对于异步、高并发的业务，这个存储系统可以满足业务需求。但基于OLTP和OLAP的业务一般是同步的且低并发的业务，这款存储系统是否满足业务需求，这仍是一个问号。...从上图可知，三副本的分布式存储系统，一个写IO，需要从写Leader和写两个Follower完成后才返回给user； 分布式存储的副本模式对性能的影响到底有多大呢？...，关键业务在各个分区上运行，不被打断 为了保证请求的稳定低时延，读请求和写入cache的写请求可以在存储系统内优先拥有各种关键的处理资源，包括：cpu、内存、访盘并发等；cache异步刷盘的请求优先级低...有效聚合，保证大块顺序写入SSD，实现请求处理效率最优 冷热数据分区，减少写放大，提升性能 充分发挥SSD的垃圾回收机制，在擦除块时减少数据搬移量，较少对SSD的性能和寿命的影响 等等。。。...可见通常提高性能，优化时延的主要方法概括起来有以下几个方面： 硬件升级，诸如NVMe，RDMA 优化IO路径，通信框架 优化每个模块的处理时间 优化磁盘布局 增加数据缓存层 以NVMe为例，NVMe驱动层直接透过
一、定义 Apache Kafka 是一款开源的消息系统。可以在系统中起到“肖峰填谷”的作用，也可以用于异构、分布式系统中海量数据的异步化处理。...分区中的记录每个都被分配一个称为偏移的顺序ID号，它唯一标识分区中的每条记录。 Kafka 集群可以持久的保存所有已发布的记录-无论它们是否被消费-可以易配置保留期限。...Kafka 三层消息框架： 第一层：主题层，每个主题可以配置N个分区，每个分区可以配置M个副本。...3）Kafka用于流处理 仅仅读取，写入和存储数据流是不够的，目的是实现流的实时处理。...副本还分为领导者副本和追随者副本，各自有不同的角色划分。副本是在分区层级下的，即每个分区可配置多个副本实现高可用。 生产者：Producer 。 向主题发布新消息的应用程序。
2 Ceph的主要架构 Ceph的最底层是RADOS（分布式对象存储系统），它具有可靠、智能、分布式等特性，实现高可靠、高可拓展、高性能、高自动化等功能，并最终存储用户数据。...2.1 Ceph对对象存储的实现 Ceph本质上是一个分布式对象存储系统，通过它的对象网关（object gateway），也就是RADOS网关（radosgw）提供对象存储接口。...6 Ceph通信框架 6.1 Ceph通信框架种类介绍 网络通信框架三种不同的实现方式： Simple线程模式 特点：每一个网络链接，都会创建两个线程，一个用于接收，一个用于发送...XIO方式使用了开源的网络通信库accelio来实现 特点：这种方式需要依赖第三方的库accelio稳定性，目前处于试验阶段。...8.3 Ceph 官方QOS原理 mClock是一种基于时间标签的I/O调度算法，最先被Vmware提出来的用于集中式管理的存储系统。(目前官方QOS模块属于半成品)。
Hadoop包含丰富的生态组件，有我们耳熟能详的分布式文件系统HDFS，分布式计算框架MapReduce，以及分布式调度系统YARN。...有几个概念值得记住： 数据块（Block） 大文件被切分成多个block存储，默认大小为128M。为了保证数据可靠性，每个block分布式存储在多个datanode节点上，默认3副本。...2 Hive 基于Hadoop的数据仓库 Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。...HBase周边生态成熟，具有很多丰富的特性，比如强一致性读写、自动分区、自动故障转移、面向列等。HBase主要用于海量数据永久性存储与超大规模并发访问场景，目前应用非常广泛。生态架构如： ?...Partition Topic的分区，分布式存储在各个broker中， 实现发布与订阅的负载均衡。 Message 消息，或称日志消息，是Kafka服务端实际存储的数据。
通过 Topic 和 Partition 实现高可用 如同其他许多存储系统，多副本备份也是 Kafka 重要的特性，每个 leader 副本分区都有若干个 follower 副本分区分布在其他 Broker...当某个 Broker 发生故障，Kafka 基于“一主多从”的副本同步机制，可以轻松的将某个 follower 副本分区作为 leader 分区，实现故障的自动转移和容灾，从而保障整个集群的高可用状态。...容灾和恢复机制 和很多其他存储系统一样，follower 副本分区的数据相对于 leader 分区可能存在一定的滞后，因此在 Broker 故障自动转以后，可能会造成部分消息的丢失，下面，我们具体来介绍一下分区同步的机制...默认情况下，故障发生时，高低水位线之间的消息是有可能丢失的。 5....消费者采用轮询的方式访问集群，集群承受更大的压力，需要在集群搭建前充分评估 轮询的消费方式造成消费实时性的下降，不适用于实时性要求过高的场景 6.
在数据模型上，有些数据比如关系，KV 模型足够用；有些数据比如钱包、账号可能又需要更丰富的数据模型，比如表格。 分布式存储系统对数据分区一般有两种方式：Hash 分区和 Range 分区。...各个 PartitionServer 会定期汇报自身存储的副本的信息给 KVMaster，从而 KVMaster 有全局的副本位置信息。...组织、协调好 Raft Group 组之间的资源利用关系，对实现一个高性能的存储系统至关重要；同时在正确实现 Raft 算法基础上，灵活地为上层提供技术支持，能够有效降低设计难度。...有了 Witness，就可以将传统的五副本部署场景中的一个副本替换为 Witness，在没有降低可用性的同时，节省出了部分机器资源。...采用多版本并发控制的存储系统有一个共同的痛点，就是频繁的更新操作会导致用户数据的版本数很多，范围查找的时候需要把每一条用户数据的所有版本都扫一遍，对读性能带来很大的影响。
通常在机头中有包含两个控制器，互为备用， 避免硬件故障导致整个存储系统的不可用。机头中通常包含前端端口和后端端口，前端端口用户为服务器提供存储服务，而后端端口用于扩充存储系统的容量。...如上图所示， 在 Ceph 存储系统架构中核心组件有 MON 服务、 OSD 服务和 MDS 服务等。 (1) MON 服务用于维护存储系统的硬件逻辑关系，主要是服务器和硬盘等在线信息。...MON 服务通过集群的方式保证其服务的可用性。 (2) OSD 服务用于实现对磁盘的管理，实现真正的数据读写，通常一个磁盘对应一个 OSD 服务。...（Replicator）：检测本地副本和远程副本是否一致，采用推式（Push）更新远程副本 更新服务（Updater）：对象内容的更新 审计服务（Auditor）：检查对象、容器和账户的完整性，如果发现错误...File System和美国能源部联合开发，2003年正式开源，主要用于HPC超算领域。
（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本） 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性） 分区容错性（P）：多副本进行容错。...2，CAP理论实践中的妥协 由于CAP理论在分布式存储系统中，做多只能实现上面两点。而现实环境是很复杂的，比如网络抖动及故障，硬件故障等问题，分区容错是我们必须要实现的。...Crontroller就可以监听这个目录下的临时节点，会得知Brokers是否已经宕机，或者是否有新的Broker加入到节点....Partition会有若干副本，副本会选举一个leader，然后数据的写入和读取都是通过leader来实现，这就实现了强一致性CP。...min.insync.replicas数值不能超过副本数总数，假如相等的话，有一个副本不可用即会导致集群瘫痪。
设计与架构 在设计这样一个能满足未来多年发展的底层 KV 服务， 我们需要考虑以下几个方面: 需要尽量使用有大厂背书并且活跃的开源产品， 避免过多的工作量和太长的周期 避免完全依赖和耦合一个开源产品，...， 元数据包括数据分布映射表以及其他用于协调的元数据 rsync: 用于传输 snapshot 备份文件 下面我们来一一讲述具体的内部实现细节。...正如上文中提到的，ZanKV 目前是使用 rocksdb 作为存储引擎的落盘存储系统，无论是何种过期策略或者实现，都需要将数据的过期信息通过一定方式的编码落盘到存储中。...该策略能有效的减少大量数据过期情况下的 raft 请求，降低网络流量和 raft 请求处理压力。有兴趣的读者可以在 ZanKV 的开源项目上帮助我们进行相应的探索和实现。...此功能可以满足一大类不需要全文搜索以及精确排序需求的数据搜索场景。 业界已经有支持 range 查询的压缩位图来实现的开源产品， 在索引过滤这种特殊场景下， 性能会比倒排高出不少。
在上期说到，虽然Ceph作为分布式存储系统，应用于生产环境会出现很多问题，但其他开源分布式存储系统更不适用于云计算的生产环境。...； 因此，真正用于生产环境的云计算系统，应当采用企业级别的商业分布式存储系统，而不是基于Ceph等开源系统做修改或包装的产品。...99.95%； 用基于Ceph的开源分布式存储实现这个需求，表面上虽然不难，但实际上，随着集群规模的变大，集群分裂的可能性增加，业务可用性达到99.95%的可能性越来越小。...这样的一个集群容易分裂 把集群变小，分散故障域 由于云硬盘的刚性需求为一致性(数据不一致会引发云虚拟机的严重故障)和可用性(SLA承诺)，为了保证一致性和可用性，可以对分区容忍性做出妥协，即，在集群中引入仲裁集群...而数据的持久性，可以通过三副本机制解决——单体磁盘的数据持久性达99.9%，三副本可达9个9。
不同的一致性协议如Paxos和Raft等也可以用于实现不同的一致性模型，并在一致性和可用性之间进行权衡。 上图展示强一致性示意： 客户端通过向主节点发送写操作请求（Write）。...数据分区与负载均衡为了提高系统的可用性和负载均衡性，可以将数据分区存储在不同的节点上。这样可以实现数据的冗余备份，以增加系统的容错性。...带入实际场景 场景案例 现在，我们要设计一个分布式存储系统用于存储电商平台的商品库存信息。...CAP + BASE 双轮指导 CAP理论和BASE理论是分布式系统中常用的理论框架，用于描述一致性、可用性和分区容错性以及系统设计的原则。...Consistency、Availability、Partition tolerance）和BASE（Basically Available、Soft state、Eventually consistent）这两个理论框架来优化系统的设计和实现
Apache Kafka是一款开源的分布式消息发布订阅系统，它以其高吞吐量、低延迟、可扩展性以及持久性等特点，在大数据处理和流式计算领域扮演着重要角色。以下是Kafka原理解析的关键组成部分： 1....生产者可以选择性地为消息指定一个键（Key），Kafka根据键的哈希值决定消息应该被发送到哪个分区，以实现消息的顺序性或相关性。...消费者可以以组（Group）的形式组织，同一组内的消费者共同消费主题的所有分区，且每个分区只能被该组内的一个消费者消费，从而实现负载均衡和消息的并行处理。...- 副本（Replication）：每个分区都有多个副本分布在不同的Broker上，其中一个为主副本（Leader），其余为跟随副本（Follower）。...事件驱动架构：作为事件总线，用于触发微服务间的事件响应和状态更新，实现服务间松耦合和事件溯源。 5.
06-[理解]-Kudu 是什么及应用场景 Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。...在Kudu之前，大数据主要以两种方式存储： 如果对业务数据既需要随机读写，有需要批量加载快速分析，实现如下架构： 上述架构：数据冗余性比较大、技术框架复杂性比较高、数据实时性降低。...，每个Tablet存储自己数据 Tablet 副本机制，1个副本为leader，其他副本为Follower，类似Kafka Topic中分区Partition。...副本之间，基于Raft协议，实现高可用HA，当leader挂掉以后，从Follower中选取leader。...有哪些分区策略： 在Kudu中，每个表的分区Tablet需要在创建表的时候指定，表创建以后不能被修改。
目前越来越多的开源分布式处理系统如 Cloudera、 Storm、 Spark、 Flink 等都支持与 Kafka 集成 。...与此同时， Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能 。...也正是得益于Kafka 的消息持久化功能和多副本机制，我 们可以把 Kafka 作为长期的数据存储系统来使用，只需要把对应的数据保留策略设置 为“永久”或启用主题的日志压缩功能即可 。...流式处理平台: Kafka 不仅为每个流行的流式处理框架提供了可靠的数据来源，还提供了一个完整的流式处理类库，比如窗口、连接、变换和聚合等各类操作 。.../kafka-topics.sh –describe –zookeeper 192.168.0.113:2181 –topic test 如上图中，test的topic分区数一共有3个，副本数有
分布式存储业界已经发展几十年，各个商用存储团队也有对应的开源测试框架，比较知名的比如P#[2]和Jepsen[3]，但是这些框架应用成本高，在非商用存储团队中已有的迭代开发过程中很难有额外的人力应用实施...定义业务是否稳态，并不是系统资源指标，这里的指标是直接衡量系统服务质量的业务指标，比如任务是否执行成功/执行时间，请求时延，错误率等，甚至自行设计冒烟回归用例进行检测。...模拟生产环境中真实或者可能存在的故障场景。比如网络延迟，服务异常，还有存储系统的副本异常等。 在生产环境中运行实验。并不是必须要在线上生产环境中运行，而是实验环境要尽可能真实。...单套集群部署多region分区。 单个region分区中包含同等规模的raft group。...进行组合，可以采用固定顺序或者随机组合的方式持续运行该实验，实现实验的可重放和可复用。
判断标准很简单，该独立节点是否维护着本地存储的一些状态信息，或者节点是不是可以随时迁移到其他server上而保持节点的行为和以前一致，如果是的话，则该节点是无状态，否则是有状态的。...既然是分布式系统，在网络分区异常情况下仍然正常提供服务是必须的。） 数据存储系统 当数据量太大以及已经超过单机所能处理的极限时，就需要使用到数据存储分布式系统。...常用的方法是使用如gossip的协议以及在此基础之上开发的serf框架，感兴趣的话可以参考redis cluster 和 consul实现。...对背压感兴趣朋友们，或者有想法自己实现一套数据处理系统，可以参考Reactive Stream，该项目对通用数据处理提供了一种规范，采用这种规范比较有名的是akka。...这种框架模型有它的问题，责任不明确，每个模块干着多样工作。例如Job tracker不仅要监控任务的执行状态，还要负责任务的调度。
与此同时，Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。 存储系统： Kafka 把消息持久化到磁盘，相比于其他基于内存存储的系统而言，有效地降低了数据丢失的风险。...也正是得益于 Kafka 的消息持久化功能和多副本机制，我们可以把 Kafka 作为长期的数据存储系统来使用，只需要把对应的数据保留策略设置为“永久”或启用主题的日志压缩功能即可。...Apache ZooKeeper 是一个分布式的协调服务框架，Kafka 重度依赖它实现各种各样的协调管理。...这种大吞吐量的写操作会极大地拖慢 ZooKeeper 集群的性能 “消费组中的消费者个数如果超过topic的分区，那么就会有消费者消费不到数据”这句话是否正确？...可以使用Kafka 本身提供的用于生产者性能测试的 kafka-producer- perf-test.sh 和用于消费者性能测试的 kafka-consumer-perf-test.sh来进行测试。
（2）存储系统：Kafka与Pulsar可以存储大量数据，并且客户端控制自己读取数据的位置，所以它们也可以作为存储系统，存储大量历史数据。...持久化、一致性：Kafka与Pulsar都支持将消息持久化存储，并提供数据备份（副本）功能，保证数据安全及数据一致性，它们都是优秀的分布式存储系统。...副本Replica：Kafka中每个分区都有一个或多个副本，其中有1个leader副本，0个或多个follow副本，每个副本都保存了该分区全部的内容。...AR（Assigned Replicas）：分区的副本列表，即一个分区所有副本所在Broker的列表。...Bookie：Pulsar利用BookKeeper服务实现存储功能，BookKeeper中的节点被称为Bookie节点。BookKeeper框架是一个分布式日志存储服务框架，本书后面会详细分析它。
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