你真的很熟分布式和事务吗?

微吐槽

hello,world.

不想了,我等码农,还是看看怎么来处理分布式系统中的事务这个老大难吧!

本文略长,读者需要有一定耐心,如果你是高级码农或者架构师级别,你可以跳过。

本文注重实战或者实现,不涉及CAP,略提ACID。

本文适合基础分布式程序员:

1. 本文会涉及集群中节点的failover和recover问题.

2. 本文会涉及事务及不透明事务的问题.

3. 本文会提到微博和tweeter,并引出一个大数据问题.

由于分布式这个话题太大,事务这个话题也太大,我们从一个集群的一个小小节点开始谈起。

集群中存活的节点与同步

分布式系统中,如何判断一个节点(node)是否存活?

kafka这样认为:

1. 此节点和zookeeper能喊话。(Keep sessions with zookeeper through heartbeats.)

2. 此节点如果是个从节点,必须能够尽可能忠实地反映主节点的数据变化。

也就是说,必须能够在主节点写了新数据后,及时复制这些变化的数据,所谓及时,不能拉下太多哦。

那么,符合上面两个条件的节点就可以认为是存活的,也可以认为是同步的(in-sync)。

关于第1点,大家对心跳都很熟悉,那么我们可以这样认为某个节点不能和zookeeper喊话了:

zookeeper-node: var timer = new timer() .setInterval(10sec) .onTime(slave-nodes,function(slave-nodes){ slave-nodes.forEach( node -> { boolean isAlive = node.heartbeatACK(15sec); if(!isAlive) { node.numNotAlive += 1; if(node.numNotAlive >= 3) { node.declareDeadOrFailed(); slave-nodes.remove(node); //回调也可 leader-node-app.notifyNodeDeadOrFailed(node) } }else node.numNotAlive = 0; }); }); timer.run(); //你可以回调也可以像下面这样简单的计时判断 leader-node-app: var timer = new timer() .setInterval(10sec) .onTime(slave-nodes,function(slave-nodes){ slave-nodes.forEach(node -> { if(node.isDeadOrFailed) { //node不能和zookeeper喊话了 } }); }); timer.run();

关于第二点,要稍微复杂点了,怎么搞呢?

来这么分析:

  • 数据 messages.
  • 操作 op-log.
  • 偏移 position/offset.

// 1. 先考虑messages // 2. 再考虑log的postion或者offset // 3. 考虑msg和off都记录在同源数据库或者存储设备上.(database or storage-device.) var timer = new timer() .setInterval(10sec) .onTime(slave-nodes,function(nodes){ var core-of-cpu = 8; //嫌慢就并发呗 mod hash go! nodes.groupParallel(core-of-cpu) .forEach(node -> { boolean nodeSucked = false; if(node.ackTimeDiff > 30sec) { //30秒内没有回复,node卡住了 nodeSucked = true; } if(node.logOffsetDiff > 100) { //node复制跟不上了,差距超过100条数据 nodeSucked = true; } if(nodeSucked) { //总之node“死”掉了,其实到底死没死,谁知道呢?network-error在分布式系统中或者节点失败这个事情是正常现象. node.declareDeadOrFailed(); //不和你玩啦,集群不要你了 nodes.remove(node); //该怎么处理呢,抛个事件吧. fire-event-NodeDeadOrFailed(node); } }); }); timer.run();

上面的节点的状态管理一般由zookeeper来做,leader或者master节点也会维护那么点状态。

那么应用中的leader或者master节点,只需要从zookeeper拉状态就可以,同时,上面的实现是不是一定最佳呢?不是的,而且多数操作可以合起来,但为了描述节点是否存活这个事儿,咱们这么写没啥问题。

节点死掉、失败、不同步了,咋处理呢?

好嘛,终于说到failover和recover了,那failover比较简单,因为还有其它的slave节点在,不影响数据读取。

1. 同时多个slave节点失败了? 没有100%的可用性.数据中心和机房瘫痪、网络电缆切断、hacker入侵删了你的根,总之你rp爆表了.

2. 如果主节点失败了,那master-master不行嘛? keep-alived或者LVS或者你自己写failover吧。 高可用架构(HA)又是个大件儿了,此文不展开了。

我们来关注下recover方面的东西,这里把视野打开点,不仅关注slave节点重启后追log来同步数据,我们看下在实际应用中,数据请求(包括读、写、更新)失败怎么办?

大家可能都会说,重试(retry)呗、重放(replay)呗或者干脆不管了呗! 行,都行,这些都是策略,但具体怎么个搞法,你真的清楚了?

一个bigdata问题

我们先摆个探讨的背景:

问题:消息流,比如微博的微博(真绕),源源不断地流进我们的应用中,要处理这些消息,有个需求是这样的: Reach is the number of unique people exposed to a URL on Twitter. 那么,统计一下3小时内的本条微博(url)的reach总数。

怎么解决呢?

把某时间段内转发过某条微博(url)的人拉出来,把这些人的粉丝拉出来,去掉重复的人,然后求总数,就是要求的reach。

为了简单,我们忽略掉日期,先看看这个方法行不行:

/** --------------------------------- * 1. 求出转发微博(url)的大V. * __________________________________*/ 方法 :getUrlToTweetersMap(String url_id) SQL : /* 数据库A,表url_user存储了转发某url的user */ SELECT url_user.user_id as tweeter_id FROM url_user WHERE url_user.url_id = ${url_id} 返回 :[user_1,...,user_m]

/** --------------------------------- * 2. 求出大V的粉丝 * __________________________________*/ 方法 : getFollowers(String tweeter_id); SQL : /* 数据库B */ SELECT users.id as user_id FROM users WHERE users.followee_id = ${tweeter_id} 返回:tweeter的粉丝

/** --------------------------------- * 3. 求出Reach * __________________________________*/ var url = queryArgs.getUrl(); var tweeters = getUrlToTweetersMap(); var result = new HashMap<String,Integer>(); tweeters.forEach(t -> { // 你可以批量in + 并发读来优化下面方法的性能 var followers = getFollowers(t.tweeter_id); followers.forEach(f -> { //hash去重 result.put(f.user_id,1); }); }); //Reach return result.size();

顶呱呱,无论如何,求出了Reach啊!

其实这又引出了一个很重要的问题,也是很多大谈框架、设计、模式却往往忽视的问题:性能和数据库建模的关系。

1. 数据量有多大?

不知道读者有木有对这个问题的数据库I/O有点想法,或者虎躯一震呢?

Computing reach is too intense for a single machine – it can require thousands of database calls and tens of millions of tuples.

在上面的数据库设计中避免了JOIN,为了提高求大V粉丝的性能,可以将一批大V作为batch/bulk,然后多个batch并发读,誓死搞死数据库。

这里将微博到转发者表所在的库,与粉丝库分离,如果数据更大怎么办?

库再分表...

OK,假设你已经非常熟悉传统关系型数据库的分库分表及数据路由(读路径的聚合、写路径的分发)、或者你对于sharding技术也很熟悉、或者你良好的结合了HBase的横向扩展能力并有一致性策略来解决其二级索引问题.

总之,存储和读取的问题假设你已经解决了,那么分布式计算呢?

2. 微博这种应用,人与人之间的关系成图状(网),你怎么建模存储?而不仅仅对应这个问题,比如:

某人的好友的好友可能和某人有几分相熟?

看看用storm怎么来解决分布式计算,并提供流式计算的能力:

// url到大V -> 数据库1 TridentState urlToTweeters = topology.newStaticState(getUrlToTweetersState()); // 大V到粉丝 -> 数据库2 TridentState tweetersToFollowers = topology.newStaticState(getTweeterToFollowersState()); topology.newDRPCStream("reach") .stateQuery(urlToTweeters, new Fields("args"), new MapGet(), new Fields("tweeters")) .each(new Fields("tweeters"), new ExpandList(), new Fields("tweeter")) .shuffle() /* 大V的粉丝很多,所以需要分布式处理*/ .stateQuery(tweetersToFollowers, new Fields("tweeter"), new MapGet(), new Fields("followers")) .parallelismHint(200) /* 粉丝很多,所以需要高并发 */ .each(new Fields("followers"), new ExpandList(), new Fields("follower")) .groupBy(new Fields("follower")) .aggregate(new One(), new Fields("one")) /* 去重 */ .parallelismHint(20) .aggregate(new Count(), new Fields("reach")); /* 计算reach数 */

最多处理一次(At most once)

回到主题,引出上面的例子,一是为了引出一个有关分布式(存储+计算)的问题,二是透漏这么点意思:

码农,就应该关注设计和实现的东西,比如Jay Kreps是如何发明Kafka这个轮子的 : ]

如果你还是码农级别,咱来务点实吧,前面我们说到recover,节点恢复的问题,那么我们恢复几个东西?

基本的:

  • 节点状态
  • 节点数据

本篇从数据上来讨论下这个问题,为使问题再简单点,我们考虑写数据的场景,如果我们用write-ahead-log的方式来保证数据复制和一致性,那么我们会怎么处理一致性问题呢?

1. 主节点有新数据写入

2. 从节点追log,准备复制这批新数据。从节点做两件事: (1) 把数据的id偏移写入log; (2) 正要处理数据本身,从节点挂了。

那么根据上文的节点存活条件,这个从节点挂了这件事被探测到了,从节点由维护人员手动或者其自己恢复了,那么在加入集群和小伙伴们继续玩耍之前,它要同步自己的状态和数据。

问题来了:

如果根据log内的数据偏移来同步数据,那么,因为这个节点在处理数据之前就把偏移写好了,可是那批数据lost-datas没有得到处理,如果追log之后的数据来同步,那么那批数据lost-datas就丢了。 在这种情况下,就叫作数据最多处理一次,也就是说数据会丢失。

最少处理一次(At least once)

好吧,丢失数据不能容忍,那么我们换种方式来处理:

1. 主节点有新数据写入

2. 从节点追log,准备复制这批新数据。从节点做两件事: (1) 先处理数据; (2) 正要把数据的id偏移写入log,从节点挂了。

问题又来了:

如果从节点追log来同步数据,那么因为那批数据duplicated-datas被处理过了,而数据偏移没有反映到log中,如果这样追,会导致这批数据重复。 这种场景,从语义上来讲,就是数据最少处理一次,意味着数据处理会重复。

仅处理一次(Exactly once)

Transaction

好吧,数据重复也不能容忍?要求挺高啊。

大家都追求的强一致性保证(这里是最终一致性),怎么来搞呢?

换句话说,在更新数据的时候,事务能力如何保障呢?

假设一批数据如下:

// 新到数据 { transactionId:4 urlId:99 reach:5 }

现在要更新这批数据到库里或者log里,那么原来的情况是:

// 老数据 { transactionId:3 urlId:99 reach:3 }

如果说可以保证如下三点:

1. 事务ID的生成是强有序的(隔离性,串行)

2. 同一个事务ID对应的一批数据相同(幂等性,多次操作一个结果)

3. 单条数据会且仅会出现在某批数据中(一致性,无遗漏无重复)

那么,放心大胆的更新好了:

// 更新后数据 { transactionId:4 urlId:99 //3 + 5 = 8 reach:8 }

注意到这个更新是ID偏移和数据一起更新的,那么这个操作靠什么来保证:原子性。 你的数据库不提供原子性?后文略有提及。

这里是更新成功了。如果更新的时候,节点挂了,那么库里或者log里的id偏移不写,数据也不处理,等节点恢复,就可以放心去同步,然后加入集群玩耍了。

所以说,要保证数据仅处理一次,还是挺困难的吧?

上面的保障“仅处理一次”这个语义的实现有什么问题呢?

性能问题。

这里已经使用了batch策略来减少到库或磁盘的Round-Trip Time,那么这里的性能问题是什么呢? 考虑一下,采用master-master架构来保证主节点的可用性,但是一个主节点失败了,到另一个主节点主持工作,是需要时间的。 假设从节点正在同步,啪!主节点挂了!因为要保证仅处理一次的语义,所以原子性发挥作用,失败,回滚,然后从主节点拉失败的数据(你不能就近更新,因为这批数据可能已经变化了,或者你根本没缓存本批数据),结果是什么呢? 老主节点挂了, 新的主节点还没启动,所以这次事务就卡在这里,直到数据同步的源——主节点可以响应请求。

如果不考虑性能,就此作罢,这也不是什么大事。

你似乎意犹未尽?来吧,看看“银弹”是什么?

Opaque-Transaction

现在,我们来追求这样一种效果:

某条数据在一批数据中(这批数据对应着一个事务),很可能会失败,但是它会在另一批数据中成功。 换句话说,一批数据的事务ID一定相同。

来看看例子吧,老数据不变,只是多了个字段:prevReach。

// 老数据 { transactionId:3 urlId:99 //注意这里多了个字段,表示之前的reach的值 prevReach:2 reach:3 } // 新到数据 { transactionId:4 urlId:99 reach:5 }

这种情况,新事务的ID更大、更靠后,表明新事务可以执行,还等什么,直接更新,更新后数据如下:

// 新到数据 { transactionId:4 urlId:99 //注意这里更新为之前的值 prevReach:3 //3 + 5 = 8 reach:8 }

现在来看下另外的情况:

// 老数据 { transactionId:3 urlId:99 prevReach:2 reach:3 } // 新到数据 { //注意事务ID为3,和老数据中的事务ID相同 transactionId:3 urlId:99 reach:5 }

这种情况怎么处理?是跳过吗?因为新数据的事务ID和库里或者log里的事务ID相同,按事务要求这次数据应该已经处理过了,跳过?

不,这种事不能靠猜的,想想我们有的几个性质,其中关键一点就是:

给定一批数据,它们所属的事务ID相同。 仔细体会下,上面那句话和下面这句话的差别: 给定一个事务ID,任何时候,其所关联的那批数据相同。

我们应该这么做,考虑到新到数据的事务ID和存储中的事务ID一致,所以这批数据可能被分别或者异步处理了,但是,这批数据对应的事务ID永远是同一个,那么,即使这批数据中的A部分先处理了,由于大家都是一个事务ID,那么A部分的前值是可靠的。

所以,我们将依靠prevReach而不是Reach的值来更新:

// 更新后数据 { transactionId:3 urlId:99 //这个值不变 prevReach:2 //2 + 5 = 7 reach:7 }

你发现了什么呢?

不同的事务ID,导致了不同的值:

1. 当事务ID为4,大于存储中的事务ID3,Reach更新为3+5 = 8.

2. 当事务ID为3,等于存储中的事务ID3,Reach更新为2+5 = 7.

这就是Opaque Transaction。

这种事务能力是最强的了,可以保证事务异步提交。所以不用担心被卡住了,如果说集群中:

Transaction:

  • 数据是分批处理的,每个事务ID对应一批确定、相同的数据.
  • 保证事务ID的产生是强有序的.
  • 保证分批的数据不重复、不遗漏.
  • 如果事务失败,数据源丢失,那么后续事务就卡住直到数据源恢复.

Opaque-Transaction:

  • 数据是分批处理的,每批数据有确定而唯一的事务ID.
  • 保证事务ID的产生是强有序的.
  • 保证分批的数据不重复、不遗漏.
  • 如果事务失败,数据源丢失,不影响后续事务,除非后续事务的数据源也丢了.

其实这个全局ID的设计也是门艺术:

  • 冗余关联表的ID,以减少join,做到O(1)取ID.
  • 冗余日期(long型)字段,以避免order by.
  • 冗余过滤字段,以避免无二级索引(HBase)的尴尬.
  • 存储mod-hash的值,以方便分库、分表后,应用层的数据路由书写.

这个内容也太多,话题也太大,就不在此展开了。

你现在知道twitter的snowflake生成全局唯一且有序的ID的重要性了。

两阶段提交

现在用zookeeper来做两阶段提交已经是入门级技术,所以也不展开了。

如果你的数据库不支持原子操作,那么考虑两阶段提交吧。

结语

To be continued.

出处:http://www.cnblogs.com/foreach-break/p/distributed_system_and_transaction.html#_7

版权申明:内容来源网络,版权归原创者所有。除非无法确认,我们都会标明作者及出处,如有侵权烦请告知,我们会立即删除并表示歉意。谢谢。

-END-

原文发布于微信公众号 - 平凡文摘(tooooooozi)

原文发表时间:2018-04-06

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