这次天池 PolarDB 数据库性能大赛竞争相当激烈，眼睛一闭一睁成绩就会被血洗，最后榜单成绩是第三名，答辩翻车了，最终取得了大赛季军。云计算领域接触的是最前沿的技术，阿里云的 PolarDB 作为云原生数据库里程碑式的革新产品，也为这次比赛提供了最先进的硬件环境。
随机写和随机读都会根据 key 定位到具体的数据分片，转变为具体某个 DB 分片的读写操作。Range 查询需要定位到分片的上界和下界，然后依次顺序将分片进行遍历。
单个 DB 分片视角：每个 DB 分片主要分为索引文件、MergeFile、数据文件。其中索引文件存储数据的 Key 以及 Offset，MergeFile 的作用用于聚合 IO，
数据文件视角：比赛初期数据文件与 DB 分片采用了 1 对 1 的架构设计，后期为了降低随机IO，提高写入速度，
当下一个数据来时执行同样的操作，当 MergeBuffer 填满 16K，使用 DIO 将 16K 数据批量刷盘。
细节决定成败，因为三个阶段都会重新打开 DB，所以 Open DB 阶段也成为优化的关键一环。
当缓存池 8 个分片全部被填满，将重新从头开始，重复利用已被释放的缓存分片。针对 Range 范围查询采用 2 个预读线程持续读取数据分片到可用的缓存片中，Range 线程顺序从缓存中获取数据进行遍历。整个过程保证预读先行，通过等待/通知控制 Range 线程与预读线程齐头并进。
在 Range 阶段如何保证预读线程能够充分利用 CPU 时间片以及打满 IO？采取了以下优化方案：
Range 线程和预读线程的逻辑是非常相似的，Range 线程 Busy Waiting 地去获取缓存片，然后等待所有段都预读完成，遍历缓存片，释放缓存片。预读线程也是 Busy Waiting 地去获取缓存片，获取预读缓存片其中一段进行预读，通知 Range 该线程，释放缓存片。两者在获取缓存片唯一的区别就是 Range 线程每次获取不成功会 usleep 让出时间片，而预读线程没有这步操作，尽可能把 CPU 打满。
因为比赛环境的硬件配置很高，这里使用忙等去压榨 CPU 资源可以取得很好的效果，实测优于条件变量阻塞等待。然而在实际工程中这种做法是比较奢侈的，更好的做法应该使用无锁的架构并且控制自旋等待的限度，如果自旋超过限定的阈值仍没有成功获得锁，应当使用传统的方式挂起线程。
为了让预读线程的性能达到极致，根据 CPU 亲和性的特点将 2 个预读线程进行绑核，减少线程切换开销，保证预读可以打满 CPU 以及 IO。
为了防止自定义 Allocator 分配的内存被外部接口回收，将分配的 string 保存在 threadlocal 里，确保引用计数不会变0。
整个比赛取得的最佳成绩是 414.27s，每个阶段不可能都达到极限成绩，这里我列出了每个阶段的最佳性能。
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