当数据库文件存储在Azure中时，SQL Server 2016引入了快速备份的能力。这个feature依赖于XStore实现的blob snapshot的特性，XStore是一个日志结构的存储系统，备份几乎是实时的，因为它只需要维护一个指针(时间戳)指向当前日志的头部。Socrates扩展了这个feature，将备份/恢复的工作完全使用XStore snapshot。因此，Socrates可以不用消耗计算层的CPU和IO就可以在常量时间内完成备份或者恢复。在XStore的快照机制下，一个数百TB的大数据库也可以在分钟内完成备份。
https://levy5307.github.io/blog/microsoft-socrates/
当前，越来越多的企业和组织将数据托管在云上。同时其对DB系统提供了更高的要求。这些要求包括高安全性、高可用性、支持超大规模数据、低价及灵活的付费（pay-as-you-go）、以及高性能。此外，服务需要是弹性的，可以随着负载的变化自动增长或者收缩，使得用户可以利用pay-as-you-go的模式来节省成本。
事实证明，在云上使用传统的、整体架构的database架构是无法满足这些需求的：
为了解决这些问题，过去十年有很多对于OLTP database上云的研究。一个主要的idea是将计算功能和存储功能解耦，并且分别去部署计算资源与存储资源。第一个使用该idea的商业系统是Amazon Aurora。
当前论文描述了Socrates，一个新的OLTP database架构，其通过微软在Azure数以百万计的database的经验得来。Socrates将计算层与存储层分离开来，另外Socrates还将database log和存储分离，并将log模块作为一个一级模块。日志与存储分离也意味着持久性（由日志层实现）和可用性（由存储层实现）分离。持久性是为了防止数据库数据丢失的基础特性。可用性是在故障存在的场景下提供高质量服务所需要的。传统的实现通常将持久性实现和高可用性耦合在一起。其中高可用性是通过维持多个副本来实现。然而将两者分离是很有意义的：
分离两者使得Socrates可以采取更合适的机制来处理。具体来说，Socrates相比于其他失眠上的database，更少的存储在本地昂贵快速存储上的副本数量、更少的整体的副本数量、更少的网络带宽以及更少的计算资源来维护副本更新。
上表列出了Socrates在可扩展性、可用性、弹性、资源消耗以及性能的优异表现。如何做到这些是本篇论文的主题
State Of The Art
这一节介绍一些市面上常用的接触DBaaS系统。
SQL DB是微软Azure上的一款DBaaS。其基于HADR来构建。HADR是基于日志复制的状态机实现，其拥有一个Primary用户处理所有的update事务，并将update log同步至所有的Secondary节点。日志复制是分布式数据库系统中保持副本一致性的标准做法。另外，Primary会周期性的备份数据到Azure的XStore存储服务上：
下图所示为HADR的架构图:
Secondary节点只处理只读事务，当一个Primary挂掉时，其中一个Secondary会被选为新Primary。使用HADR架构，SQL DB需要四个节点（一个Primary和三个Secondary）用以保证高可用和高持久性。但是由于日志每5分钟备份一次，如果所有的4个节点都挂了，是会存在数据丢失的。
HADR有如下优点：
HADR的缺点：
这就是为什么SQL DB的容量上限被限制在4TB。
另外一个基于日志复制状态机的云数据库系统的例子是Spanner。具体可以参考Google Spanner
在过去十年，很多关于云数据库的研究都提出了一个名叫shared disk的架构。在这个架构中将计算和存储进行了划分。AWS Aurora是第一个采用该架构的商业化DBaaS。在Aurora中，一个Primary Compute节点处理update事务，并且每个log record会被传输到6个用于持久化数据的Storage Server。这6个Storage Server会被分不到3个可用的地区。当该6个Storage Service中的4个已经成功持久化后，该事务就可以提交。为了提高扩展性，在存储层将数据和log进行了分区。
Important SQL Server Features
Socrates构建在一些基础之上，这些基础在SQL Server中也有所呈现。这一节介绍了独立于Socrates开发、但对Socrates至关重要的一些SQL Server特性。
Page Version Store
为了在同时有写的情况下提供读snapshot的能力（也就是snapshot隔离级别），SQL为database的record维护了多个版本。在HADR架构中，所有的版本都是存储在本地临时存储中。但是Socrates并没有这样做，它把所有版本的数据都存储在了共享存储层，这样所有的计算节点可以共享所有的数据版本。
Accelerated Database Recovery
SQL的Accelerated Database Recovery(ADR)利用了上述的持久化version store。在ADR之前，SQL Server使用RIES-style恢复模式：
在这种模式下，对于一个长时间运行的事务，undo阶段可能会变得无限长。使用多版本存储可以优化这种情况：在一个共享的、持久性的version store中，系统可以在宕机重启后立马访问已经提交的版本，系统在很多情况下可以忽略undo阶段的影响, 在分析和redo阶段后马上变得可用，这是一个很短的常量时间（该常量时间由checkpoint的interval决定）。
Resilient Buffer Pool Extension
在2012年，SQL Server发布了一个叫做buffer poll extension(BPE)的功能，其将buffer poll从内存延伸到了本地SSD磁盘上（在内存和磁盘上使用相同的生命周期和驱逐策略）。在Socrates中扩展了这种思想，使得buffer pool具有可恢复性，例如故障后的恢复。这个组件叫做RBPEX，他作为对数据页的缓存机制服务于存储层和计算层。这种方式使得宕机后节点可以快速恢复到之前的性能：如果宕机时比较短暂的（例如软件升级后的机器重启），相比传统的从远程server读取缓存的page，读取和回放更新日志记录的代码会更小，提高了可用性。
RBIO protocol
Socrates将数据库引擎的组件分布在多层之中。为了支持更丰富的计算分布，扩展了传统的SQL Server网络层（称为Unified Communication），使用了一种新的协议，称为Remote Block I/O，简称RBIO。RBIO是一种无状态协议，强类型，支持自动版本控制，对短暂性故障具有可快速恢复性，并且对最佳副本选择具有QoS支持。
Snapshot Backup/Restore
当数据库文件存储在Azure中时，SQL Server 2016引入了快速备份的能力。这个feature依赖于XStore实现的blob snapshot的特性，XStore是一个日志结构的存储系统，备份几乎是实时的，因为它只需要维护一个指针(时间戳)指向当前日志的头部。Socrates扩展了这个feature，将备份/恢复的工作完全使用XStore snapshot。因此，Socrates可以不用消耗计算层的CPU和IO就可以在常量时间内完成备份或者恢复。在XStore的快照机制下，一个数百TB的大数据库也可以在分钟内完成备份。
当然，apply log使机器状态恢复到正确、启动机器、对restore的database刷新其cache都需要一些时间，但是这些时间与data size无关。Bacup/restore是Scorate消除了size-of-data操作的一个显著例子。
I/O Stack Virtualization
在I/O栈的最低层，SQLServer使用一个叫作File Control Block(FCB)的抽象层作为。FCB层抽象了底层设备的细节，提供给上层I/O的能力，支持多个文件系统、多样的存储平台和I/O模式。Socrates通过实现新的FCB instance广泛的使用了这个IO虚拟化层，该FCB instance在计算过程中隐藏Socraetes的存储层次结构。这种方法帮助我们再不改变太多SQL Server组件的情况下实现Socrates。大多数组件相信它们是一个独立的、独立的数据库系统的组件，而在FCB层之上的任何组件都不需要处理分布式、异构系统的复杂性（Socrates实际上是这样的系统）
Socrates Architecture