摘要:即服務不能無響應,或出錯分區的容忍性,這里的分區不是指數據分布式存儲中的分區。假設一個分布式系統中,有兩個節點,處于分區狀態。在大多數的分布式系統設計中,人們多會選擇滿足兩點特性。為了解決最終的一致性,這就涉及到分布式事務。
一、分布式的兩大場景
數據存儲的分布式
服務的分布式
二、數據存儲的分布式
比如海量數據,單機存儲不下,需要多機,以集群的方式存儲,即為數據的分布式存儲,數據存儲的分布式一般涉及如下幾個方面
數據的分片策略
全局主鍵的實現機制
跨結點數據的聚合
分布式事務
數據容災機制
2.1數據分片策略
2.1.1 基于數據范圍來分
比如庫1,存放id 1到1000w的數據,庫2存放id 1000w到2000w的數據
優點 :
單庫數據規模提前預估。超規模后,加機器,不需要遷移數據。
且相鄰數據大都存放在一個庫上,查詢時,可以減少跨庫聚合。
缺點
容易出現熱點數據,比如項目初期,只有庫1被高頻率訪問
待解決問題 :業務變更導致部分數據被刪除后,如何做到數據容量的在平衡。一般也不用考慮這個問題。空間不值錢。
2.1.2 基于id hash來分
優點 :hash分配,數據分布均勻不會出現數據熱點問題
缺點
數據的查詢聚合可能需要頻繁跨庫。解決辦法:hash算法和用于計算hash的key去保證,將業務關心的數據分片到同一庫,甚至同一張表
集群擴容時,會導致重新hash??赡苊媾R部分數據的遷移
2.1.3 怎么解決擴容時,數據重新hash的問題
方法來至于58沈劍。主要思想:分布式存儲的每個庫,出于數據可用性的考慮,設置一個主從庫,這使得一份數據,有兩份存儲。擴容時,將每個從庫,變成主庫。于是容量就擴容了一倍,修改后的hash算法,依然能正確路由。同時由于新的主庫包含了完整的數據,所以不需要做數據遷移,只需要做冗余數據的清理。圖例如下:
擴容之前的狀態
擴容,將從變主。%2=0的庫,會變為%4=0與%4=2 。%2=1的部分,會變為%4=1與%4=3;
對擴容后的所有主數據庫,新增從庫,方便下次的翻倍擴容。刪除冗余數據
2.2全局主鍵的實現機制
snowflake
2.3跨結點數據的聚合
對于跨節點聚合有兩種思路,一是通過現有數據庫,從查詢算法上考慮。第二種,對于過于復雜的聚合統計查詢,使用外置索引來實現,比如elasticsearch
第一種,幾種跨庫分頁的方式
http://www.10tiao.com/html/24...
第二種,索引外置,比如使用elasticsearch。參看elasticsearch 原理
三、服務的分布式
服務的分布式,一般涉及如下幾個方面
服務注冊
服務發現
負載均衡
分布式事務
服務的降級熔斷
3.1服務的注冊
3.2服務的發現
3.3負載均衡
以上三點的大概模式,可以參看之前的筆記微服務的注冊與發現 https://chen-jun.me/wei-fu-wu...
3.4分布式事務
3.5服務的降級熔斷
服務的降級熔斷,可以在兩方面做文章。比如A服務調用B服務。當B服務處理失敗,導致A服務故障時。在A端,可以設置熔斷,當故障率達到一定,A服務可以有一個默認值,不在調用B服務。B服務本身,也可以在A調用自己出故障時,不走計算流程,直接返回一個默認值。這方面的框架有Spring Cloud Hystrix
Spring Cloud Hystrix是基于Netflix的開源框架Hystrix實現,該框架實現了服務熔斷、線程隔離等一系列服務保護功能。
對于熔斷機制的實現,Hystrix設計了三種狀態:
1.熔斷關閉狀態(Closed)
服務沒有故障時,熔斷器所處的狀態,對調用方的調用不做任何限制。
2.熔斷開啟狀態(Open)
在固定時間窗口內(Hystrix默認是10秒),接口調用出錯比率達到一個閾值(Hystrix默認為50%),會進入熔斷開啟狀態。進入熔斷狀態后,后續對該服務接口的調用不再經過網絡,直接執行本地的fallback方法。
3.半熔斷狀態(Half-Open)
在進入熔斷開啟狀態一段時間之后(Hystrix默認是5秒),熔斷器會進入半熔斷狀態。所謂半熔斷就是嘗試恢復服務調用,允許有限的流量調用該服務,并監控調用成功率。如果成功率達到預期,則說明服務已恢復,進入熔斷關閉狀態;如果成功率仍舊很低,則重新進入熔斷關閉狀態。
關系轉換圖如下
四、 分布式事務
4.1 CAP理論
CAP理論是 Eric Brewer提出的一種分布式狀況下,面臨的三個無法同時兼顧的問題
Consistency所有分布式節點,對同一份數據,擁有相同的副本。不會出現數據不一致的情況
Availability對數據的更新和讀寫,具有高可用性。即服務不能無響應,或出錯
Partition Tolerance分區的容忍性,這里的分區不是指數據分布式存儲中的shard分區。而是指,由于諸如網絡等原因,導致分布式節點之間,無法正常同性時,導致的結點隔離,成為分區。在分區時,整個系統還能允許多大程度的對外服務,成為分區容忍性。
假設一個分布式系統中,有兩個節點,處于分區狀態。若允許分區中節點可以更新數據,那么會喪失一致性 C 。如果要保證一致性 C ,那處于分區狀態的節點將不允許提供服務,這又會喪失可用性 A 。如果一定要保證 CA ,必須保證節點之間能夠互相通信,那分區就不能容忍,就無從談起分區容忍性 P
Eric Brewer提出,在分布式環境下,一個系統只能同時滿足以上兩點特性,而無法同時滿足所有特性。在大多數的分布式系統設計中,人們多會選擇滿足 AP 兩點特性。而放棄強一致性,轉而追求最終一致性。這種選擇還有另外一個描述叫: B asically A vailable, S oft-state, E ventually consistent 簡稱 BASE
以上CAP理論的簡潔抽象,容易讓人們大概理解分布式系統中的難處,但也容易產生一些誤導。那就是CAP中的3選2,并不是絕對的。所有Eric Brewer后來又做了一次澄清解釋。為什么有誤導?
1、很多時候,如果我們不能保證P,那CA也無從談起
比如用戶是通過html訪問服務的,這個服務對應的節點,出現分區,導致html都無法訪問時。那CA 就不用提了。只有在html能在客戶端緩存,支持用戶離線模式,才可以說系統保證了 P ,同時保證了 A
2、保證AP,并不是完全放棄C,當恢復分區時,我們依然要采取各種方式解決分區導致的不一致。
由于網絡延遲,或網絡斷連,甚至一個寫請求,同步至所有節點,由于節點跨機房,寫完成的時間不同步,都可能導致分區。只是分區的時間長短不一而已。為了解決最終的一致性,這就涉及到分布式事務。對于分布式數據庫中,某個值的寫,保證其一致性,可以使用paxos,raft協議算法。對于業務類型的事務。可以使用TCC或者消息通知的模式來進行事務管理
4.2 最終一致性方案——paxos,raft
zookeeper就是使用的paxos協議
4.3最終一致性方案——TCC
分為 T ry , C onfirm, C ancel ,簡稱TCC。
Try:嘗試鎖定事務涉及的資源,進行資源預留
Confirm:對預留的資源做確認提交
Cancel:如果confirm失敗,則進行補償操作,回滾業務處理,解鎖預留資源
可以看到這種,try , confrm/cancel。也是兩階段。那跟傳統JAT支持的兩階段事務有什么區別?
JTA支持的傳統兩階段事務,需要涉及的資源支持XA協議標準,但TCC則需要遵循什么工業標準,可以是完全的業務實現。傳統的兩階段提交,任然要求滿足事務的ACID,這導致資源的可用性很差。
傳統兩階段提交的特點:
TCC事務的特點:
4.4 最終一致性方案——消息通知
這類事務的特點是,需要借助消息通知,來使得事務涉及的多個分布式服務能夠協調,完成業務期望。這種方式,也有幾種細分的設計。
4.4.1 使用本地事務
同一個共用的消息表,來協調服務雙方的業務執行狀況
4.4.2 使用MQ
4.4.3 另外一種使用MQ的方式
想要了解更多分布式知識點的,可以關注我一下,我后續也會整理更多關于分布式架構這一塊的知識點分享出來
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