Raft 是一种分布式一致性算法,在Newsql代表性数据库TiDB 集群的多种组件中,PD 和TiKV 都通过Raft 实现了数据的容灾。
元数据,一般包括分片的数据范围、数据量、读写流量和分片副本处于哪些物理节点及副本状态等信息。
分布式存储系统需要一个一致性的协议,去保证所有的 commit 对数据的修改能在不同的情况下,不丢失数据。在设计之初,我们在深刻的考虑部署的复杂性等问题后,我们选择了 raft 协议,然而马上就出现了陷阱。
地球人,爱好音乐,动漫,电影,游戏,人文,美食,旅游,还有其他。虽然都很菜,但毕竟是爱好。
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】推荐系统和数据库技术,一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用,一个是偏系统存储相关的技术,这两者在实际中有很大的应用。今天,很高兴邀请到资深算法工程师宋强对此漫谈自己一些工作的独到见解,欢迎阅读~ 科研工作者的前世今生 笔者早年在人工智能领域上进修硕士,研究的方向是推荐系统,虽然最终未能将所学发扬光大,但亦心存敬畏,时常拜读相关著作。随后阴差阳错,人生中的第一份正式工作是从事分布式数据库的研发。受学长相邀,写下一点感悟。 矛盾的心理 人工智能和数据库都是当前的热潮
分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一,也是保证分布式数据库满足数据库最基本的ACID特性中的 “一致性”(Consistency)的保障。在分布式技术发展下,数据一致性的解决方法和技术也在不断的演进,本文就以作者实际研发的分布式数据库作为案例,介绍分布式数据库数据一致性的原理以及实际实现。 1 数据一致性 1.1 数据一致性是什么 大部份使用传统关系型数据库的DBA在看到“数据一致性”时,第一反应可能都是数据在跨表事务中的数据一致性场景。但是本文介绍的“数据一致性”,指的是“数据在多份副本
Raft or not? 为什么 Consensus-based replication 不是分布式数据库日志复制的银弹? 背景 近期在跟团队同学聊天的过程中,听到了这样一句观点: “我们团队目前的技
TiDB的存储用的TiKV, TiKV是基于RocksDB实现了分布式(可水平扩展,支持主从),RocksDB是对单机版LevelDB的封装。
数据库调优可以使数据库应用运行得更快,但对于很多人来说,对数据库内核进行调优是一项很有挑战的“技术活”,是只属于少部分内核研发们的“游戏”。但即使是他们,对数据库内核进行性能调优,也充满了不确定性,它需要综合考虑各种复杂因素,如硬件层面的 CPU、 I/O、 内存和网络,以及软件层面关于操作系统、中间件、数据库参数等配置,还有运行在数据库上的各种查询和命令等。在本次 Hackathon 2021 比赛中,TPC 战队就完成了这一项“挑战”,采用 bottom-up 的设计思路,更好地利用硬件资源,使用 TPC (thread-per-core) 线程模型优化了 TiKV 的写入性能、性能稳定性和自适应能力。TPC 战队也凭借这一硬核项目一举斩获了三等奖与技术潜力奖。
Raft是分布式环境下的一致性算法,它通过少数服从多数的选举来维持集群内数据的一致性。它与RBFT算法名称有点像,然而Raft算法里不能存在拜占庭节点,而RBFT则能容忍BFT节点的存在。Raft非常类似于paxos协议(参见我的这篇文章《paxos算法如何容错的–讲述五虎将的实践》),然而它比paxos协议好理解许多(因为paxos协议难以具体实现,所以zookeeper参考paxos实现了它自己的Zab算法)。同样,Raft有一个用GO语言实现的etcd服务,它的功能与Zookeeper相同,在容器操作系统CoreOS作为核心组件被使用。
这是一个关于世界级别的数据库信息的翻译性的系列,相关信息来自于世界级的IT 或 数据库信息类网站。相关文章来自于世界级的world IT info 网站
分布式算法是并行算法的一个子类型,通常同时执行,算法的不同部分在独立的处理器上同时运行,并且对算法的其他部分正在做什么的信息有限。开发和实施分布式算法的主要挑战之一是在面对处理器故障和不可靠的通信链路时成功地协调算法的独立部分的行为。解决给定问题的适当分布式算法的选择取决于问题的特征,以及算法将运行的系统的特征,例如处理器或链路故障的类型和概率,可以执行的进程间通信,以及不同进程之间的时间同步级别。
https://www.yuque.com/docs/share/17664885-e0d8-40fd-a208-f1b58794d544
8 月 31 日 - 9 月 4 日,第 46 届 VLDB 会议以线上直播的方式举行(原定于日本东京召开),PingCAP 团队的论文《TiDB: A Raft-based HTAP Database 》入选 VLDB 2020 ,成为业界第一篇 Real-time HTAP 分布式数据库工业实现的论文。PingCAP 联合创始人、CTO 黄东旭获邀在会上进行演讲,分享关于论文的深度解读及在线答疑。
上回我们说到Nacos的注册中心,我们讲了注册中心的一致性协议,订阅和注册的原理,有兴趣的可以看一下上一篇文章:你应该了解的Nacos注册中心。在Nacos中还有一个功能特别重要那就是配置中心,在这里先不具体介绍配置中心是什么,先来忆苦思甜一波。
在分布式数据库领域中,高性能+强一致性事务是代表数据库水平高低的重要象征,这个领域的代表数据库是Google Cloud Spanner和Azure Cosmos DB以及Apple开源的FoundationDB,YugaByte DB是这个领域的另外一个开源数据库。以下为 YugaByte DB关于开发分布式SQL数据库技术挑战的分享。
感谢这么多朋友的到场,今天我会从我们的一些思考的角度来回顾过去一段时间做了什么事情,以及未来的半年到一年时间内将会做什么事情,特别是「我们为什么要做这些事情」。
在互联网浪潮出现之前,企业的数据量普遍不大,特别是核心的业务数据,通常一个单机的数据库就可以保存。那时候的存储并不需要复杂的架构,所有的线上请求(OLTP, Online Transactional Processing) 和后台分析 (OLAP, Online Analytical Processing) 都跑在同一个数据库实例上。后来渐渐的业务越来越复杂,数据量越来越大,DBA 们再也优化不动 SQL 了。其中一个显著问题是:单机数据库支持线上的 TP 请求已经非常吃力,没办法再跑比较重的 AP 分析型任务。跑起来要么 OOM,要么影响线上业务,要么做了主从分离、分库分表之后很难实现业务需求。
本文旨在介绍 vivo 内部的特征存储实践、演进以及未来展望,抛砖引玉,吸引更多优秀的想法。
TiKV 是一个支持事务的分布式 Key-Value 数据库,有很多社区开发者基于 TiKV 来开发自己的应用,譬如 titan、tidis。尤其是在 TiKV 成为 CNCF 的 Sandbox 项目之后,吸引了越来越多开发者的目光,很多同学都想参与到 TiKV 的研发中来。这时候,就会遇到两个比较大的拦路虎:
TiDB这个词,相信大家或多或少都曾经耳闻过,但是很多人觉得他是分布式数据库,自己的业务是使用mysql,基本使用不上这个技术,可能不会去了解他或不会去深入了解。最近一个月,基于实际业务的应用场景,从测试环境测试基础学习,到生产环境性能压测、高可用测试、故障测试等的学习,到今天TiDB终于完成了线上业务的承接使命,而这一切只是开始,而非终点;
在分布式场景中,很多地方需要生成全局唯一的id,如数据库分库分表后需要用唯一id代替单机版本的自增id。发号器的基本要求是
作者:jettchen,腾讯 IEG 后台开发工程师 本文不对 raft 算法从头到尾细细讲解,而是以 raft 算法论文为起点,逐步解读 raft 算法的理论,帮助读者理解 raft 算法的正确性。然后,etcd 不仅是 raft 算法最为热门的工程实现,同时也是云原生 kubernetes 的核心存储,本文也对 etcd 的底层实现进行剖析,让读者在使用 etcd 组件的过程中能够做到心中有数。对 raft 算法足够熟悉的同学,也可以直接阅读 etcd 工程实现那块内容。 1. raft 算法的简单介绍
事务和复制对于很多数据库来说是共性,但每一种数据库在这两个问题的细节之处都会有各自的考量,带来了各自的特性;围绕着对共性和特性的讨论,我们将得以还原设计的权衡与思量。
陈现麟,伴鱼技术中台负责人,从 0 到 1 搭建伴鱼技术中台,对分布式架构、服务治理、稳定性建设、高并发高 QPS 系统和中台化的组织架构搭建有一定的经验,崇尚简单优雅的设计,关注云原生和分布式数据库。
最近几年来,越来越多的文章介绍了 Raft 或者 Paxos 这样的分布式一致性算法,且主要集中在算法细节和日志同步方面的应用。但是呢,这些算法的潜力并不仅限于此,基于这样的分布式一致性算法构建一个完整的可弹性伸缩的高可用的大规模存储系统,是一个很新的课题,我结合我们这一年多以来在 TiKV 这样一个大规模分布式数据库上的实践,谈谈其中的一些设计和挑战。
POLARDB 数据库中有一个核心是他重新设计的存储系统,polarfs,polarfs 是怎么设计的架构是怎样的,下面根据官方的一篇详细的英文文档作为翻译的目标 https://www.vldb.org/pvldb/vol11/p1849-cao.pdf
在讨论某个数据库时,存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点,也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分。每个数据库都有其独有的存储、计算方式,今天就和图图来学习下图数据库 Nebula Graph 的存储部分。
从今天开始就准备学习TIDB数据库,初期基础差,学习可能会比较困难入门后可能就会好很多
1.3.0版本开始修炼内功,聚焦“简单”、“性能”、“高可用”这核心的三个点进一步提升Nacos核心竞争力。
当 mysql 的一个大表总数达上亿时,mysql 性能变的很差,且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间,至少十几个小时。这种情况,一般的做法是分库分表,这种方法需要业务层根据规则,物理分库分表,比如按照时间分表,业务代码需要兼容。Tidb 是分布式 newsql 数据库,兼容了大部分 mysql 协议和操作,业务不需要调整,数据库性能也能保证。
保持服务的持续可用,是核心业务对底层数据存储系统的要求。常见的1主N备的方案问题是“最大可用(Maximum Availability)”和“最大保护(Maximum Protection)”模式间抉择:
经历了上礼拜漫长的上线周期,终于有时间总结一下期间发生的故事。TiDB 是一款非常优秀的国产分布式 NewSQL 数据库,因其支持水平扩展性、强一致性、高可用性,从 18 年 3 月起已在国内银行的账务、支付类核心系统得到应用。
ODL控制器的分布式集群底层采用raft协议实现,为啥使用raft协议还没有明确说明,但是我们看内存数据库redis的集群也是才raft协议,因为其能够保证redis的高可用性,也许是ODL的架构师从redis使用经验中总结出来的,毕竟redis内存数据库经过了市场的考验与认可。本章主要是结合自己在研究ODL分布式集群中的一些总结,有错误理解的地方还请网友指正。 一、Raft协议入门 Raft大概将整个过程分为三个阶段,leader election,log replication和commit(safe
前言 在保证数据安全的基础上,保持服务的持续可用,是核心业务对底层数据存储系统的基本要求。业界常见的1主N备的方案面临的问题是“最大可用(Maximum Availability)”和“最大保护(Maximum Protection)”模式间的艰难抉择: “最大可用”模式,表示主机尽力将数据同步到备机之后才返回成功,如果备机宕机或网络中断那么主机则单独提供服务,这意味着主备都宕机情况下可能的数据丢失(MySQL的半同步模式); “最大保护”模式,表示主机一定要将数据同步到备机后才能返回成功,
Raft 算法是分布式系统开发首选的共识算法。比如现在流行 Etcd、Consul。
注册中心:没有必要将数据持久化到数据库中,可以持久化到本地硬盘。(需要在 注册中心的 server-addr 指定 nacos 的服务,可以指定多个)
Etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。 Etcd内部采用raft协议作为一致性算法,Etcd基于Go语言实现。
对于金融企业来说,尤其是银行、证券、保险这些行业,在一个 IT 系统运行支撑业务的过程当中,考虑到硬件的故障、网络的故障,等一切可能会对业务产生影响的突发故障。那么,在过去漫长的 IT 发展的过程当中,大量的技术被应用在关于如何解决组件级的高可用,整个服务的容灾和灾备,包括如何保证整体业务的连续性。
对了,我自己做了一个基于 Spring Cloud 的开源项目《PassJava》,面试刷题一网打尽,为了做这个开源项目,我还买了一个 三年的腾讯云 CVM,求个Star~
随着产业互联网发展,传统产业中业务爆发式增长与无限增长趋势愈加明显与普及。业务敏态发展对底层基础技术提出了具备敏态能力的要求。 TDSQL是腾讯云企业级分布式数据库,具有完全兼容 MySQL、分布式事务全局一致性、弹性扩缩容、智能调度管控、在线表结构变更等关键特性。金融级分布式数据库 TDSQL 新引擎TDStore针对产业技术趋势需求,聚焦适配金融级敏态业务,在频繁进行模式变更、数据流量陡增等敏态场景下,实现弹性伸缩变更、对业务透明无感知。 今天,腾讯云数据库高级工程师韩硕带领大家了解金融级分布式数据库T
接上一篇文章(关于分布式系统数据一致性的那些事),继续更新一些关于分布式系统数据一致性方面的知识。
TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库,结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL,支持无限的水平扩展,具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。
经过一年多的开发,TiDB 4.0 终于迎来 GA 版本,作为 TiDB「面向未来的数据库」道路上面的一个重要的里程碑,TiDB 4.0 不光在稳定性、易用性、性能、云原生等各个方面都有了巨大的进步,新增的特性也让 TiDB 产品能够支持更多元的业务类型。
在日常业务使用或运维管理 TiDB 的过程中,每个开发人员或数据库管理员都或多或少遇到过 SQL 变慢的问题。这类问题大部分情况下都具有一定的规律可循,通过经验的积累可以快速的定位和优化。 但是有些情况下不一定很好排查,尤其涉及到内核调优等方向时,如果事先没有对各个组件的互访关系、引擎存储原理等有一定的了解,往往难以下手。
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