分布式存储系统地一些理解和实践Word文档下载推荐.docx
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key/value或者半结构化数据
高吞吐
高性能
高扩展
2)不适用
Sql查询
复杂查询,如联表查询
复杂事务
二、分布式存储系统设计要点
1.数据分布
分布式存储,可以由成千甚至上万台机器组成,以实现海量数据存储和高并发。
那它最先要解决的就是数据分布问题,即哪些数据存储在哪些机器〔节点〕上。
常用的有hash类算法和用meta表映射两种方式。
一般完全分布式的设计〔无master节点〕,会用hash类算法;
而集中式的设计〔有master节点〕用meta表映射的方式。
两者各有优缺点,后面讲到具体问题时再做比拟。
1)一致性hash
将存储节点和操作的key〔key唯一标识存储的object,有时也叫objectname〕都hash到0~2的32次方区间。
映射到如下环中的某个位置。
沿操作key的位置顺时针找到的第一个节点即为此key的primary存储节点。
如如下图所示:
图1一致性hash
Cassandra借鉴了dynamo的实现,用了一致性hash的方式。
节点的hash值〔也叫token〕,可以手动分配或者自动生成。
Key的hash值即md5(key)。
每个表可以在建表时指定副本数,当副本数为3时,找primary存储节点后,顺时针方向的下2个存储节点即为replica存储节点。
Hash类算法,优点是无需master节点,一个缺点是,不支持key的顺序扫描。
2)Crush算法
也是一种类hash算法,随着ceph诞生,也是ceph的一大亮点。
Crush算法比拟复杂,这里简化介绍下。
Ceph的每个Object最终都会映射到一组OSD中,由这组OSD保存这个Object,映射流程如下:
Object→PG→OSDset
∙OSD先理解为机器节点吧
∙PG即PlacementGroups,可以理解为存储在同一组OSD上的object的集合
Object先映射到PG(PlacementGroup),再由PG映射到OSDset。
每个表空间有固定数量的pg,在建表时指定。
每个Object通过计算hash值并对pg数量取模得到它所对应的PG。
PG再映射到一组OSD〔OSD的个数由表的副本数决定,也是建表时指定〕,第一个OSD是Primary,剩下的都是Replicas。
PG→OSDset的映射由几个因素决定:
∙CRUSHhash算法:
一种伪随机算法。
∙OSDMAP:
包含当前所有OSD的状态、OSD的机器机架信息等。
∙CRUSHRules:
数据映射的策略。
这些策略可以灵活的设置object存放的区域。
比如可以指定table1中所有objects放置在机架1上,所有objects的第1个副本放置在机架1上的服务器A上,第2个副本分布在机架1上的服务器B上。
table2中所有的object分布在机架2、3、4上,所有Object的第1个副本分布在机架2的服务器上,第2个副本分布在机架3的服器上,第3个副本分布在机架4的服务器上。
具体实现不再展开。
图2cephcrush算法
伪代码如下所示:
locator=object_name
obj_hash=hash(locator)
pg=obj_hash%num_pg
osds_for_pg=crush(pg)#returnsalistofosds
primary=osds_for_pg[0]
replicas=osds_for_pg[1:
]
Crush相比一致性hash更加灵活。
3)按range查表
由master节点记录和管理每个表range的粒度,以与每个range的数据存储在哪些节点上。
range是根据key的字节序确定。
Client在执行key存取操作是,先到master,根据其所在range,查询其存储在哪些节点;
再直接跟存储节点交互,实现存取。
Hbase是用这种方式实现,支持key的顺序扫描。
如如下图所示,region即一段range的数据〔存储在materserver上〕,regionsever即实际存储节点。
图3hbaseregion映射
2.数据可靠性
数据可靠性,即数据不丢失,是存储系统的第一职责。
图4数据中心
分布式一般采用普通服务器,要假设服务器和硬盘都是不可靠的。
如何保证在有硬件损坏时数据不丢失,是任何分布式存储系统都必须考虑的。
已有做法有以下几种。
1)多副本
即数据保存N+1份〔一般是3份〕,每一份都存储在不同的节点上。
在数据损坏N份时,仍能修复数据。
缺点是,需N倍的冗余存储空间。
✧hbase、cassandra、ceph都很好的支持。
2)纠删码
即将一条数据切分成n等份,通过对这n份数据编码,得到m份相等大小的校验数据块儿。
这n+m份数据,各自存储在不同的节点上,拿到n+m中的任意n份数据,均可计算得到原始的数据。
一般n取10,m取3。
优点是,只需m/n倍的冗余空间,缺点是读写效率较低,且消耗cpu。
图5纠删码
✧Hbase:
hdfs层为hbase提供支持。
✧Cassandra:
社区版本不支持,社区还无添加此功能的路线图,之前社区有讨论过此功能,后来不了了之。
应该是主要考虑到纠删码方式对现有系统的存储结构、一致性语义都有较大影响,且性能较低。
✧Ceph:
支持。
但在功能上有些缺失,比如不支持partialread,适合读远多于写的场景,应用较少。
3)跨级群自动备份
一般为了更高的可靠性,数据会通过准实时备份机制,备份到另外一个IDC的存储集群。
社区版本已经支持。
✧cassandra和ceph:
都不支持,短期没有路线图,长远来讲,是需要添加的。
4)接入修复
客户端写数据到存储集群,一般先按一定规如此找到一个接入节点,再由次接入节点做proxy将数据写到实际存储的节点。
假设需要写入3副本,如果接入节点发现,有的副本对应的存储节点此时不可用,或者写超时,那么会将写失败的节点与未写成功的数据存储下来。
之后,定时或者收到通知不可用节点变为可用时,尝试写入之前未写成功的数据。
hdfs层会保证写入足够的副本,因为hdfs的namenode记录了每个block的meta数据〔block存储在哪些datanode〕,一个datanode写失败,换一个写,直至写成功。
可以看到,记录meta这种方式很灵活
有hinthandoff机制,原理如上
有pglog机制,原理如上
5)全局扫描修复
用以修复磁盘损坏、误删文件等原因引起的数据丢失。
由master节点发起全局数据,或者primary节点发起自己负责的range的数据,的多个副本间的数据扫描。
如果发现某个副本缺失,如此进展修复。
Hbase、cassandra、ceph都有类似机制,原理类似,机制不同,这里不一一展开讲了。
hdfs层的datanode在发现盘损坏后,会收集剩下的所有block信息,并通知namenode比照修复
基于Merkletree的anti-entropy机制
scrub和deep-scrub机制
3.可用性
分布式存储系统,相比传统关系数据库,有更好的可用性。
在个别机器硬件或软件故障,甚至整个机房断电断网等极端情况下,仍不影响在线读写。
对于个别机器硬件或者软件故障,一般数据保存多份副本或者纠删码方式就能解决。
对于整个机房断电,只能是多副本的跨idc存储,一般分布式存储系统都支持这种方式,只是目前实际应用的很少。
保证可用性,另外一个影响因素是,整个系统是否有单点故障。
完全分布式的设计是没有单点的。
集中式的设计,有meta信息,需要metaserver的角色,一般也会将metaserver做成集群式,以防止单点问题。
下面结合例子讲下。
1)分布式or集中式
metaserver是集群方式,通过zk的选举算法选出一个主节点来提供服务,主节点挂掉后,会重新选一个。
所以hbase的metaserver也不算是单点的。
但其regionserver是单点的,即一个regionserver挂掉,在master没有为其负责的region进展重分配前,这个region所负责的range,是无法提供在线读写的。
之所以存在此单点问题,猜想因为hbase设计之初,是为网页库这类离线存储设计的,而非在线服务。
另外,regionserver的这种设计能较方便是实现强一致性和简单事务,后面会提到。
现在貌似已有regionserver的standby机制,即一台regionserver挂掉,另一台准备就绪的能马上接替并提供服务。
Hbase架构如下:
图6hbase架构
是完全分布式的〔ceph虽有monitorserver,但仍可理解为完全分布式的,这里不展开了〕,无单点问题。
4.可扩展性
存储系统的可扩展性,即扩容的难易程度。
可扩展性是分布式系统相比传统关系数据库,最大的优势。
各分布式存储系统都能很好的支持横向扩展。
由于实现方式的不同,扩容的难易程度还是有差异的。
一般集中式的系统扩容更加容易,完全分布式的系统会更加麻烦些。
1)扩容
比拟容易,扩容的大致过程为:
增加一些regionserver,由masterserver做一下balance,即重新确定regionserver与region的对应关系〔每个region负责一定X围的key,对应于hdfs上的一组文件〕,完全不需要拖数据。
而hdfs本身扩容也较容易,因为有namenode存在〔相当于masterserver,对写入hdfs的每个块儿都记录其存储节点〕,可以将新写入的文件写入到新扩容的server,这样不需要拖数据;
如果要考虑写压力均衡〔即不把写压力集中在新参加的机器上,仍然写所有机器〕,仍需要做数据迁移。
✧Cassandra和ceph:
因为key定位是通过hash类算法,所以拖数据不可防止。
拖的数据量即新加的node所负责的数据量。
一致性hash和crush算法不同,导致拖数据的源节点不一样,但总的来说某某小异。
5.数据一致性
一致性分强一致性和最终一致性,解释如下:
强一致性:
写完一条数据key1,马上读key1,能读到最新数据。
最终一致性:
写完一条数据key1,马上读key1,可能读到老数据,但一段时间后,能够读到新数据。
最终一致性相比强一致性,有更高的性能。
一致性跟primary和replica在读写时的地位相关,不同系统在实现上会有不同的取舍,下面具体说明。
1)单主、多主、主从
regionserver是单点,可以理解问题单主方式,天然的强一致性。
最终一致性,通过客户端一致性级别的设置也可实现强一致性。
Cassandra多个副本节点的地位一样,可以理解为多主方式,并列提供读写,这种方式读写性能很高,除了牺牲了强一致性,还有造成写冲突问题,cassandra通过column级别的时间戳解决此问题,但不彻底,时间戳一样时就没有方法了。
的多个副本间有主从关系,一主多从,客户端写主节点,主节点负责写从节点。
客户端只能读主节点。
以此实现强一致性。
Ceph也支持配置为本地化〔就近,不一定是主节点〕读方式,这种方式也牺牲了强一致性。
Ceph的块儿存储和分布式文件系统功能,要求它必须支持强一致性。
6.性能
前面已经提到,不同的一致性会对性能有影响。
另外,还有两点对对性能影响较大:
1)完全分布式or集中式
集中式架构需要有metaserver。
读操作先查metaserver,再向datanode查询真正的数据;
写操作除更新datanode也可能要更新metaserver。
完全分布式读写如此少了与metaserver交互的过程。
所以延时更低。
且集中式,在数据量巨大或者压力很大时,metaserver有可能成为性能瓶颈,目前有metaserver分层、静态子树等解决方案。
是集中式的,但客户端维护metaserver的缓存,一般读写时无需网络查询metaserver,所以从hbase这层看,集中式并不影响其性能。
但hdfs层读写必须要namenode参与,所以性能低些。
Hbase+hdfs这种分层架构,有很多好处,但显然性能会逊一筹。
是完全分布式的,客户端可以连接任一台node读写,这台接入node通过一致性hash定位真正负责此次读写的node,再进展读写。
效率要比hbase高些。
是完全分布式的,客户端通过monitorserver得到节点信息,缓存在本地,再通过crush算法,直接定位到主节点实现读写。
这个角度看,ceph的效果比cassandra更高些。
2)单机存储引擎
分布式存储一般采用LSMT引擎,将随机写转化为顺序写log和memtable〔内存〕方式,能极大提高写性能。
读操作,还是通过索引来提高性能。
分布式存储的数据模型一般是schema-less的,即不需要预先定义每行包括哪些列以与每个列的类型,多行之间允许包括不同的列;
一般只有主key索引;
不需考虑数据完整性约束〔比如外键约束〕、列类型约束、NOTNULL约束等;
所以较适合用LSMT引擎实现,关系数据库如此不太适合。
Schema-less是分布式存储一般性能较高的原因之一。
图7LSMT
✧Hbase、cassandra、ceph都是wal的方式。
顺序写完journallog后,写实际数据。
写数据时,hbase和cassandra是写memtable〔源自bigtable吧〕,更多的减少随机写硬盘。
Ceph不是memtable的方式,直接写文件系统,并定时sync。
Memtable的方式对小value更加友好,但需要引入的paction,paction带来了更多的运维工作。
Ceph由于其块儿存储功能,经常会修改一个对象的某一小段,如果用memtable的方式,即使修改一小段,也要重写整个对象,效率比拟低。
7.易运维性
主要是扩容、顶替〔一台机器损坏,用另外一台机器代替之,可能涉与到迁移数据〕、升级、盘故障〔数据修复〕等操作的快速性和简单性。
存储机器一般是12*2T盘,现在极端一些有24*4T盘。
单机存储数据量是很大的。
扩容或者顶替一台机器,一般也要几个小时甚至1天的时间。
在这段时间内存储系统是处于副本缺失状态的,万一这段时间好的副本又出问题,后果可能很严重;
所以,要尽量防止数据迁移或者缩短迁移时间。
1)扩容、顶替、升级
不考虑hdfs的话,其扩容、顶替更容易,因为不涉与迁移数据。
Hbase因单点问题,升级必然影响在线服务,这一点是一直在努力优化的,例如之前提到的regionserverstandby机制,hdfs的namenode的热备机制。
由于其gossip广播的限制,较难做的很大,所以360有多达几十个cassandra集群,给运维带来不少工作量。
扩容和顶替因涉与到迁移数据,比拟麻烦,一般会绕过它,刚开始集群建设一步到位,后续不扩容,如果有机器损坏,直接修,而不是顶替。
Cassandra的升级比拟有优势,3副本的情况下,可以最多一次升级1/3的机器,而不影响在线读写。
还没搞过大集群,crush机制理论上可以将集群建的比拟大〔也许几千台〕,但扩容、顶替拖数据不可防止。
因为不能确定数据的几个副本在那几个节点上,或者说不能确定几台机器上是否有同一批数据的副本,所以,升级为了不影响在线服务,最好一台台升级。
2)磁盘故障
✧盘故障引起的数据修复,衡量其好坏的标准,就是是否够快、是否足够自动化。
磁盘写性能是修复速度的瓶颈。
全局修复机制都能够做到自动化。
所以,三种系统在这一点上差异不大。
8.复杂查询与事务
分布式存储系统相对于关系数据库之所以能做到高性能、高扩展,主要的原因之一就是选择不支持复杂的联表查询与事务操作。
联表查询,分布式存储系统一般都不支持,而是通过冗余存储的方式实现类似的功能需求。
复杂的事务,也不支持。
但简单的事务,如单行事务、CAS〔pare–and-set〕还是可以支持的。
1)事务
支持单行事务〔可以是多个操作〕,由于regionsever单点,可以在单机上较容易的实现。
这是regionserver单点的一个优势。
支持单次操作行级锁;
单个column的cas操作〔依赖paxos多机协商,较为复杂,效率低〕。
✧Ceph如此没有此类需求,自然不支持。
以上有些是实践总结,有些如此加了自己的理解,有不对之处,还请指出,多谢。