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      多中心容災(zāi)實(shí)踐:如何實(shí)現(xiàn)真正的異地多活?

       yi321yi 2021-02-04


      一  背景

      為什么稱之為真正的異地多活?異地多活已經(jīng)不是什么新鮮詞,但似乎一直都沒(méi)有實(shí)現(xiàn)真正意義上的異地多活。一般有兩種形式:一種是應(yīng)用部署在同城兩地或多地,數(shù)據(jù)庫(kù)一寫多讀(主要是為了保證數(shù)據(jù)一致性),當(dāng)主寫庫(kù)掛掉,再切換到備庫(kù)上;另一種是單元化服務(wù),各個(gè)單元的數(shù)據(jù)并不是全量數(shù)據(jù),一個(gè)單元掛掉,并不能切換到其他單元。目前還能看到雙中心的形式,兩個(gè)中心都是全量數(shù)據(jù),但雙跟多還是有很大差距的,這里其實(shí)主要受限于數(shù)據(jù)同步能力,數(shù)據(jù)能夠在3個(gè)及以上中心間進(jìn)行雙向同步,才是解決真正異地多活的核心技術(shù)所在。

      提到數(shù)據(jù)同步,這里不得不提一下DTS(Data Transmission Service),最初阿里的DTS并沒(méi)有雙向同步的能力,后來(lái)有了云上版本后,也只限于兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的雙向同步,做不到A<->B<->C這種形式,所以我們自研了數(shù)據(jù)同步組件,雖然不想重復(fù)造輪子,但也是沒(méi)辦法,后面會(huì)介紹一些實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

      再談?wù)劄槭裁匆龆嘀行娜轂?zāi),以我所在的CDN&視頻云團(tuán)隊(duì)為例,首先是海外業(yè)務(wù)的需要,為了能夠讓海外用戶就近訪問(wèn)我們的服務(wù),我們需要提供一個(gè)海外中心。但大多數(shù)業(yè)務(wù)還都是以國(guó)內(nèi)為主的,所以國(guó)內(nèi)要建雙中心,防止核心庫(kù)掛掉整個(gè)管控就都掛掉了。同時(shí)海外的環(huán)境比較復(fù)雜,一旦海外中心掛掉了,還可以用國(guó)內(nèi)中心頂上。國(guó)內(nèi)的雙中心還有個(gè)非常大的好處是可以通過(guò)一些路由策略,分散單中心系統(tǒng)的壓力。這種三個(gè)中心且跨海外的場(chǎng)景,應(yīng)該是目前異地多活最難實(shí)現(xiàn)的了。

      二  系統(tǒng)CAP

      面對(duì)這種全球性跨地域的分布式系統(tǒng),我們不得不談到CAP理論,為了能夠多中心全量數(shù)據(jù)提供服務(wù),Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性)是必須要解決的,但是根據(jù)CAP的理論,Consistency(一致性)和Availability(可用性)就只能滿足一個(gè)。對(duì)于線上應(yīng)用,可用性自不用說(shuō)了,那面對(duì)這樣一個(gè)問(wèn)題,最終一致性是最好的選擇。


      三  設(shè)計(jì)原則

      1  數(shù)據(jù)分區(qū)

      選擇一個(gè)數(shù)據(jù)維度來(lái)做數(shù)據(jù)切片,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)可以分開(kāi)部署在不同的數(shù)據(jù)中心。主鍵需要設(shè)計(jì)成分布式ID形式,這樣當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)同步時(shí),不會(huì)造成主鍵沖突。

      下面介紹幾個(gè)分布式ID生成算法。

      SnowFlake算法

      1)算法說(shuō)明




      -------------------------------------------------------------------------- | 1 Bit Unused | 41 Bit Timestamp | 10 Bit NodeId | 12 Bit Sequence Id | --------------------------------------------------------------------------

      • 最高位是符號(hào)位,始終為0,不可用。


      • 41位的時(shí)間序列,精確到毫秒級(jí),41位的長(zhǎng)度可以使用69年。時(shí)間位還有一個(gè)很重要的作用是可以根據(jù)時(shí)間進(jìn)行排序。


      • 10位的機(jī)器標(biāo)識(shí),10位的長(zhǎng)度最多支持部署1024個(gè)節(jié)點(diǎn)。


      • 12位的計(jì)數(shù)序列號(hào),序列號(hào)即一系列的自增ID,可以支持同一節(jié)點(diǎn)同一毫秒生成多個(gè)ID序號(hào),12位的計(jì)數(shù)序列號(hào)支持每個(gè)節(jié)點(diǎn)每毫秒產(chǎn)生4096個(gè)ID序號(hào)。


      2)算法總結(jié)

      優(yōu)點(diǎn):

      • 完全是一個(gè)無(wú)狀態(tài)機(jī),無(wú)網(wǎng)絡(luò)調(diào)用,高效可靠。


      缺點(diǎn):

      • 依賴機(jī)器時(shí)鐘,如果時(shí)鐘錯(cuò)誤比如時(shí)鐘回?fù)埽赡軙?huì)產(chǎn)生重復(fù)Id。

      • 容量存在局限性,41位的長(zhǎng)度可以使用69年,一般夠用。

      • 并發(fā)局限性,每毫秒單機(jī)最大產(chǎn)生4096個(gè)Id。

      • 只適用于int64類型的Id分配,int32位Id無(wú)法使用。


      3)適用場(chǎng)景

      一般的非Web應(yīng)用程序的int64類型的Id都可以使用。

      為什么說(shuō)非Web應(yīng)用,Web應(yīng)用為什么不可以用呢,因?yàn)镴avaScript支持的最大整型就是53位,超過(guò)這個(gè)位數(shù),JavaScript將丟失精度。


      RainDrop算法

      1)算法說(shuō)明

      為了解決JavaScript丟失精度問(wèn)題,由Snowflake算法改造而來(lái)的53位的分布式Id生成算法。




       -------------------------------------------------------------------------- | 11 Bit Unused | 32 Bit Timestamp |  7 Bit NodeId  |   14 Bit Sequence Id | --------------------------------------------------------------------------

      • 最高11位是符號(hào)位,始終為0,不可用,解決JavaScript的精度丟失。


      • 32位的時(shí)間序列,精確到秒級(jí),32位的長(zhǎng)度可以使用136年。


      • 7位的機(jī)器標(biāo)識(shí),7位的長(zhǎng)度最多支持部署128個(gè)節(jié)點(diǎn)。


      • 14位的計(jì)數(shù)序列號(hào),序列號(hào)即一系列的自增Id,可以支持同一節(jié)點(diǎn)同一秒生成多個(gè)Id,14位的計(jì)數(shù)序列號(hào)支持每個(gè)節(jié)點(diǎn)每秒單機(jī)產(chǎn)生16384個(gè)Id。


      2)算法總結(jié)

      優(yōu)點(diǎn):

      • 完全是一個(gè)無(wú)狀態(tài)機(jī),無(wú)網(wǎng)絡(luò)調(diào)用,高效可靠。


      缺點(diǎn):

      • 依賴機(jī)器時(shí)鐘,如果時(shí)鐘錯(cuò)誤比如時(shí)鐘不同步、時(shí)鐘回?fù)?,?huì)產(chǎn)生重復(fù)Id。

      • 容量存在局限性,32位的長(zhǎng)度可以使用136年,一般夠用。

      • 并發(fā)局限性,低于snowflake。

      • 只適用于int64類型的Id分配,int32位Id無(wú)法使用。


      3)適用場(chǎng)景

      一般的Web應(yīng)用程序的int64類型的Id都基本夠用。

      分區(qū)獨(dú)立分配算法

      1)算法說(shuō)明

      通過(guò)將Id分段分配給不同單元獨(dú)立管理。同一個(gè)單元的不同機(jī)器再通過(guò)共享redis進(jìn)行單元內(nèi)的集中分配。

      相當(dāng)于每個(gè)單元預(yù)先分配了一批Id,然后再由各個(gè)單元內(nèi)進(jìn)行集中式分配。

      比如int32的范圍從-2147483648到2147483647,Id使用范圍[1,2100000000),前兩位表示region,則每個(gè)region支持100000000(一億)個(gè)資源,即Id組成格式可以表示為[0-20][0-99999999]。

      即int32位可以支持20個(gè)單元,每個(gè)單元支持一億個(gè)Id。


      2)算法總結(jié)

      優(yōu)點(diǎn):

      • 區(qū)域之間無(wú)狀態(tài),無(wú)網(wǎng)絡(luò)調(diào)用,具備可靠唯一性


      缺點(diǎn):

      • 分區(qū)容量存在局限性,需要預(yù)先評(píng)估業(yè)務(wù)容量。

      • 從Id中無(wú)法判斷生成的先后順序。


      3)適用場(chǎng)景

      適用于int32類型的Id分配,單個(gè)區(qū)域內(nèi)容量上限可評(píng)估的業(yè)務(wù)使用。

      集中式分配算法

      1)算法說(shuō)明

      集中式可以是Redis,也可以是ZooKeeper,也可以利用數(shù)據(jù)庫(kù)的自增Id集中分配。

      2)算法總結(jié)

      優(yōu)點(diǎn):

      • 全局遞增

      • 可靠的唯一性Id

      • 無(wú)容量和并發(fā)量限制


      缺點(diǎn):

      • 增加了系統(tǒng)復(fù)雜性,需要強(qiáng)依賴中心服務(wù)。


      3)適用場(chǎng)景

      具備可靠的中心服務(wù)的場(chǎng)景可以選用,其他int32類型無(wú)法使用分區(qū)獨(dú)立分配的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

      總結(jié)

      每一種分配算法都有各自的適用場(chǎng)景,需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的分配算法。主要需要考慮幾個(gè)因素:

      • Id類型是int64還是int32。

      • 業(yè)務(wù)容量以及并發(fā)量需求。

      • 是否需要與JavaScript交互。


      2  中心封閉

      盡量讓調(diào)用發(fā)生在本中心,盡量避免跨數(shù)據(jù)中心的調(diào)用,一方面為了用戶體驗(yàn),本地調(diào)用RT更短,另一方面防止同一個(gè)數(shù)據(jù)在兩個(gè)中心同時(shí)寫入造成數(shù)據(jù)沖突覆蓋。一般可以選擇一種或多種路由方式,如ADNS根據(jù)地域路由,通過(guò)Tengine根據(jù)用戶屬性路由,或者通過(guò)sidecar方式進(jìn)行路由,具體實(shí)現(xiàn)方式這里就不展開(kāi)說(shuō)了。

      3  最終一致性

      前面兩種其實(shí)就是為了最終一致性做鋪墊,因?yàn)閿?shù)據(jù)同步是犧牲了一部分實(shí)時(shí)的性能,所以我們需要做數(shù)據(jù)分區(qū),做中心封閉,這樣才能保證用戶請(qǐng)求的及時(shí)響應(yīng)和數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確性。

      前面提到了由于DTS支持的并不是很完善,所以我基于DRC(一個(gè)阿里內(nèi)部數(shù)據(jù)訂閱組件,類似canal)自己實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)同步的能力,下面介紹一下實(shí)現(xiàn)一致性的過(guò)程,中間也走了一些彎路。

      順序接收DRC消息

      為了保證對(duì)于DRC消息順序的接收,首先想到的是采用單機(jī)消費(fèi)的方式,而單機(jī)帶來(lái)的問(wèn)題是數(shù)據(jù)傳輸效率慢。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,涉及到并發(fā)的能力。大家可能會(huì)想到基于表級(jí)別的并發(fā),但是如果單表數(shù)據(jù)變更大,同樣有性能瓶頸。這里我們實(shí)現(xiàn)了主鍵級(jí)別的并發(fā)能力,也就是說(shuō)在同一主鍵上,我們嚴(yán)格保序,不同主鍵之間可以并發(fā)同步,將并發(fā)能力又提高了N個(gè)數(shù)量級(jí)。

      同時(shí)單機(jī)消費(fèi)的第二個(gè)問(wèn)題就是單點(diǎn)。所以我們要實(shí)現(xiàn)Failover。這里我們采用Raft協(xié)議進(jìn)行多機(jī)選主以及對(duì)主的請(qǐng)求。當(dāng)單機(jī)掛掉之后,其余的機(jī)器會(huì)自動(dòng)選出新的Leader執(zhí)行同步任務(wù)。

      消息跨單元傳輸

      為了很好的支持跨單元數(shù)據(jù)同步,我們采用了MNS(阿里云消息服務(wù)),MNS本身是個(gè)分布式的組件,無(wú)法滿足消息的順序性。起初為了保證強(qiáng)一致性,我采用消息染色與還原的方式,具體實(shí)現(xiàn)見(jiàn)下圖:


      通過(guò)實(shí)踐我們發(fā)現(xiàn),這種客戶端排序并不可靠,我們的系統(tǒng)不可能無(wú)限去等待一個(gè)消息的,這里涉及到最終一致性的問(wèn)題,在第3點(diǎn)中繼續(xù)探討。其實(shí)對(duì)于順序消息,RocketMQ是有順序消息的,但是RocketMQ目前還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)跨單元的能力,而單純的就數(shù)據(jù)同步而言,我們只要保證最終一致性就可以了,沒(méi)有必要為了保證強(qiáng)一致性而犧牲性能。同時(shí)MNS消息如果沒(méi)有消費(fèi)成功,消息是不會(huì)丟掉的,只有我們?nèi)ワ@示的刪除消息,消息才會(huì)丟,所以最終這個(gè)消息一定會(huì)到來(lái)。

      最終一致性

      既然MNS無(wú)法保證強(qiáng)順序,而我們做的是數(shù)據(jù)同步,只要能夠保證最終一致性就可以了。2012年CAP理論提出者Eric Brewer撰文回顧C(jī)AP時(shí)也提到,C和A并不是完全互斥,建議大家使用CRDT來(lái)保障一致性。CRDT(Conflict-Free Replicated Data Type)是各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最終一致算法的理論總結(jié),能根據(jù)一定的規(guī)則自動(dòng)合并,解決沖突,達(dá)到強(qiáng)最終一致的效果。通過(guò)查閱相關(guān)資料,我們了解到CRDT要求我們?cè)跀?shù)據(jù)同步的時(shí)候要滿足交換律、結(jié)合律和冪等律。如果操作本身滿足以上三律,merge操作僅需要對(duì)update操作進(jìn)行回放即可,這種形式稱為op-based CRDT,如果操作本身不滿足,而通過(guò)附帶額外元信息能夠讓操作滿足以上三律,這種形式稱為state-based CRDT。

      通過(guò)DRC的拆解,數(shù)據(jù)庫(kù)操作有三種:insert、update、delete,這三種操作不管哪兩種操作都是不能滿足交換律的,會(huì)產(chǎn)生沖突,所以我們?cè)诓l(fā)級(jí)別(主鍵)加上額外信息,這里我們采用序號(hào),也就是2中提到的染色的過(guò)程,這個(gè)過(guò)程是保留的。而主鍵之間是并發(fā)的,沒(méi)有順序而言。當(dāng)接收消息的時(shí)候我們并不保證強(qiáng)順序,采用LWW(Last Write Wins)的方式,也就是說(shuō)我們執(zhí)行當(dāng)前的SQL而放棄前面的SQL,這樣我們就不用考慮交換的問(wèn)題。同時(shí)我們會(huì)根據(jù)消息的唯一性(實(shí)例 單元 數(shù)據(jù)庫(kù) MD5(SQL))對(duì)每個(gè)消息做冪等,保證每個(gè)SQL都不會(huì)重復(fù)執(zhí)行。而對(duì)于結(jié)合律,我們需要對(duì)每個(gè)操作單獨(dú)分析。

      1)insert

      insert是不滿足結(jié)合律的,可能會(huì)有主鍵沖突,我們把insert語(yǔ)句變更insert ignore,而收到insert操作說(shuō)明之前并不存在這樣一條記錄,或者前面有delete操作。而delete操作可能還沒(méi)有到。這時(shí)insert ignore操作返回結(jié)果是0,但這次的insert數(shù)據(jù)可能跟已有的記錄內(nèi)容并不一致,所以這里我們將這個(gè)insert操作轉(zhuǎn)換為update 操作再執(zhí)行一次。

      2)update

      update操作天然滿足結(jié)合律。但是這里又要考慮一種特殊情況,那就是執(zhí)行結(jié)果為0。這說(shuō)明此語(yǔ)句之前一定存在一個(gè)insert語(yǔ)句,但這個(gè)語(yǔ)句我們還沒(méi)有收到。這時(shí)我們需要利用這條語(yǔ)句中的數(shù)據(jù)將update語(yǔ)句轉(zhuǎn)成insert再重新執(zhí)行一次。

      3)delete

      delete也是天然滿足結(jié)合律的,而無(wú)論之前都有什么操作,只要執(zhí)行就好了。

      在insert和update操作里面,都有一個(gè)轉(zhuǎn)換的過(guò)程,而這里有個(gè)前提,那就是從DRC拿到的變更數(shù)據(jù)每一條都是全字段的??赡苡腥藭?huì)說(shuō)這里的轉(zhuǎn)換可以用replace into替換,為什么沒(méi)有使用replace into呢,首先由于順序錯(cuò)亂的情況畢竟是少數(shù),而且我們并不單純復(fù)制數(shù)據(jù),同時(shí)也是在復(fù)制操作,而對(duì)于DRC來(lái)說(shuō),replace into操作會(huì)被解析為update或insert。這樣無(wú)法保證消息唯一性,也無(wú)法做到防循環(huán)廣播,所以并不推薦。我們看看下面的流程圖也許會(huì)更清晰些:


      四  容災(zāi)架構(gòu)

      根據(jù)上面的介紹,我們來(lái)看下多中心容災(zāi)架構(gòu)的形態(tài),這里用了兩級(jí)調(diào)度來(lái)保證中心封閉,同時(shí)利用自研的同步組件進(jìn)行多中心雙向同步。我們還可以制定一些快恢策略,例如快速摘掉一個(gè)中心。同時(shí)還有一些細(xì)節(jié)需要考慮,例如在摘掉一個(gè)中心的過(guò)程中,在摘掉的中心數(shù)據(jù)還沒(méi)有同步到其他中心的過(guò)程中,應(yīng)該禁掉寫操作,防止短時(shí)間出現(xiàn)雙寫的情況,由于我們同步的時(shí)間都是毫秒級(jí)的,所以影響很小。


      五  結(jié)束語(yǔ)

      架構(gòu)需要不斷的演進(jìn),到底哪種更適合你還需要具體來(lái)看,上述的多中心架構(gòu)及實(shí)現(xiàn)方式歡迎大家來(lái)討論。

      我們的數(shù)據(jù)同步組件hera-dts已在BU內(nèi)部進(jìn)行使用,數(shù)據(jù)同步的邏輯還是比較復(fù)雜的,尤其是實(shí)現(xiàn)雙向同步,其中涉及到斷點(diǎn)續(xù)傳、Failover、防丟數(shù)據(jù)、防消息重發(fā)、雙向同步中防循環(huán)復(fù)制等非常多的細(xì)節(jié)問(wèn)題。我們的同步組件也是經(jīng)歷了一段時(shí)間的優(yōu)化才達(dá)到穩(wěn)定的版本。

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