openGauss企业级开源数据库：架构设计原理与核心特性深度拆解

前言

openGauss作为华为主导、社区共建的企业级开源关系型数据库， 自 2020 年开源以来，凭借高性能、高安全、高可用、易运维四大核心优势，已在金融风控、运营商核心系统、政府政务平台等关键领域实现规模化应用。其架构设计深度适配企业级场景痛点，融合 NUMA 多核优化、行列混合存储、AI 自治运维等前沿技术，同时兼顾技术严谨性与理解易用性。

一、 openGauss 数据库特性分析

1.1 openGauss 数据库架构结构图

openGauss 数据库源于 PostgreSQL-XC 项目，内核源于 Postgres 9.2.4，总代码量约 120W 行，其中内核代码约 95W 行。华为结合企业级场景需求，深度融合其在数据库领域多年的经验，新增或修改了内核代码约 70W 行，内核代码修改比例约占总内核代码量的 74%。这基本上可以算是"脱胎换骨"般的改造，并且从根本上解决了部分 PG 原生架构所带来的缺陷(如，事务 ID 回卷等)。

openGauss 开源项目着重在数据库架构、事务管理、存储引擎、SQL 优化器、以及鲲鹏芯片做了大量优化，以实现其企业级关键价值特性：高性能、高安全、易运维、全开放。

1.2 openGauss 数据库架构特性

openGauss 数据库以高性能、智能化与多场景适配为核心设计目标，通过分层化组件协同构建高效灵活的系统架构。其架构涵盖并发处理、核心计算与存储引擎三大层面：作为基础支撑的数据库线程池，采用高效线程管理机制，能在高并发场景下智能分配资源，提升多任务并行时的资源利用率与响应速度，为上层组件提供稳定执行环境；

• 核心计算层的 SQL Engine 作为中枢，集成基础处理模块（含 SQL 接口、解析器、优化器及并行执行功能）.
• 智能优化模块（融合 AI 自调优、ABO 优化器、In-DB ML 等创新技术，提升 SQL 执行效率与智能运维能力）及扩展能力模块（支持用户自定义功能扩展）；
• 存储引擎层则创新采用多引擎架构，包含适用于 OLTP 场景的 MVCC 行存储引擎、为实时业务提供极速访问的内存引擎，以及针对 OLAP 场景优化的列存储引擎，可根据业务需求灵活选择存储模式。

这种分层模块化设计，使 openGauss 能同时适配 OLTP、OLAP 及实时混合负载场景，兼具智能优化与灵活扩展能力，满足多样化业务需求。

二、内核核心模块深度解析

2.1 线程管理架构设计

openGauss 采用精细化的线程架构设计，通过分类管理与协同工作，实现了高并发、高可靠的企业级数据库能力。其线程体系主要分为通用线程管理 与主备相关线程两大模块，各线程职责明确、分工协作，支撑起数据库的全链路运行。

在通用线程管理层面，涵盖了多种功能线程：

• 业务处理线程是客户端请求的核心处理载体，负责 SQL 解析、优化与执行的全流程，我们可通过如下语句查看当前活跃的业务线程：；

SELECT pid, application_name, state FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active';

• 日志写线程保障事务持久性，将 WAL 日志及时刷盘；
• 数据页写线程（含 PageWriter、BgWriter）解决页面断裂问题并均匀分布脏页刷盘 IO；
• 统计线程收集数据库资源、对象、SQL 运行等统计信息，为性能分析提供支撑；
• 管理线程（Postmaster）作为线程调度中枢，负责线程启停、故障重置；
• 检查点线程周期性发起全量 / 增量检查点，缩短故障恢复时间，我们可通过配置开启并调整周期；

-- 开启增量检查点，设置检查点周期（默认1min）
ALTER SYSTEM SET enable_incremental_checkpoint = on;
ALTER SYSTEM SET checkpoint_timeout = '1min';
SELECT pg_reload_conf();

• 轻量锁监控线程检测轻量级锁死锁，保障并发控制的稳定性；
• 清理线程（AutoVacuum 系列）回收 MVCC 产生的历史版本，避免空间膨胀；
• 归档线程完成 WAL 日志的归档操作，满足数据长期留存需求；
• JOB 线程实现定时任务的调度与执行；
• 服务启动线程 与子线程回收线程保障数据库启动初始化与子线程生命周期管理；
• 审计线程 与系统日志线程分别负责安全审计与日志收集；
• 告警检测线程 与百分比统计线程则在异常监控、SQL 响应时间分析等场景发挥作用。

在主备相关线程层面，专为高可用架构设计：

• 日志发送 / 接收线程实现主备节点间的 WAL 日志同步；
• 主备通讯线程 与心跳监测线程保障主备节点状态感知与通信；
• 并行恢复线程 与日志下盘线程加速备节点的数据回放与日志持久化；
• 日志发送 / 接收线程构建了主备数据同步的通道。

这种多线程协同的架构设计，使 openGauss 既能高效处理高并发业务请求，又能在主备场景下保障数据一致性与服务连续性，是其实现高性能、高可用的技术基石之一。

2.2 openGauss 单节点逻辑架构

openGauss数据库在逻辑架构上分为管理模块OM和CM、数据库实例 openGauss 以及存储节点：

• 运维管理模块OM（Operation Manager）：提供数据库日常运维、配置管理的管理接口、工具等
• 数据库管理模块CM（Cluster Manager）：管理和监控数据库系统中各个功能单元和物理资源的运行情况，确保整个系统的稳定运行。CM提供数据库主备的状态监控、网络通信故障监控、文件系统故障监控、故障自动主备切换等能力。
• openGauss 实例：负责存储业务数据、执行数据查询任务以及向客户端返回执行结果。在高可用架构下通常部署一主多备，并部署在不同的服务器上。
• 存储Storage：服务器的本地存储，用于数据持久化，支持集中式存储
• 客户端驱动：负责接收来自应用的访问请求，并向应用返回执行结果。客户端驱动负责与openGauss实例通信，发送应用的SQL命令，接收openGauss实例的执行结果。

其中，管理模块CM负责主备状态的监控和故障自动切换，CM分为cm_agent和cm_server：

• cm_agent：部署在数据库每个主机上，用来启停和监控各个数据库实例进程的数据库管理组件。功能包括：1）数据库实例启动和停止时负责拉起和停止本主机上部署的实例进程；2）监控本主机上运行的实例状态并将状态上报发送给CM Server；3）执行CM Server仲裁下发的命令。
• cm_server：进行数据库实例管理和实例仲裁的组件。主要功能包括：1）接收各个节点上cm_agent发送的数据库各实例状态；2）提供数据库实例整体状态的查询功能；3）监控实例的状态变化并进行仲裁命令的下发

2.3 存储引擎架构

openGauss 存储引擎架构围绕 "多引擎适配、事务保障、性能优化" 三大目标设计，通过行存、列存、内存引擎的协同，结合多项核心机制，实现了对 OLTP、OLAP 及实时场景的全面覆盖，同时保障数据的 ACID 特性与硬件性能的充分释放。

三、企业级能力的技术实现路径

3.1 NUMA-aware 多核优化技术

openGauss 高性能的核心在于"硬件特性深度适配+存储引擎场景化优化"，针对多核 CPU、大内存硬件特性，通过 NUMA 优化、原子指令加速等技术，在鲲鹏 920 服务器上实现 150 万 tpmC 单机性能，CPU 利用率达 95%+。

根据以上架构图我们可以看到，openGauss 根据鲲鹏处理器的多核 NUMA 架构特点，围绕 "减少跨核内存访问时延、最大化多核算力" 展开通过线程与内存的亲和性绑定，将业务线程固定到特定 DIE 对应的物理核上，同时让线程处理的数据也优先分配到同 DIE 的 DRAM 内存中，从而避免跨 DIE 内存访问的高时延。

• 通过以下命令当前 NUMA 节点信息，了解硬件架构，从而基于节点信息，通过参数绑定关键线程至目标 NUMA 节点，实现负载隔。

SELECT name, setting FROM pg_settings WHERE name LIKE '%numa%';

3.2 高可用：Paxos 自选主架构

openGauss 的 Paxos 自选主架构（DCF 自仲裁）是其高可用能力的核心设计，通过去中心化的协议机制，在保障数据一致性的同时，实现了主备切换的高效性与脑裂防护。架构如下

集群管理（CM）支持的 DN 选主仲裁协议，两种模式均适用于 1 主多备集群（1 主 1 备场景不适用）：

• Quorum 模式：基于多数派仲裁，聚焦同步备节点选举。当 DN 分片处于无主状态时，CM 在多数派 DN 完成 redo 后，选择 term 和 lsn 最大的同步备节点发送 failover 指令使其升主。
• DCF（Distributed Consensus Framework）模式：基于 Paxos 协议的自主选主模式，DN 节点可自动完成主节点选举，CM 仅负责数据采集、假死检测等辅助工作，不参与选主决策，与 "自仲裁能力" 深度契合，进一步提升故障切换效率。

两种模式适配不同高可用场景，共同支撑起 openGauss 集群的高可靠运行。

3.3 高安全：防篡改账本数据库

openGauss 防篡改账本数据库通过高效篡改校验算法与分布式存储设计，构建了一套兼顾数据一致性与防篡改能力的账本体系，通过数据和操作历史的一致性校验来保证用户数据无法被恶意篡改。在用户对防篡改表执行DML操作时，系统对防篡改表增加少量额外的行级校验信息，同时记录操作的SQL语句和数据的变化历史。通过特性提供的校验接口，用户可以方便的校验防篡改表中的数据与系统记录的操作信息是否一致。

• 接下来我们先创建一个场景实验一下

-- 1. 创建账本模式（开启区块链特性）
CREATE SCHEMA ledger WITH BLOCKCHAIN;
 
-- 2. 创建账本表（自动添加 hash 列，用于链式校验）
CREATE TABLE ledger.bank_trans (
    trans_id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    from_acc INT NOT NULL,        -- 转出账户
    to_acc INT NOT NULL,          -- 转入账户
    amount DECIMAL(10,2) NOT NULL,-- 交易金额
    trans_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP -- 交易时间
);
 
-- 3. 插入交易数据（自动生成 hash 值）
INSERT INTO ledger.bank_trans (from_acc, to_acc, amount)
VALUES (1001, 2001, 5000.00), (1002, 2001, 3000.00);

• 我们对其进行多次修改操作

• 然后进行校验数据完整性（返回 true 表示未篡改，false 表示已篡改），这里由于上面进行DELETE这个操作，我们的结果对比反馈肯定是false

SELECT CASE
  WHEN COALESCE(SUM(sub.is_consistent), 0) = (SELECT GREATEST(COUNT(*) - 1, 0) FROM blockchain.ledger_bank_trans_hist)
  THEN 'true'
  ELSE 'false'
END AS data_integrity_result
FROM (SELECT CASE
    WHEN a.hash_ins::TEXT = b.pre_hash::TEXT THEN 1
    ELSE 0
  END AS is_consistent
  FROM blockchain.ledger_bank_trans_hist a
  LEFT JOIN blockchain.ledger_bank_trans_hist b
    ON a.rec_num + 1 = b.rec_num
) AS sub;

3.4 易运维：AI 驱动的自治运维技术

openGauss 引入 AI4DB（AI for Database） 理念，通过机器学习实现参数调优、慢 SQL 诊断、索引推荐等自动化运维，减少 80% 人工操作，降低企业运维成本。通过整合机器学习 / 深度学习算法与硬件算力，构建了从 "自我安全、自我诊断自愈" 到 "性能优化、内核自治" 的全链路能力；它将数据库专家经验转化为 AI 决策，实现故障自动诊断修复、负载与参数智能调优、索引与存储自主优化，大幅降低人力运维成本。

四、生态与展望：开源协同与技术演进规划

4.1 openGauss 工具生态版图

从以上openGauss 的工具生态版图我们可以看出openGauss呈现出 "全链路覆盖、高兼容性、分层清晰" 的显著特点：

1. 全链路能力突出：从数据访问、开发、迁移、集成到运维管理，每个环节都有针对性工具（如分库分表中间件、多语言驱动、CDC 同步工具、云原生集群管理等），形成了 "数据生命周期闭环"，满足企业级用户从上线到运维的全场景需求。
2. 兼容性优势明显：深度兼容开源生态（如 ShardingSphere、MyBatis、Kubernetes）和商业工具（如 Veritas 备份、DataGrip 客户端），同时适配 x86、鲲鹏等多种硬件架构，降低了用户的技术切换成本，便于从传统数据库或开源生态平滑迁移。
3. 分层架构清晰：以 "数据库内核" 为核心，向上延伸工具链、向下适配硬件 / 操作系统，这种分层设计既保证了内核的独立性与先进性，又通过周边工具的丰富性提升了生态的实用性，体现了 "内核稳健 + 生态灵活" 的平衡。

4.2 开源社区生态进展

openGauss早在 2019 年宣布开源之初，openGauss 就同步启动开源社区运营，通过文档共建、技术研讨、贡献者激励等机制吸引全球参与者。经过多年沉淀，其生态规模持续壮大：目前已汇聚 820 家企业成员、7500 名活跃开发者，全球累计下载量突破 350 万次，无论是企业级伙伴的深度参与，还是个人开发者的代码贡献，都呈现出清晰的增长趋势，生态活力肉眼可见。

• 社区规模：全球 500+ 企业合作伙伴，100+ 高校合作（如清华大学、北京大学），代码贡献者超 3000 人，GitHub/Gitee 仓库 Star 数超 10 万。

• 行业应用：服务全球多加运营商（如中国移动、中国联通）、40+ 政府客户，在金融领域实现核心系统替换（某国有大行信用卡系统、某股份制银行核心交易系统）。

4.3 openGauss 未来技术方向

openGauss 未来将聚焦 "更智能、更安全、更高效" 三大方向，具体核心技术规划如下图：

围绕数据全生命周期构建数据全生命周期安全防护体系：传输阶段通过 HTTPS、SSL、TLS 保障链路安全；计算中通过全链路管理防止数据残留泄露；存储时采用透明加密等抵御拖库风险；运维环节借助防篡改管理确保操作可追溯；展示阶段通过动态脱敏、行级安全控制防范隐私泄露。以此实现端到端安全防护，为用户提供更可靠的数据库服务。

总结

如今，凭借高性能、高安全、高可用、易运维四大核心优势，openGauss已成为企业级开源数据库的优选之一。依托架构设计革新，融合NUMA多核优化、Paxos高可用架构、防篡改账本、AI自治运维等前沿技术，它通过AI自治运维有效降低企业TCO，同时兼容PostgreSQL生态，大幅降低业务迁移成本。未来，openGauss将进一步拓展全球化、云原生、AI融合等应用场景，持续推动开源数据库技术向更智能、更安全、更高效的方向演进。