揭秘技术内幕｜数据库单机性能是如何优化的？

主要观点总结

本文介绍了阿里云自主研发的下一代关系型分布式云原生数据库PolarDB，它在兼容传统数据库生态的同时，突破了传统单机硬件的限制，为用户提供大容量、高性能、高弹性的数据库服务。文章详细描述了PolarDB在TPC-C基准测试中的表现及其背后的技术原理，包括其核心技术之共享存储、性能链路、高并发优化、CPU和内存效率优化、IO链路优化、复制性能优化等。

关键观点总结

关键观点1: PolarDB的诞生背景

由于传统关系型数据库在面对快速膨胀和变化的业务场景时，对可扩展性（Scalability）以及可靠性（Reliability）的需求更加迫切，而NoSQL数据库又存在一致性及事务支持不足的问题。在此背景下，阿里巴巴自主研发的PolarDB出现，解决了这些痛点。

关键观点2: PolarDB的技术特点

PolarDB采用了共享存储的整体架构，通过RDMA高速网络互连的区块服务器一起向上层计算节点提供块设备服务。它兼具高性能、易用性和扩展性，通过软硬协同演进，提供了和本地盘一致的I/O时延能力和更强的IOPS能力。

关键观点3: PolarDB在TPC-C基准测试中的表现

PolarDB以超越原记录2.5倍的性能登顶TPC-C基准测试排行榜，以每分钟20.55亿笔交易（tpmC）和单位成本0.8元人民币（price/tpmC）的成绩刷新世界纪录。

关键观点4: PolarDB的优化策略

为了应对TPC-C基准测试中的挑战，PolarDB做了多方面的优化，包括高并发优化、CPU和内存效率优化、IO链路优化、复制性能优化等。这些优化策略极大地提升了PolarDB的性能和扩展性。

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