動HA，當結合了部分雲產品後，我們也有能力把不支持變為支持。數據安全和災難恢復的時間基本是原生技術決定的，備庫是否可讀是對單一技術的說明，但做一些技術組合是可以把不可讀變為可讀的（比如Database Mirroring + Database Snapshots）。
最終綜合來看Transactional Replication和AlwaysOn是我們覺得有機會做讀寫分離產品化的技術。
接著我們單獨來看這兩種技術對比：
原理上講，Replication是邏輯複製，對比AlwaysOn的物理複製在性能、延遲、可靠性上都會有一定的差距。在產品複雜度讀、可控性上和易用性上，由於Replication過於靈活，細到表、列級別很難控制，無論用戶使用還是我們做產品化整個複雜度非常高，所以最終我們選用AlwaysOn。
四、AlwaysOn技術
AlwaysOn是原生支持High Availability和Disaster Recovery的技術，本身又分為Failover Cluster Instances（後續簡稱FCI）和Availability Groups（後續簡稱AG），下面的圖是FCI和AG的基礎架構：
其中FCI和常規版本的AG都依賴Windows Server Failover Clustering（後續簡稱WSFC）。不同點在於，FCI是Share Storage，而AG是Share Nothing；FCI是實例級別同步，而AG是DB級別。
那麼很容易想到，Share Nothing會有同步和異步的區別（和鏡像技術類似），其中兩者的區別點需要我們知道AlwaysOn的基本同步過程：
首先在Primary節點的日誌（Commit/Log Block Write）會從Log Cache刷到磁盤，同時Primary節點的Log Capture也會把日誌發送到其它所有Replica節點，對應節點的Log Receive線程把收到的日誌同樣從Log Cache刷到磁盤，最後會由Redo Thread應用這些日誌刷到數據文件裡。
這其中還有一步，就是在Secondary端刷日誌的時候，如果Primary節點等待這次返回的Acknowlege Commit，那麼就是同步模式；反之如果Primary端不等Secondary的返回，那麼就是異步模式，兩者的區別由此展開。
這是基本的同步過程，但無論是AlwaysOn還是Database Mirroring都存在一種情況，即同步模式下如果Secondary端異常，Primary端沒有收到它的心跳，也沒有收到這次的Acknowlege Commit，那麼也並不會算作寫入失敗。
因為它一旦認定Secondary異常，就不會等這次ACK，而是退化為類似異步的模式，但會把Secondary端的異常狀態記錄在基表裡，通過相關視圖 ：sys.dm_hadr_database_replica _states、sys.database_mirroring暴露出來，就是我們常見的NOT SYNCHRONIZING / Disconnect狀態。
這時候自動化運維繫統或者DBA就需要做判斷處理，等到Secondary修復重新聯機後，會向Primary報告End of Log (EOL) LSN，Primary端再向它發送EOL LSN之後hardened的所有日誌。
一旦Secondary端開始接收到這些日誌，並逐步刷到日誌文件中，那麼整個AG或者Mirroring相關的視圖又會標記其狀態為Synchronizing，表明正在追趕，直到Last Hardened (LH) LSN達到主備一致狀態，這時重新回到同步模式。
以前的情況一直是這樣。直到SQLServer 2017 CU 1引入了REQUIRED_SYNCHRONIZ ED_SECONDARIES_TO_COMMIT這個參數，參數名字很長，但也基本包含了它的作用，應對剛才的場景是可以讓Primary端一直等到Secondary節點重新聯機並同步後再提供服務。
瞭解了AG同步、異步以及FCI，再總結下我們關心的點：
在實際方案中，這些也可以結合起來，最終再和阿里雲產品整合做一個整體方案。之前也講到，阿里雲從15年就開始做類似方案來解決用戶問題，一直到最終PaaS化，也過度了三個版本。
五、雲上演進
第一版本我們使用了ECS、SSD雲盤、OSS、VPC、SLB作為基礎；在SQL技術上，我們使用SQL+WSFC+AD的方式，目前看這種方式支持的版本也非常多，從12到17都可以；驗證方式既可以用域控也可以用證書。
但有2個缺點：
成本高。除了Primary和兩個Secondary節點，還要有兩個AD節點，畢竟我們每個環節都要保證高可用；
穩定性不夠。網絡抖動的情況非常容易讓WSFC判斷異常，SQL端DB同時出現不可用。
這是第二版的架構，跟第一版相比，我們用到了HAVIP來解決監聽器問題，去掉了AD只能用證書做驗證，但也因此最小資源開銷降低到3。
這個方案也是之前在阿里雲上用的比較多的，但同第一個方案一樣，在網絡穩定性上會有很多挑戰，因為我們未來面對的場景不只是同城跨可用區，還會有更多跨Region以及打通海外的場景，所以這個方案也只能Cover一部分用戶的需求，但對我們不是一個最終方案。
最終我們找到了方案三，去除了WSFC和AD，只關注基礎雲產品和SQL本身。
最重要的是跟方案二相比，對網絡的抖動敏感度會更低也更可控，最多是在Primary端出現Send Queue的堆積，這個我們完全可以通過SQLServer相關的Performance Counter監控並做一些修復調整。
但沒有方案是完美的，可控性強的代價是，這種無群集無域控架構原生是不具備HADR能力的，這點熟悉WSFC的同學可以知道。之前架構的HA都是依賴WSFC，包括健康檢查、資源管理、分佈式元數據通知維護以及故障轉移，所以這時候就必須我們自己去解決這個問題。
為此我們也做了很多努力，最終實現了支持AlwaysOn無域控無群集的HA系統，不依賴Cluster完全自主可控的HA。
六、產品化
最終的產品架構如下，首先會保證有2個同步節點做主備，並且儘量分配在不同的可用區，其它只讀節點默認是異步，最多可以有7個只讀節點；用戶的訪問鏈路可以有三種：
讀寫鏈路：會指向兩個同步節點，由我們的HA來保證高可用；
統一隻讀鏈路：根據用戶需求設定，把指定的Replica節點綁定到一起按照一定的權重比例分配鏈接；
單一隻讀鏈路：即每個只讀節點會提供一個單獨的鏈接，讓用戶也可以自己靈活配置，比如用戶的APP Server就是在可用區A，那麼就可以直接訪問可用區A的只讀地址，避免再通過統一隻讀被路由到其它區域。
至此，SQLServer AlwaysOn已經在阿里雲PaaS化，當然目前只是支持最主要功能，後續還有很多可以完善豐富的地方。如果大家有任何好的建議或者問題，也很歡迎留言與我交流。
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