9.C10 Cloud Spanner：每秒 10 億請求的全球一致性資料庫

2026-05-12

這個案例的核心責任是提供「全球一致性 OLTP」的容量參考點。Spanner 是 Google 內部支撐 Ads、Play、Cloud Search 等服務的核心 DB、後來開放為 GCP 服務、是少數公開能撐每秒 10 億請求且維持強一致性的 OLTP 資料庫。

觀察

指標	數字
內部峰值	> 10 億 requests / 秒
Spanner Omni 區域峰值	數百萬 QPS、PB 級資料量
線性擴展性	2 nodes → 45000 reads/sec、4 nodes → 90000 reads/sec
一致性模型	external consistency（強一致 + 線性化）

代表性客戶：Google 內部所有支付、廣告計費、Play 商店、Search 索引；公開客戶包括 Blockchain.com、Niantic（部分服務）、Sharechat、ZEE5、Wayfair。

關鍵設計：TrueTime API（GPS + 原子鐘）讓跨地區交易能維持 external consistency、不是 eventual。

Spanner 案例最值得讀的不是「能撐多大」、是「為什麼要這樣設計才能撐」。

線性擴展是 OLTP 的最高設計目標：「2 nodes → 45K reads/sec、4 nodes → 90K reads/sec」這個 linear scaling 在傳統 OLTP（PostgreSQL、MySQL）做不到 — 因為 跨節點交易 需要 coordinator、coordinator 是 bottleneck。Spanner 用 Paxos + TrueTime 把 coordinator 變成「拓樸感知的多 leader」、才達成線性。對應 01.5 transaction boundary 的設計取捨。
強一致 vs 全球部署不是必須二選：CAP 定理常被解讀為「全球部署只能 eventual consistency」、Spanner 顯示「投入專屬硬體（GPS、原子鐘）+ 演算法（TrueTime）可以同時拿到 strong consistency + global distribution」。但這套硬體投資對其他 vendor 不容易複製。對應 01 資料庫模組的全球 OLTP 選項。
計費粒度 = 容量規劃顆粒：Spanner 早期最小單位是 100 processing units（pu）≈ 1 node、太大讓中小負載難以用。後來推出 100 pu 起跳的 granular sizing、讓容量規劃可以從小開始。對應 9.7 成本邊界與 efficiency 的容量單位選擇。

需要警惕：「10 億 req/sec」是 Google 內部的某個峰值瞬間、是 Spanner 服務 全部使用者加總、不是單一 instance 數字。讀案例時要區分「全球聚合峰值」跟「單一客戶能拿到的最大配額」。

可重用的工程做法：

跨地區一致性需求要在設計初期決定：如果業務必需 strong consistency（金融、ticketing）、選 Spanner 等對等服務；如果 eventual 可接受（社群、推薦）、選 Cassandra / DynamoDB Global Tables 等更便宜的選項。對應 00 服務選型模組的全球一致性需求識別。
節點數即容量單位、預先規劃 sizing：Spanner 容量 = 節點數 × 單節點 QPS。每年 capacity review 主要在調節點數、不在調 schema。對應 9.6 容量規劃模型。
跨地區 latency 是強一致的代價：external consistency 必須等多區 quorum、跨洲交易延遲可達 100-200ms。延遲敏感型業務不能用跨地區 strong consistency。對應 9.12 SLO 與 Performance Budget 的 latency budget 反推。

跨平台等效：AWS Aurora DSQL（2024 推出、跨地區 strong consistency）、CockroachDB（自管）、TiDB（自管或 cloud）都是對等候選。差異是 TrueTime / 同等同步機制的成熟度。