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网易视频云:分布式存储复制技术-链式复制

分布式系统中,强一致性通常被认为和高可用、高吞吐不相容,为了实现系统的高可用、高吞吐必须要牺牲强一致性。比如在亚马逊的Dynamo提供最终一致性,但是这样其实给开发者带来很多问题[0]
• 写入的数据在后续的读操作中不能被读取到
• 写入的数据有可能在后续的读操作中获取到,但是读到后下一次又读不到
Dynamo不保证一定能够读到写入的数据,将复杂的冲突合并工作留到了客户端;由于Dynamo的冲突合并过于复杂,在后来的系统Amazon S3使用’Last-write wins’来解决冲突,但是仍然不能完全解决上面提到的问题。
Google的GFS在写成功时是一致的,写失败时是不一致的,因此GFS的Record Append提供的是至少成功写一次的语义,由客户端读的时候自己来解决一致性问题。
这样会带来一致性问题[1],比如: 数据在某个chunk副本中重复出现了多次,但是在其他副本中可能没有。在记录级别上,读到的记录顺序依赖于刚好读取到哪个chunk副本。
而开发者更加希望系统能够提供强一致的保证,由分布式系统提供强一致性的保证,这样可以提高开发效率。
在Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability这篇论文中作者提出强一致性、高吞吐(high throughput)、高可用(high availability)是相容的,并且解释了具体的实现方法。
链式复制
如果所示,所有的写操作由头结点处理,读操作/写操作的确认由尾结点处理
头结点包含所有的写操作,从头结点到尾结点所包含的写操作越来越少(所有的操作需要从上一个节点传递下来),对写操作的确认在尾节点,读操作也在尾节点进行。
节点上的操作向下一个节点同步是FIFO的,因此后续节点上的数据记录肯定是前面节点的前缀。
比如:
HEAD节点: (a=1) (b=2) (c=3) (d=4)
TAIL节点: (a=1) (b=2)
TAIL节点上的数据记录是HEAD节点、MIDDLE节点的前缀,MIDDLE节点上的记录是HEAD节点记录的前缀。
头结点拥有四个写操作,其中a=1,b=2已经达到尾节点,由尾节点向客户端返回成功。
c=3,d=4这两条记录尾节点还未返回成功。
这时如果客户端的读发生在尾节点,因此只能读到(a=1,b=2)这两条记录;(c=3,d=4)这两条记录现在读不到。
在正常流程中强一致性的保证是显而易见的,现在我们来分析异常宕机时的情况:
1. 头节点宕机
头节点宕机,记录d=4丢失,但是由于对d=4这条记录的确认没有返回给客户端,因此并不影响数据的一致性
2. 尾节点宕机
TAIL节点宕机后,TAIL节点的父节点接替它成为尾节点,由于它上面的记录总是比尾节点上的记录多,而且尾节点上的记录是它父节点记录的前缀。
图片描述
因此客户端看见的数据变多了,并没有丢失数据,因此也是强一致的。
3. 中间节点宕机
中间节点宕机后,并不影响读的一致性,由上图可知TAIL节点上的数据是HEAD节点数据的前缀,只要父节点将数据同步下来即可。
协议应用
在CRAQ[2]论文中介绍了使用链式复制的CRAQ系统, 该系统扩展了链式复制协议,使得读操作可以在每个节点上发生,提高系统的吞吐,同时仍然提供强一致性的保障。
Hibari是一个使用链式复制的开源key-value数据库,文档非常完善,支持客户端支持java, C/C++, Python, Ruby, erlang,而且已在数百万用户的电信系统中稳定运行。相比Riak[3], Hibari提供了强一致的保证,对开发者更加友好。
微软云计算平台Windows Azure[4]、FDS[5]都使用链式复制协议提供强一致性保证。
百度的新存储[6], 从它的架构图中以及提供的一致性保证中,可以推测也是使用链式复制协议。

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