分布式基礎(chǔ)

2018/3/31:晚上:21:04


一裹纳、基本概念:

異常

1择葡、服務(wù)器宕機(jī):內(nèi)存錯(cuò)誤、服務(wù)器停電等都會(huì)導(dǎo)致服務(wù)器宕機(jī)剃氧,此時(shí)節(jié)點(diǎn)無(wú)法正常工作敏储,稱為不可用。服務(wù)器宕機(jī)會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)失去所有內(nèi)存信息朋鞍,因此需要將內(nèi)存信息保存到持久化介質(zhì)上虹曙。

2、網(wǎng)絡(luò)異常:有一種特殊的網(wǎng)絡(luò)異常稱為網(wǎng)絡(luò)分區(qū)番舆,即集群的所有節(jié)點(diǎn)被劃分為多個(gè)區(qū)域酝碳,每個(gè)區(qū)域內(nèi)部可以通信,但是區(qū)域之間無(wú)法通信

3恨狈、磁盤故障:磁盤故障是一種發(fā)生概率很高的異常疏哗。使用冗余機(jī)制,將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到多臺(tái)服務(wù)器

超時(shí):在分布式系統(tǒng)中禾怠,一個(gè)請(qǐng)求除了成功和失敗兩種狀態(tài)返奉,還存在超時(shí)狀態(tài)贝搁。可以將服務(wù)器的操作設(shè)計(jì)為具有冪等性芽偏,即執(zhí)行多次的結(jié)果與執(zhí)行一次的結(jié)果相同雷逆。如果使用這種方式,當(dāng)出現(xiàn)超時(shí)的時(shí)候污尉,可以不斷地重新請(qǐng)求直到成功

冪等性:系統(tǒng)的接口對(duì)外一種承諾(不是實(shí)現(xiàn))膀哲,承諾只要調(diào)用接口成功,多部多次調(diào)用對(duì)系統(tǒng)的影響是一致的被碗,聲明為 冪等的接口會(huì)認(rèn)為外部調(diào)用失敗是常態(tài)某宪,并且失敗之后必然會(huì)有重試

衡量指標(biāo):

1、性能:常見(jiàn)的性能指標(biāo)有:吞吐量锐朴、響應(yīng)時(shí)間

  • 吞吐量:指系統(tǒng)在某一段時(shí)間可以處理的請(qǐng)求總數(shù)兴喂,通常為每秒的讀操作或者寫操作數(shù)
  • 響應(yīng)時(shí)間:指從某個(gè)請(qǐng)求發(fā)出到接收到返回結(jié)果消耗的時(shí)間

這兩個(gè)指標(biāo)往往是矛盾的,追求高吞吐的系統(tǒng)焚志,往往很難做到低響應(yīng)時(shí)間衣迷,解釋如下:

  • 在無(wú)并發(fā)的系統(tǒng)中,吞吐量為響應(yīng)時(shí)間的倒數(shù)酱酬,例如響應(yīng)時(shí)間為 10 ms蘑险,那么吞吐量為 100 req/s,因此高吞吐也就意味著低響應(yīng)時(shí)間岳悟。
  • 但是在并發(fā)的系統(tǒng)中,由于一個(gè)請(qǐng)求在調(diào)用 I/O 資源的時(shí)候泼差,需要進(jìn)行等待贵少。服務(wù)器端一般使用的是異步等待方式,即等待的請(qǐng)求被阻塞之后不需要一直占用 CPU 資源堆缘。這種方式能大大提高 CPU 資源的利用率滔灶,例如上面的例子中,單個(gè)請(qǐng)求在無(wú)并發(fā)的系統(tǒng)中響應(yīng)時(shí)間為 10 ms吼肥,如果在并發(fā)的系統(tǒng)中录平,那么吞吐量將大于 100 req/s。因此為了追求高吞吐量缀皱,通常會(huì)提高并發(fā)程度斗这。但是并發(fā)程度的增加,會(huì)導(dǎo)致請(qǐng)求的平均響應(yīng)時(shí)間也增加啤斗,因?yàn)檎?qǐng)求不能馬上被處理表箭,需要和其它請(qǐng)求一起進(jìn)行并發(fā)處理,響應(yīng)時(shí)間自然就會(huì)增高钮莲。

2免钻、可用性:指系統(tǒng)在面對(duì)各種異常時(shí)可以提供正常服務(wù)的能力彼水。可以用系統(tǒng)可用時(shí)間占總時(shí)間的比值來(lái)衡量极舔,4個(gè)9的可用性表示系統(tǒng)99.99%的時(shí)間是可用的凤覆。

3、一致性:可以從兩個(gè)角度理解一致性:

  • 從客戶端的角度:讀寫操作是否滿足某種特性

  • 從服務(wù)器的角度:多個(gè)數(shù)據(jù)副本之間是否一致

一致性模型如下:

  • 強(qiáng)一致性:新數(shù)據(jù)寫入之后拆魏,在任何數(shù)據(jù)副本上都能讀取到最新值
  • 弱一致性:新數(shù)據(jù)寫入之后盯桦,不能保證在數(shù)據(jù)副本上能讀取到最新值
  • 最終一致性:新數(shù)據(jù)寫入之后,只能保證過(guò)了一個(gè)時(shí)間窗口后才能在數(shù)據(jù)副本上讀取到最新值

4稽揭、可擴(kuò)展性:指系統(tǒng)通過(guò)擴(kuò)展集群服務(wù)器規(guī)模來(lái)提高性能的能力俺附。理想的分布式系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)“線性可擴(kuò)展”,即隨著集群規(guī)模的增加溪掀,系統(tǒng)的整體性能也會(huì)線程增加事镣。

二、數(shù)據(jù)分布:分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)中揪胃,常用的數(shù)據(jù)分布式有哈希分布和順序分布

哈希分布:哈希分布就是將數(shù)據(jù)計(jì)算哈希值之后璃哟,按照哈希值分配到不同的節(jié)點(diǎn)上。例如有 N 個(gè)節(jié)點(diǎn)喊递,數(shù)據(jù)的主鍵為 key随闪,則將該數(shù)據(jù)分配的節(jié)點(diǎn)序號(hào)為:hash(key)%N。

傳統(tǒng)的哈希分布算法存在一個(gè)問(wèn)題:當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化時(shí)骚勘,也就是 N 值變化铐伴,那么幾乎所有的數(shù)據(jù)都需要重新分布,將導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)遷移俏讹。

一致性哈希:

Distributed Hash Table(DHT):對(duì)于哈系毖纾空間 0~2n,將該哈显蠼空間看成一個(gè)哈希環(huán)户矢,將每個(gè)節(jié)點(diǎn)都配置到哈希環(huán)上。每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象通過(guò)哈希取模得到哈希值之后殉疼,存放到哈希環(huán)中順時(shí)針?lè)较虻谝粋€(gè)大于等于該哈希值的節(jié)點(diǎn)上梯浪。


1.png

一致性哈希的優(yōu)點(diǎn)是在加入或者刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)只會(huì)影響到哈希環(huán)中相鄰的節(jié)點(diǎn),例如下圖中新增節(jié)點(diǎn) X瓢娜,只需要將數(shù)據(jù)對(duì)象 C 重新存放到節(jié)點(diǎn) X 上即可挂洛,對(duì)于節(jié)點(diǎn) A、B眠砾、D 都沒(méi)有影響抹锄。


2.png

順序分布:

哈希分布式破壞了數(shù)據(jù)的有序性,順序分布則不會(huì)。

順序分布的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)連續(xù)的部分伙单,按一定策略分布到不同節(jié)點(diǎn)上获高。例如下圖中,User 表的主鍵范圍為 1 ~ 7000吻育,使用順序分布可以將其劃分成多個(gè)子表念秧,對(duì)應(yīng)的主鍵范圍為 1 ~ 1000,1001 ~ 2000布疼,...摊趾,6001 ~ 7000。

引入 Meta 表是為了支持更大的集群規(guī)模游两,它將原來(lái)的一層索引結(jié)分成兩層砾层,Meta 維護(hù)著 User 子表所在的節(jié)點(diǎn),從而減輕 Root 節(jié)點(diǎn)的負(fù)擔(dān)贱案。


3.png

三肛炮、負(fù)載均衡:

衡量負(fù)載的因素很多,如CPU宝踪、內(nèi)存侨糟、磁盤等資源使用情況、讀寫請(qǐng)求數(shù)等瘩燥。分布式系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)能夠自動(dòng)負(fù)載均衡當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載較高時(shí)秕重,將它的部分?jǐn)?shù)據(jù)遷移到其他節(jié)點(diǎn)

每個(gè)集群都有一個(gè)總控節(jié)點(diǎn),其他節(jié)點(diǎn)為工作節(jié)點(diǎn)厉膀,由總控節(jié)點(diǎn)根據(jù)全局負(fù)載信息進(jìn)行整體調(diào)度溶耘,工作節(jié)點(diǎn)定時(shí)發(fā)送心跳包(Hearbeat)將節(jié)點(diǎn)負(fù)載相關(guān)的信息發(fā)送給總控節(jié)點(diǎn)

一個(gè)新上線的工作節(jié)點(diǎn),由于其負(fù)載較低服鹅,如果不加控制凳兵,總控節(jié)點(diǎn)會(huì)將大量數(shù)據(jù)同時(shí)遷移到該節(jié)點(diǎn)上,造成該節(jié)點(diǎn)一段時(shí)間內(nèi)無(wú)法工作菱魔。因此負(fù)載均衡操作需要平滑進(jìn)行,新加入的節(jié)點(diǎn)需要較長(zhǎng)的一段時(shí)間來(lái)達(dá)到比較均衡的狀態(tài)吟孙。

四澜倦、復(fù)制:

復(fù)制是保證分布式系統(tǒng)高可用的基礎(chǔ),讓一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)多個(gè)副本杰妓,當(dāng)某個(gè)副本所在節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)藻治,能夠自動(dòng)切換到其他副本上,從而實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)

多個(gè)副本通常有一個(gè)為主副本巷挥,其他為備副本桩卵。主副本用來(lái)處理寫請(qǐng)求,備副本主要用來(lái)處理讀請(qǐng)求,實(shí)現(xiàn)讀寫分離雏节。主副本將同步操作日志發(fā)送給備副本胜嗓,備副本通過(guò)回放操作日志獲取最新修改


4.png

主備副本之間有兩種復(fù)制協(xié)議:強(qiáng)同步復(fù)制協(xié)議與異步復(fù)制協(xié)議

  • 強(qiáng)同步復(fù)制協(xié)議

  • 要求主副本將同步操作日志發(fā)給備副本之后進(jìn)行等待,要求至少一個(gè)備副本返回成功后钩乍,才開(kāi)始修改主副本辞州,修改完成之后通知客戶端操作成功。

  • 優(yōu)點(diǎn):至少有一個(gè)備副本擁有完整的數(shù)據(jù)寥粹,出現(xiàn)故障時(shí)可以安全地切換到該備副本变过,因此一致性好。

  • 缺點(diǎn):可用性差涝涤,因?yàn)橹鞲北拘枰却恼敲凑麄€(gè)分布式系統(tǒng)的可用時(shí)間就會(huì)降低。

  • 異步復(fù)制協(xié)議

  • 主副本將同步操作日志發(fā)給備副本之后不需要進(jìn)行等待阔拳,直接修改主副本并通知客戶端操作成功崭孤。

  • 優(yōu)點(diǎn):可用性好。

  • 缺點(diǎn):一致性差衫生。

五裳瘪、CAP:分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)滿足一致性(C:Consistency)、可用性(A:Availability)和分區(qū)容忍性(P:partition tolerance)罪针,最多能同時(shí)滿足其中兩項(xiàng)彭羹。

1、一致性:可以從兩個(gè)角度理解一致性:

  • 從客戶端的角度:讀寫操作是否滿足某種特性
  • 從服務(wù)器的角度:多個(gè)數(shù)據(jù)副本之間是否一致

一致性模型如下:

  • 強(qiáng)一致性:新數(shù)據(jù)寫入之后泪酱,在任何數(shù)據(jù)副本上都能讀取到最新值
  • 弱一致性:新數(shù)據(jù)寫入之后派殷,不能保證在數(shù)據(jù)副本上能讀取到最新值
  • 最終一致性:新數(shù)據(jù)寫入之后,只能保證過(guò)了一個(gè)時(shí)間窗口后才能在數(shù)據(jù)副本上讀取到最新值

2墓阀、可用性:指系統(tǒng)在面對(duì)各種異常時(shí)可以提供正常服務(wù)的能力毡惜。可以用系統(tǒng)可用時(shí)間占總時(shí)間的比值來(lái)衡量斯撮,4個(gè)9的可用性表示系統(tǒng)99.99%的時(shí)間是可用的经伙。

3、分區(qū)容忍性:系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會(huì)影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作(系統(tǒng)中有部分服務(wù)或模塊掛掉或失效的時(shí)候勿锅,不影響系統(tǒng)正常服務(wù))以實(shí)際效果而言帕膜,分區(qū)相當(dāng)于對(duì)通信的時(shí)限要求。系統(tǒng)如果不能在時(shí)限內(nèi)達(dá)成數(shù)據(jù)一致性溢十,就意味著發(fā)生了分區(qū)的情況垮刹,必須就當(dāng)前操作在C和A之間做出選擇。

分區(qū)容忍性必不可少张弛,因?yàn)樾枰偸羌僭O(shè)網(wǎng)絡(luò)是不可靠的荒典。因此實(shí)際上設(shè)計(jì)分布式系統(tǒng)需要在一致性和可用性之間做權(quán)衡酪劫。

數(shù)據(jù)存在的節(jié)點(diǎn)越多,分區(qū)容忍性越高寺董,但要復(fù)制更新的數(shù)據(jù)就越多覆糟,一致性就越難保證。為了保證一致性螃征,更新所有節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)所需要的時(shí)間就越長(zhǎng)搪桂,可用性就會(huì)降低

六、BASE:BASE是Basically Available(基本可用)盯滚、Soft state(軟狀態(tài))和 Eventually consistent(最終一致性)三個(gè)短語(yǔ)的縮寫踢械。BASE 理論是對(duì) CAP 中一致性和可用性權(quán)衡的結(jié)果,是基于 CAP 定理逐步演化而來(lái)的魄藕。BASE 理論的核心思想是:即使無(wú)法做到強(qiáng)一致性内列,但每個(gè)應(yīng)用都可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn),采用適當(dāng)?shù)姆绞絹?lái)使系統(tǒng)達(dá)到最終一致性背率。

  • 基本可用:指分布式系統(tǒng)在出現(xiàn)故障的時(shí)候话瞧,保證核心可用,允許損失部分可用性寝姿。

  • 例如交排,電商在做促銷時(shí),服務(wù)層可能只提供降級(jí)服務(wù)饵筑,部分用戶可能會(huì)被引導(dǎo)到降級(jí)頁(yè)面上埃篓。

  • 軟狀態(tài):指允許系統(tǒng)存在中間狀態(tài),而該中間狀態(tài)不會(huì)影響系統(tǒng)整體可用性根资,即不同節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)副本之間進(jìn)行同步的過(guò)程允許存在延時(shí)架专。

  • 最終一致性:指所有的數(shù)據(jù)副本,在經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的同步之后玄帕,最終都能夠達(dá)到一致的狀態(tài)部脚。

  • 強(qiáng)一致性需要保證數(shù)據(jù)副本實(shí)時(shí)一致,而最終一致性只需要保證過(guò)一段時(shí)間是一致的裤纹。ACID 是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)常用的設(shè)計(jì)理論委刘,追求強(qiáng)一致性模型。BASE 常用于大型分布式系統(tǒng)鹰椒,只需要保證最終一致性锡移。在實(shí)際的分布式場(chǎng)景中,不同業(yè)務(wù)單元和組件對(duì)一致性的要求是不同的吹零,因此 ACID 和 BASE 往往會(huì)結(jié)合在一起使用罩抗。

七拉庵、容錯(cuò):分布式系統(tǒng)故障發(fā)生的概率很大灿椅,為了實(shí)現(xiàn)高可用以及減少人工運(yùn)維成本,需要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化容錯(cuò)

故障檢測(cè)

通過(guò) 租約機(jī)制 來(lái)對(duì)故障進(jìn)行檢測(cè)。假設(shè)節(jié)點(diǎn) A 為主控節(jié)點(diǎn)茫蛹,節(jié)點(diǎn) A 向節(jié)點(diǎn) B 發(fā)送租約操刀,節(jié)點(diǎn) B 在租約規(guī)定的期限內(nèi)才能提供服務(wù)。期限快到達(dá)時(shí)婴洼,節(jié)點(diǎn) B 需要向 A 重新申請(qǐng)租約骨坑。

如果過(guò)期,那么 B 不再提供服務(wù)柬采,并且 A 也能知道 B 此時(shí)可能發(fā)生故障并已經(jīng)停止服務(wù)欢唾。可以看到粉捻,通過(guò)這種機(jī)制礁遣,A 和 B 都能對(duì) B 發(fā)生故障這一事實(shí)達(dá)成一致。

故障恢復(fù)

當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)故障時(shí)肩刃,就將它上面的服務(wù)遷移到其它節(jié)點(diǎn)祟霍。

八、CDN架構(gòu):

CND 通過(guò)將內(nèi)容發(fā)布到靠近用戶的邊緣節(jié)點(diǎn)盈包,使不同地域的用戶在訪問(wèn)相同網(wǎng)頁(yè)時(shí)可以就近獲取沸呐。不僅可以減輕服務(wù)器的負(fù)擔(dān),也可以提高用戶的訪問(wèn)速度呢燥。

從下圖可以看出崭添,DNS 在對(duì)域名解析時(shí)不再向用戶返回源服務(wù)器的 IP 地址,而是返回邊緣節(jié)點(diǎn)的 IP 地址疮茄,所以用戶最終訪問(wèn)的是邊緣節(jié)點(diǎn)滥朱。邊緣節(jié)點(diǎn)會(huì)先從源服務(wù)器中獲取用戶所需的數(shù)據(jù),如果請(qǐng)求成功力试,邊緣節(jié)點(diǎn)會(huì)將頁(yè)面緩存下來(lái)徙邻,下次用戶訪問(wèn)時(shí)可以直接讀取。

5.png

參考資料:


1畸裳、GitHub:
2缰犁、分區(qū)容忍

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
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