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关于分布式系统的思考(一)

声明:本文为CSDN原创投稿文章,未经许可,禁止任何形式的转载。
作者:吕舜,力谱宿云LeapCloud旗下MaxLeap团队基础服务与架构成员,负责云服务系统相关的设计与开发。主攻Java,对Python、数据分析也有关注。从业期间,负责过订阅系统、App制作云服务、开源BaaS平台、分布式任务调度系统等产品的设计研发工作。
责编:钱曙光,关注架构和算法领域,寻求报道或者投稿请发邮件qianshg@csdn.net,另有「CSDN 高级架构师群」,内有诸多知名互联网公司的大牛架构师,欢迎架构师加微信qshuguang2008申请入群,备注姓名+公司+职位。

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摘要】本文谈及一些分布式系统的理论和思想,包括CAP、BASE、NWR等。并简单分析一些主流数据库分布式方案的利弊,以便我们在开发时更深入全面地进行思考、选择和设计。以下为正文:

在讨论常见架构前,先简单了解下CAP理论:

CAP是Consistency、Availablity和Partition-tolerance的缩写。分别指:

  1. 一致性(Consistency):每次读操作都能保证返回的是最新数据;
  2. 可用性(Availablity):任何一个没有发生故障的节点,会在合理的时间内返回一个正常的结果;
  3. 分区容忍性(Partition-tolerance):当节点间出现网络分区,照样可以提供服务。

CAP理论指出:CAP三者只能取其二,不可兼得。其实这一点很好理解:

  • 首先,单机系统都只能保证CP;
  • 有两个或以上节点时,当网络分区发生时,集群中两个节点不能互相通信。此时如果保证数据的一致性C,那么必然会有一个节点被标记为不可用的状态,违反了可用性A的要求,只能保证CP;
  • 反之,如果保证可用性A,即两个节点可以继续各自处理请求,那么由于网络不通不能同步数据,必然又会导致数据的不一致,只能保证AP。

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一、单实例

单机系统很显然,只能保证CP,牺牲了可用性A。单机版的MySQL、Redis、MongoDB等数据库都是这种模式。

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实际中,我们需要一套可用性高的系统,即使部分机器挂掉之后仍然可以继续提供服务。

二、多副本

multi

相比于单实例,这里多了一个节点去备份数据。

对于读操作来说,因为可以访问两个节点中的任意一个,所以可用性提升。

对于写操作来说,根据更新策略分为三种情况:

  1. 同步更新:即写操作需要等待两个节点都更新成功才返回。这样的话如果一旦发生网络分区故障,写操作便不可用,牺牲了A;

  2. 异步更新:即写操作直接返回,不需要等待节点更新成功,节点异步地去更新数据。
    这种方式,牺牲了C来保证A。即无法保证数据是否更新成功,还有可能会由于网络故障等原因,导致数据不一致。

  3. 折衷:更新部分节点成功后便返回。

    这里,先介绍下类Dynamo系统用于控制分布式存储系统中的一致性级别的策略——NWR

    • N:同一份数据的副本个数
    • W:写操作需要确保成功的副本个数
    • R:读操作需要读取的副本个数

    当W+R>N时,由于读写操作覆盖到的副本集肯定会有交集,读操作只要比较副本集数据的修改时间或者版本号即可选出最新的,所以系统是强一致性的;
    反之,当W+R<=N时是弱一致性的。

    如:(N,W,R)=(1,1,1)为单机系统,是强一致性的;(N,W,R)=(2,1,1)为常见的master-slave模式,是弱一致性的。

nwr

举例:

  • 如像Cassandra中的折衷型方案QUORUM,只要超过半数的节点更新成功便返回,读取时返回多数副本的一致的值。然后,对于不一致的副本,可以通过read repair的方式解决。

    read repair:读取某条数据时,查询所有副本中的这条数据,比较数据与大多数副本的最新数据是否一致,若否,则进行一致性修复。

    其中,W+R>N,故而是强一致性的。

  • 又如Redis的master-slave模式,更新成功一个节点即返回,其他节点异步地去备份数据。这种方式只保证了最终一致性。

    最终一致性:相比于数据时刻保持一致的强一致性,最终一致性允许某段时间内数据不一致。但是随着时间的增长,数据最终会到达一致的状态。

    其中,W+R< N,所以只能保证最终一致性。

    此外,N越大,数据可靠性越好。但是由于W或R越大,写或读开销越大,性能越差,所以一般需要综合考虑一致性、可用性和读写性能,设置 W、R 都为 N/2 + 1。

其实,折衷方案和异步更新的方式从本质上来说是一样的,都是损失一定的C来换取A的提高。而且,会产生‘脑裂’的问题——即网络分区时节点各自处理请求,无法同步数据,当网络恢复时,导致不一致。

一般的,数据库都会提供分区恢复的解决方案:

  1. 从源头解决:如设定节点通信的超时时间,超时后“少数派”节点不提供服务。这样便不会出现数据不一致的情况,不过可用性降低;
  2. 从恢复解决:如在通信恢复时,对不同节点的数据进行比较、合并,这样可用性得到了保证。但是在恢复完成之前,数据是不一致的,而且可能出现数据冲突。

光这样还不够,当数据量较大时,由于一台机器的资源有限并不能容纳所有的数据,我们会想把数据分到好几台机器上存储。

三、分片

sharding

相比于单实例,这里多了一个节点去分割数据。

由于所有数据都只有一份,一致性得以保证;节点间不需要通信,分区容忍性也有。

然而,当任意一个节点挂掉,丢失了一部分的数据,系统可用性得不到保证。

综上,这和单机版的方案一样,都只能保证CP。

那么,有那些好处呢?

  1. 某个节点挂掉只会影响部分服务,即服务降级;
  2. 由于分片了数据,可以均衡负载;
  3. 数据量增大/减小后可以相应地扩容/缩容。

大多数的数据库服务都提供了分片的功能。如Redis的slots、Cassandra的partitions、MongoDB的shards等。

基于分片解决了数据量大的问题,可是我们还是希望我们的系统是高可用的,那么,如何牺牲一定的一致性去保证可用性呢?

四、集群

clustercluster2

可以看到,上面这种方式综合了前两种方式。同上分析,采用不同的数据同步策略,系统的CAP保证各有不同。不过,一般数据库系统都会提供可选的配置,我们根据不同的场景选择不同的策略以实现不同的特性。

其实,对于大多数的非金融类互联网公司,要求并非强一致性,而是可用性和最终一致性的保证。这也是NoSQL流行于互联网应用的一大原因,相比于强一致性系统的ACID原则,它更加倾向于BASE

  • Basically Available: 基本可用,即允许分区失败,出了问题仅服务降级;
  • Soft-state: 软状态,即允许异步;
  • Eventual Consistency: 最终一致性,允许数据最终一致,而不是时刻一致。

五、总结

基本上,上面讨论的几种方式已经涵盖了大多数的分布式存储系统了。我们可以看到,这些个方案总是需要通过牺牲一部分去换取另一部分,总没法达到100%的CAP。

选择哪种方案,依据就是在特定场景下,究竟哪些特性是更加重要的了。

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