这篇文章介绍了AWS的数据库产品Aurora的设计考虑，包括存算分离、一写多读、基于Quorum的NRW一致性协议等。同时，文章也提到了PolarDB参考Aurora进行设计，但在网络瓶颈和系统调用方面有所不同。

Aurora是AWS提供的一种数据库产品，主要面向OLTP的业务场景。

设计上，我觉得有这些值得参考的地方：

Aurora设计的前提是，在数据库上云之后，得益于云基础设施的发展，数据库最大的瓶颈从计算和存储变成了网络，这是AWS在设计Aurora的时候一个很重要的前提。基于此前提，Aurora重提Log is Database的论调，只将RedoLog下推至存储层。
存算分离。数据库存储层对接分布式存储底座，通过存储底座提供良好的可靠性和安全性保证。计算和存储层可以独立拓展。同时，存储底座对上层提供的单一数据视图，使得一些核心功能和运维操作效率得到很好的提升（比如备份，数据恢复，HA等）
一些有意思的可靠性保证。比如基于Quorum的NRW一致性协议，存储节点读写都需要多数派的投票。保证双AZ级别的容错；用分片存储减少故障处理时间，以此提升SLA。多数读只发生在数据库恢复的时候，此时数据库需要恢复当前的状态。
一写多读。不同于ShareNothing架构的NewSQL产品，Aurora只提供了单个写节点。数据一致性保证也因此变得简单，因为单写节点可以通过RedoLog LSN作为逻辑时钟，以此维护数据更新操作的偏序关系，只需要把RedoLog下推至所有节点，并基于此顺序对这些操作Apply就可以保证数据的一致性。
事务的实现。由于存储底座对上层提供的单一文件视图，所以对与Aurora来说，其事务的实现几乎与单机事务算法相同，并能提供相同的事务语义。NewSQL的事务一般是基于2PC的分布式事务实现。
后台加速前台处理。类似LevelDB的思路，尽可能将存储节点的一些操作异步化（比如日志Apply），提升前台用户感知性能。这些异步的操作通过维护各种xxLSN来记录当前节点的后台处理进度，比如VLSN，commit-LSN等等

有趣的是，PolarDB虽然是参考Aurora进行的设计，但它的架构设计认为网络并非瓶颈，而是经过OS的各种系统调用拖慢了整体速度。在彼时阿里云存储底座并不稳定的条件下，所以才有了它架构中的PolarStore，用各种硬件以及FUSE等存储技术越过或者优化系统调用，而如今盘古在稳定性和性能上都做的很不错的情况下，弱化PolarStore这个组件也成为了正常的选择。我认为说的不无道理。

另外，为什么他们选择用NWR而不是用Raft之类的一致性协议？目前看上去，NWR在网络上，一次请求的网络比Raft少一轮，可能是这个原因