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基于一致性哈希的分布式內存鍵值存儲——CHKV

zhangke3016 / 2198人閱讀

摘要:基于一致性哈希的分布式內存鍵值存儲。失效未經請求與數據轉移就斷開了和的連接則需要及時通知。可見編譯模式并沒有比混合模式效果好,因為即使是不熱點的代碼也要編譯,反而浪費時間,所以一般還是選擇默認的混合模式較好。

Consistent Hashing based Key-Value Memory Storage

基于一致性哈希的分布式內存鍵值存儲——CHKV
目前的定位就是作為 CacheDataBase 的功能先不考慮。

系統設計

NameNode : 維護 DataNode節點 列表,用心跳檢測 DataNode(一般被動,被動失效時主動詢問三次),節點增減等系統信息變化時調整數據并通知 Client

DataNode : 存儲具體的數據,向 NameNode 主動發起心跳并采用請求響應的方式來實現上下線,便于 NameNode 發起挪動數據指令,實際挪動操作由 DataNode 自行完成;

Client : 負責向 NameNode 請求 DataNode 相關信息并監聽其變化,操縱數據時直接向對應 DataNode 發起請求就行,

目前支持set,get,delete,keys,expire幾個操作;

NameNode 失效則整個系統不可用。

若當成內存數據庫使用,則要注意持久化,而且只要有一個 DataNode 失效(未經請求與數據轉移就下線了)整個系統就不可對外服務;
若當成內存緩存使用,則 DataNode 失效只是失去了一部分緩存,系統仍然可用。

DataNode 失效(未經請求與數據轉移就斷開了和 NameNode 的連接)則 NameNode 需要及時通知 Client

客戶 要使用 CHKV 就必須使用 Client 庫或者自己依據協議(兼容redis)實現,可以是多種語言的API。
當然也可以把 Client 當做 Proxy,使得 CHKV 內部結構對 客戶 透明,亦即有如下兩種方式:

方式1:

    
      用戶直接使用Client庫
              ||
        ||          ||
    ||                      ||
NameNode        ||      ||      ||      ||
            DataNode DataNode DataNode DataNode ......  

方式2:

         用戶通過Proxy訪問    
              ||  
         Client庫構建的Proxy
              ||
        ||          ||
    ||                      ||
NameNode        ||      ||      ||      ||
            DataNode DataNode DataNode DataNode ......            
分析

要想實現高可用有兩點: NameNode 要主從雙機熱備,避免單點失效;每個 DataNode 可以做成主從復制甚至集群。

各個組件之間的連接情況:

NameNode 要保持和 NClient 的TCP長連接,但是只有在集群發生變化時才有交互,所以使用IO多路復用負載就不大

NameNode 要和 MDataNode 保持心跳,TCP請求響應式,負載與 M 和心跳間隔秒數 interval 有關

DataNodeClient 是TCP請求響應式操作,Client 請求完畢后保留與該 DataNode TCP連接一段時間,以備后續訪問復用連接,連接采取自動過期策略,類似于LRU

DataNodeNameNode 保持心跳

ClientNameNode 保持TCP長連接

ClientDataNode TCP請求響應式操作

如下圖所示,有4個連接:其中1、2要主動心跳來保持連接;3保持連接以備復用并可以自動超時斷開,再次使用時重連;4完成數據轉移后就斷開連接。

                     NameNode
                   ||       ||     
  1、心跳請求響應||              ||2、監聽長連接 
             ||   3、數據請求響應   ||     
          DataNodes  ==========  Clients
           ||    ||
              ||
      4、數據轉移,可復用3  

開發優先級:3、1、4、2

代碼結構

NameNode : 實現 NameNode 功能

handler : handler

res : 資源,如常量,命令工廠

service : 服務,含Client管理,DataNode管理

DataNode : 實現 DataNode 功能

command : 處理客戶端各個命令的具體命令對象

job : 一些的任務如心跳、數據遷移

handler : 處理連接的handler

service : 服務,含定時任務管理,數據請求管理

Client : 實現 Client 功能

handler : handler

Client : 暴露給用戶的命令管理

Connection : 發出網絡請求

Common : 實現一些公共的功能,上面三個模塊依賴于此模塊

command : 命令抽象類

model : 一些公用的pojo,如請求響應對象

util : 一些工具類

helper : 輔助腳本

使用方法

DataNode 運行起來就可以直接使用 redis-cli 連接,如redis-cli -h 127.0.0.1 -p 10100,并進行set、get、del等操作;

注意:要首先運行 NameNode,然后可以通過JVM參數的方式調整端口,在同一臺機器上運行多個 DataNode
若要在不同機器上運行 DataNode 也可以直接修改配置文件。

新的 DataNode 可以直接上線,NameNode 會自動通知下一個節點轉移相應數據給新節點;DataNode 若要下線,
則可以通過 telnet DataNode 節點的下線監聽端口(TCP監聽) 如 telnet 127.0.0.1 6666
并發送 k 字符即可,待下線的DataNode收到命令 k 后會自動把數據全部轉移給下一個 DataNode
然后提示進程pid,用戶就可以關閉該DataNode進程了,如 Linuxkill -s 9 23456Windows:taskkill /pid 23456

NameNodeDataNode 啟動后就可以使用 Client 了,代碼示例如下:

Client 代碼示例在此,關鍵如下:

    try(Client client = new Client("192.168.0.136","10102")){// 支持自動關閉
        logger.debug(client.set("192.168.0.136:10099","123456")+"");
        logger.debug(client.get("192.168.0.136:10099")+"");
        logger.debug(client.set("112","23")+"");
        logger.debug(client.del("1321")+"");
        logger.debug(client.del("112")+"");
    }
壓力測試

在本機開啟1個 NameNode 和1個 DataNode 直接壓測,4次

redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 10100 -c 100 -t set -q

SET: 5006.76 requests per second

SET: 5056.43 requests per second

SET: 5063.55 requests per second

SET: 5123.74.55 requests per second

把以上2個節點日志級別都調整為 info(實際上 DataNode 節點才會影響 qps),重啟

redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 10100 -c 100 -t set -q

SET: 62421.97 requests per second

SET: 87260.03 requests per second

SET: 92592.59 requests per second

SET: 94517.96 requests per second

可見日志對qps影響很大,是 幾k幾十k 的不同數量級的概念,若把級別改成 error平均qps還能提升 幾k,所以生產環境一定要注意日志級別。

此外觀察,不重啟并且每次壓測間隔都很小的話,qps一般會從 65k 附近開始,經過1、2次的 88k 左右,最終穩定在 98k 附近,數十次測試,最低 62.4k,最高101.2k

重啟的話,qps就會重復上述變化過程,這應該是和內存分配等初始化工作有關,第1次壓測有大量的初始化,而后面就沒了,所以第一次qps都比較低;還可能與 JIT 有關,所以 Java 的性能測試嚴格上來說要忽略掉最初的幾個樣本才對。

經觀察,DataNode進程啟動后,內存消耗在59M附近,第1次壓測飆升到134M然后穩定到112M,第2次上升到133M然后穩定到116M,后面每次壓測內存都是先增加幾M然后減小更多,最終穩定在76M。

在本機運行一個redis-server進程,然后壓測一下

redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -t set -q

SET: 129032.27 requests per second

SET: 124533.27 requests per second

SET: 130208.34 requests per second

SET: 132450.33 requests per second

經數十次測試,qps 穩定在 128k 附近,最高 132.3k ,最低 122.7k 可見CHKV的單個 DataNode 目前性能還比不過單個 redis

DataNode 經過重構后,現在的壓測結果如下

redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 10100 -c 100 -t set -q

SET: 78554.59 requests per second

SET: 114285.71 requests per second

SET: 119047.63 requests per second

SET: 123628.14 requests per second

經過多次測試,qps 穩定在 125k 附近,最高 131.9k ,最低 78.6k(這是啟動后第一次壓測的特例,后期穩定時最低是 114.3k),可見重構后
單個 DataNode 和單個 redis-serverqps 差距已經很小了,優化效果還是比較明顯的。

主要優化兩個:去掉多帶帶的 BusinessHandler 的多帶帶邏輯線程,因為沒有耗時操作,直接在IO線程操作反而能省掉切換時間;
DataNode 通過 public static volatile Map DATA_POOL 共享數據池,其他相關操作類減少了這個域,省一些內存;
第一條對比明顯,很容易直接測試,第二條沒直接測,只是分析。

然后通過 -Xint 或者 -Djava.compiler=NONE 關閉 JIT 使用 解釋模式,再壓測試試。

redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 10100 -c 100 -t set -q

SET: 16105.65 requests per second

SET: 16244.31 requests per second

SET: 16183.85 requests per second

SET: 16170.76 requests per second

可見關閉 JITqps 降低了 7倍多,而且每次差別不大(即使是第一次),這也能說明上面(默認是混合模式)第一次壓測的 qps 比后面低了那么多的原因確實和 JIT 有關。

通過 -Xcomp 使用 編譯模式 ,啟動會很慢。

redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 10100 -c 100 -t set -q

SET: 83612.04 requests per second

SET: 117647.05 requests per second

SET: 121802.68 requests per second

SET: 120048.02 requests per second

可見 編譯模式 并沒有比 混合模式 效果好,因為即使是不熱點的代碼也要編譯,反而浪費時間,所以一般還是選擇默認的 混合模式 較好。

然后來驗證線程數、客戶端操作qps 的關系,實驗機器是 4 core、8 processor,我把 DataNodeDataManagerworkerGroup的線程數依次減少從 8 調到為 1 (之前的測試都是 4 ),
發現 qps 先升后降,在值為 2 的時候達到最大值,超過了redis,下面是數據

redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 10100 -c 100 -t set -q

SET: 93283.04 requests per second

SET: 141043.05 requests per second

SET: 145560.68 requests per second

SET: 145384.02 requests per second

經數十次測試,qps 穩定在 142k 附近,最高 150.6k ,穩定后最低 137.2k
Netty 本身使用了IO多路復用,在客戶端操作都比較輕量(壓測這個 set 也確實比較輕量)時選擇線程數較少是合理的,
因為這時候線程切換的代價超過了多線程帶來的好處,這樣我們也能理解 redis 單線程設計的初衷了,
單線程雖然有些極端,但是如果考慮 面向快速輕量操作的客戶端單線程的安全與簡潔特性,也是最佳的選擇。

但是如果客戶端操作不是輕量級的,比如我們把 set 數據大小調為500bytes,再對 CKHV 不同的 workerGroup線程數進行壓測

2 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 10100 -c 100 -t set -d 500 -q

SET: 80450.52 requests per second

SET: 102459.02 requests per second

SET: 108813.92 requests per second

SET: 99206.34 requests per second

3 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 10100 -c 100 -t set -d 500 -q

SET: 92592.59 requests per second

SET: 133868.81 requests per second

SET: 133868.81 requests per second

SET: 135685.22 requests per second

4 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 10100 -c 100 -t set -d 500 -q

SET: 72046.11 requests per second

SET: 106723.59 requests per second

SET: 114810.56 requests per second

SET: 119047.63 requests per second

可見這個時候4、3個線程qps都大于2個線程,符合驗證,但是4的qps又比3少,說明線程太多反而不好,
然而把數據大小調到900byte時,4個線程又比3個線程的qps大了,
所以這個參數真的要針對不同的應用場景做出不同的調整,總結起來就是輕量快速的操作適宜線程 適當少,重量慢速操作適宜線程 適當多

未來工作

水平有限,目前項目的問題還很多,可以改進的地方還很多,先列個清單:

高可用性保證

斷線重連

DataNode遷移數據的正確性保障

對于WeakReference的支持

更多數據類型

更多操作

完整的校驗機制

等等......

全部代碼在Github上,歡迎 star,歡迎 issue,歡迎 fork,歡迎 pull request......
總之就是歡迎大家和我一起完善這個項目,一起進步。

戳此看原文,來自MageekChiu

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