阿里云研究型实习生 - 云原生数据库和CXL的结合研究
任职要求
1）结合PolarDB交付相关技术优化的架构设计、实现代码、性能测试报告；
2）产出论文、专利一篇；工作职责
随着互联技术的快速发展，CXL（Compute Express Link）为云原生数据库架构设计与优化带来了全新机遇。CXL通过与本地内存一致的load/store语义，实现硬件支持的内存池化和共享，并支持多种形式的内存扩展。本项目聚焦于探索CXL在云原生数据库中的应用，主要研究内容包括但不限于以下几点： 1. CXL分离式内存场景下的索引设计与优化：研究如何在分离式内存模型中构建高效索引，提升数据访问性能。 2. 基于CXL共享内存的分布式事务协议优化：设计适配CXL共享内存特性的分布式事务协议，提高事务处理效率。 3. 基于CXL共享内存的新分布式锁协议：开发高效的分布式锁机制，以更好支持并发控制。 通过本项目，将充分挖掘CXL在云原生数据库中的潜力，推动架构的灵活性和性能进一步提升。
Tair是基于云原生基础设施的KV数据库产品。在技术上期望通过云的规模化效应，基于云基础设施，面向海量的各种规模的客户提供更低的成本和更好的弹性。从工程实践和业务分析上看到对比当前主流的单租户架构模式，多租户的架构聚合度提升带来的成本优化能极大的提升云数据库的竞争力，但同时在租户影响上面对的挑战也比较大。 基于以上背景，本项目期望聚焦如下技术问题的研究： 1.优化KV存储引擎在复杂流量场景和多租户场景的延迟表现； 2.KV存储引擎在多租户场景下的资源隔离、限流相关技术研究； 3.研发多租的分布式KV集群如何在提升弹性的同时能更高效的利用资源。
基于存储和计算分离的第一代云原生数据库，其CPU和内存资源依然强绑定，导致计算和内存资源不能实现按量付费。因此，本团队对三层解耦技术进行了探索和实现，完全分离数据库内的CPU，内存，存储资源，并构成三个独立的资源池，用户可弹性扩展任何一种资源，且只需为其动态消耗的资源买单。基于以上背景，本项目聚焦但不局限于以下关键问题的研究： 1、基于三层解耦形态的分布式事务机制。在资源三层解耦部署形态下，已有的分布式事务机制不再适用，需研究适用于三层解耦部署形态的高效分布式事务机制； 2、基于三层解耦形态的死锁检测机制。对于并发执行的事务，如何结合三层解耦技术来避免死锁的发生，以及如何尽早检测到死锁并打破死锁，以减少事务执行的等待时间； 3、探索结合机器学习的资源弹性扩缩容机制。如何结合机器学习的方法来对用户业务流量进行预测，并在数据库集群维度对资源进行调度和分配，在满足用户业务对数据库性能需求的同时，提升资源利用率并降低成本。
发现数据库系统的性能瓶颈并作出针对性优化是一项重要工作。随着各类智能算法的发展和应用，学术界和业界也逐渐开始利用智能算法优化数据库系统中的各种模块，我们也考虑在实际产品中实现智能化数据库调优能力，项目内容包括但不局限于: 1、数据库可观察性接口：云原生数据库系统含有多种资源，针对性能问题实现系统可观测接口，数据收集与清洗； 2、数据库可操控性接口：定量化数据库系统对外提供的可操控接口特性； 3、多时间尺度的数据库性能分析模型：需要将已有的系统可观察性和可操控性模型化、定量化，建立多时间尺度的系统状态评估模型和状态迁移模型； 4、具有特征性的数据库性能调优算法：基于已有的可观、可控接口及数据库性能模型，设计并实现用于智能化自适应的数据库性能调优算法。
职位描述： 1.探索业界领先的云原生分布式数据库技术，发表高水平论文或专利，提升蚂蚁集团在数据库领域的业界影响力； 2.将研究成果落地应用，解决蚂蚁集团以及外部客户应用数据库的实际问题，满足业务需求； 3.与国内外数据库领域的一流研究机构进行交流与合作。 技术研究方向 基于新型硬件的数据库技术 安全加密数据库 数据库隐私保护 数据库智能与自治数据库