• 2021-06-29

    分布式数据库系统的容错处理 – 100% 成功率, 超时和性能

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    之前写过一篇文章, 介绍"可靠通信三原则". 对于一个分布式数据库, 如果想实现 100% 高可用(也即客户端的请求永远不会返回失败), 同样可以用可靠通信三原则中的重试理论和去重理论来解决. 但在实践上, 需要在成功率, 耗时(速度和性能)各方面进行取舍. 本文分享实际经验, 介绍什么样的选择是普适的, 各位可以参考.

    客户端访问数据库服务器, 发起大量的请求, 绝对不可能做到每一个请求都是成功的. 因为网络原因, 请求可能失败. 因为服务器内部处理冲突, 或者分布式节点间协调冲突, 都可能导致请求失败.

    所谓容错处理, 就是在遇到错误的时候进行重试. 因为错误必然发生, 只有重试才能消除错误的影响, 就好像 IP 层必然会丢包, 但 TCP 协议通过重传达到某种程度的可靠传输.

    某些实现了 Basic Paxos + 日志复制状态机模型的系统, 因为所谓的"Leaderless", 会产生大量冲突. 即使是使用 Raft, 在某些情况下意外发生选举, 也会导致请求冲突.

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    Posted by ideawu at 2021-06-29 22:16:55 Tags: ,
  • 2021-06-27

    分布式数据库如何做到异地多活?

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    前段时间写过一篇文章"分布式数据库系统如何做到平滑缩扩容?", 讲了分布式数据库在扩容(集群服务器开机关机)过程中, 如何保证服务 100% 不中断. 那篇文章主要是从客户端的角度去考虑问题, 正如该文章所说的, 一个分布式系统, 必须服务端和客户共同协作, 才能实现服务不中断. 本文从服务端, 也即狭义理解的"数据库系统"的角度, 分析一个分布式数据库系统是如何做到 100% 高可用的.

    注意, 高可用, 异地多活, 多主(Leaderless), 这些词汇, 本质上是指同一个东西, 都是指在单一节点宕机时, 客户端可以切换(切主)到其它节点访问, 或者说, 客户端在平时可以访问任意一个节点(多主) -- 切主多主是一回事, 只要可以做到足够快速地切主, 即使表面上一个系统是有 Leader Based 的, 那么它和 Leaderless 没有区别. 阅读本文之后, 相信你能加深对这些概念的理解.

    首先说一个定理: 只有强一致性的多副本系统, 才能异地多活.

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    Posted by ideawu at 2021-06-27 23:24:48 Tags: ,
  • 2021-06-26

    并发编程两原则

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    之前写过一篇文章, 并发编程的核心技术 – 多版本(Multi Versioning), 本文继续对并发编程做一次更全面的总结, 这样的总结并非具体的编程指导, 而概括性的理论, 是笔记性质的.

    根据经验总结, 并发编程的指导思想可以总结为两个原则, 也即并发编程两原则:

    1. Sharding/Partitioning
    2. Leveling

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    Posted by ideawu at 2021-06-26 20:17:54
  • 2021-06-23

    分布式数据库异地多活不是你想的那样

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    在分布式数据库领域, "异地多活"是一个非常诱人的特性, 被广泛用于商业广告宣传. 但是, "异地多活"未必是你所想象的那种"多活". 因为分布式数据库的三个重要特性:

    • 多副本
    • 多写入点
    • 低延迟

    "异地多活"占据了前两个, 根据"不可能三角"理论, 一旦选择了前两个特性, 那么低延迟便不再是一个选项, 而是一个结果, 给你多大的延迟(多慢), 你就得接受多大的延迟, 你无法选择.

    这里涉及到一个基础科学思维的问题, "结果"是一种客观存在的东西, 而"选择"是一种主观决定的东西. 根据"不可能三角"理论, 你无法同时选择三个特性, 不代表一旦你选择其中两个, 就一定会得到极差的第三个特性, 而是说, 一旦你选择了其中两个特性, 那么第三个特性就已经完全固定, 无法再改变.
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    Posted by ideawu at 2021-06-23 23:56:43
  • 2021-06-06

    可靠通信的三条基本定理(可靠通信三原则)

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    "通信"是一个广义的概念, 不仅限于计算机网络通信, 任何抽象或者具体的对象间的交互行为, 都是一种通信. 对象间一旦进行通信, 便有可靠通信的需求. 可靠通信至少包括三项要求:

    1. 不丢包
    2. 不重复
    3. 完整性(原子性)

    为了达到这三项要求, 对应有三条定理(可靠通信三原则):

    • 定理一(重传定理): 确认和重传是解决丢包问题的唯一正确方法
    • 定理二(去重定理): 排队(串行化)是解决去重问题的唯一正确方法
    • 定理三(原子定理): 单点标记或者循环自校验是实现完整性(原子性)的唯一正确方法

    有些同学可能对排队理论有怀疑, 表示搞一个全局位图(标记集合)也能解决去重问题. 如果深究, 判断标记和修改标记是独立的两步操作, 这两步操作就遇到去重问题, 也即, 对标记集合的操作本身也需要排队. 当然, CAS 是一种解决方案, 但 CAS 的实现内部本质也是排队.
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    Posted by ideawu at 2021-06-06 13:50:46
  • 2021-06-04

    数据库内核的快照技术实现原理

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    "快照(Snapshot)"是数据库领域非常重要的一个概念, 最初是用于数据备份. 如今, 快照技术已经成为数据库内核(引擎)最核心的技术特性之一. 数据库内核的绝大多数操作, 都依赖于快照, 例如, LevelDB 的每一次读取操作和遍历操作, 其内部都必须创建一个快照, 所以, 对于一个请求量非常大的系统, 数据库内核每秒种就要创建和销毁几十万次快照. 因此, 如何快速地创建和销毁快照, 成为一个数据库内核(引擎)必须要解决的问题.

    本文从源头出发, 逐步推演, 探讨数据库内核是如何实现快照技术的. 数据库内核创建快照, 将使用如下技术:

    1. 全量拷贝(Full Clone)
    2. 写时拷贝(Copy On Write)
    3. 分区拷贝(Partitioning)
    4. 多版本(Multi Versioning, Leveling, Zero Copy)

    无论何种实现快照的技术, 数据拷贝都不可避免, 差异点主要是不同的技术拷贝的数据量不同, 以及拷贝的数据含义不同(直接拷贝和间接拷贝). 直接拷贝意味着拷贝数据本身, 间接拷贝则拷贝数据的"指针".

    拷贝意味着互斥, 独占, 加锁, 因为拷贝需要保证数据的完整性. 硬盘数据拷贝速度是较慢的, 往往被认为不可接受, 应极力避免. 内存数据拷贝速度较快, 但仍然需要减少拷贝的数据量.
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    Posted by ideawu at 2021-06-04 22:10:51
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