分布式容錯架構(gòu)很難？一篇給你講清楚

作者：中華石杉 2019-01-31 09:20:36

架構(gòu)
分布式 這篇文章，我們將用非常淺顯易懂的語言，跟大家聊聊大規(guī)模分布式系統(tǒng)的容錯架構(gòu)設(shè)計(jì)。

雖然定位是有“分布式”、“容錯架構(gòu)”等看起來略顯復(fù)雜的字眼，但是咱們還是按照老規(guī)矩：大白話 + 手繪數(shù)張彩圖，逐步遞進(jìn)，讓每個同學(xué)都能看懂這種復(fù)雜架構(gòu)的設(shè)計(jì)思想。

TB 級數(shù)據(jù)放在一臺機(jī)器上：難啊!

咱們就用分布式存儲系統(tǒng)舉例，來聊一下容錯架構(gòu)的設(shè)計(jì)。

首先，我們來瞧瞧，到底啥是分布式存儲系統(tǒng)呢?其實(shí)特別的簡單，咱們就用數(shù)據(jù)庫里的一張表來舉例。

比如你手頭有個數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫里有一張?zhí)貏e大的表，里面有幾十億，甚至上百億的數(shù)據(jù)。

更進(jìn)一步說，假設(shè)這一張表的數(shù)據(jù)量多達(dá)幾十個 TB，甚至上百個 TB，這時你覺得咋樣?

當(dāng)然是內(nèi)心感到恐慌和無助了，因?yàn)槿绻阌?MySQL 之類的數(shù)據(jù)庫，單臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上的磁盤可能都不夠放這一張表的數(shù)據(jù)!

咱們就來看看下面的這張圖，來感受一下：

到底啥是分布式存儲?

所以，假如你手頭有一個超大的數(shù)據(jù)集，幾百 TB!那你還是別考慮傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)來存放了。

因?yàn)橛靡慌_數(shù)據(jù)庫服務(wù)器可能根本都放不下，所以我們考慮一下分布式存儲技術(shù)?對了!這才是解決這個問題的辦法。

咱們完全可以搞多臺機(jī)器嘛!比如搞 20 臺機(jī)器，每臺機(jī)器上就放 1/20 的數(shù)據(jù)。

舉個例子，比如總共 20TB 的數(shù)據(jù)，在每臺機(jī)器上只要放 1TB 就可以了，1TB 應(yīng)該還好吧?每臺機(jī)器都可以輕松加愉快的放下這么多數(shù)據(jù)了。

所以說，把一個超大的數(shù)據(jù)集拆分成多片，給放到多臺機(jī)器上去，這就是所謂的分布式存儲。

咱們再看看下面的圖：

那么啥又是分布式存儲系統(tǒng)呢?

那分布式存儲系統(tǒng)是啥呢?分布式存儲系統(tǒng)，當(dāng)然就是負(fù)責(zé)把一個超大數(shù)據(jù)集拆分成多塊，然后放到多臺機(jī)器上來存儲，接著統(tǒng)一管理這些分散在多臺機(jī)器上存儲的數(shù)據(jù)的一套系統(tǒng)。

比如說經(jīng)典的 Hadoop 就是這類系統(tǒng)，然后 FastDFS 也是類似的。如果你可以腦洞打開，從思想本質(zhì)共通的層面出發(fā)，那你會發(fā)現(xiàn)，其實(shí)類似 Elasticsearch、Redis Cluster 等等系統(tǒng)，它們的本質(zhì)都是如此。

這些都是基于分布式的系統(tǒng)架構(gòu)，把超大數(shù)據(jù)拆分成多片給你存放在多臺機(jī)器上。

咱們這篇文章是從分布式系統(tǒng)架構(gòu)層面出發(fā)，不拘泥于任何一種技術(shù)，所以姑且可以設(shè)定：這套分布式存儲系統(tǒng)，有兩種進(jìn)程。

一個進(jìn)程是 Master 節(jié)點(diǎn)，就在一臺機(jī)器上，負(fù)責(zé)統(tǒng)一管控分散在多臺機(jī)器上的數(shù)據(jù)。

另外一批進(jìn)程叫做 Slave 節(jié)點(diǎn)，每臺機(jī)器上都有一個 Slave 節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)管理那臺機(jī)器上的數(shù)據(jù)，跟 Master 節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信。

咱們看看下面的圖，通過圖再來直觀的看看上面的描述：

天哪!某臺機(jī)器宕機(jī)了咋辦?

這個時候又有一個問題了，那么萬一上面那 20 臺機(jī)器上，其中 1 臺機(jī)器宕機(jī)了咋整呢?

這就尷尬了，兄弟，這會導(dǎo)致本來完整的一份 20TB 的數(shù)據(jù)，***有 19TB 還在了，有 1TB 的數(shù)據(jù)就搞丟了，因?yàn)槟桥_機(jī)器宕機(jī)了啊。

所以說你當(dāng)然不能允許這種情況的發(fā)生，這個時候就必須做一個數(shù)據(jù)副本的策略。

比如說，我們完全可以給每一臺機(jī)器上的那 1TB 的數(shù)據(jù)做 2 個副本的冗余，放在別的機(jī)器上，然后呢，萬一說某一臺機(jī)器宕機(jī)，沒事啊，因?yàn)槠渌麢C(jī)器上還有它的副本。

我們來看看這種多副本冗余的架構(gòu)設(shè)計(jì)圖：

上面那個圖里的淺藍(lán)色的“1TB 數(shù)據(jù) 01”，代表的是 20TB 數(shù)據(jù)集中的***個 1TB 數(shù)據(jù)分片。

圖中可以看到，他就有 3 個副本，分別在三臺機(jī)器中都有淺藍(lán)色的方塊，代表了它的三個副本。

這樣的話，一份數(shù)據(jù)就有了 3 個副本了。其他的數(shù)據(jù)也是類似。這個時候我們假設(shè)有一臺機(jī)器宕機(jī)了，比如下面這臺機(jī)器宕機(jī)，必然會導(dǎo)致“1TB 數(shù)據(jù) 01”這個數(shù)據(jù)分片的其中一個數(shù)據(jù)副本丟失。

如下圖所示：

那這個時候要緊嗎?不要緊，因?yàn)椤?TB 數(shù)據(jù) 01”這個數(shù)據(jù)分片，它還有另外 2 個副本在存活的兩臺機(jī)器上呢!

所以如果有人要讀取數(shù)據(jù)，完全可以從另外兩臺機(jī)器上隨便挑一個副本來讀取就可以了，數(shù)據(jù)不會丟的，不要緊張，大兄弟。

Master 節(jié)點(diǎn)如何感知到數(shù)據(jù)副本消失?

現(xiàn)在有一個問題，比如說有個兄弟要讀取“1TB 數(shù)據(jù) 01”這個數(shù)據(jù)分片，那么他就會找 Master 節(jié)點(diǎn)，說：“你能不能告訴我“1TB 數(shù)據(jù) 01”這個數(shù)據(jù)分片人在哪里啊?在哪臺機(jī)器上啊?我需要讀他啊!”

我們來看看下面的圖：

那么這個時候，Master 節(jié)點(diǎn)就需要從“1TB 數(shù)據(jù) 01”的 3 個副本里選擇一個出來，告訴人家說：“兄弟，在哪臺哪臺機(jī)器上，有 1 個副本，你可以去那臺機(jī)器上讀“1TB 數(shù)據(jù) 01”的一個副本就 ok 了?！?/p>

但是現(xiàn)在的問題是，Master 節(jié)點(diǎn)此時還不知道“1TB 數(shù)據(jù) 01”的副本 3 已經(jīng)丟失了，那萬一 Master 節(jié)點(diǎn)還是通知人家去讀取一個已經(jīng)丟失的副本 3，肯定是不可以的。

所以，我們怎么才能讓 Master 節(jié)點(diǎn)知道副本 3 已經(jīng)丟失了呢?其實(shí)也很簡單，每臺機(jī)器上負(fù)責(zé)管理數(shù)據(jù)的 Slave 節(jié)點(diǎn)，都每隔幾秒(比如說 1 秒)給 Master 節(jié)點(diǎn)發(fā)送一個心跳。

那么，一旦 Master 節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)一段時間(比如說 30 秒內(nèi))沒收到某個 Slave 節(jié)點(diǎn)發(fā)送過來的心跳，此時就會認(rèn)為這個 Slave 節(jié)點(diǎn)所在機(jī)器宕機(jī)了，那臺機(jī)器上的數(shù)據(jù)副本都丟失了，然后 Master 節(jié)點(diǎn)就不會告訴別人去讀那個丟失的數(shù)據(jù)副本。

大家看看下面的圖，一旦 Slave 節(jié)點(diǎn)宕機(jī)，Master 節(jié)點(diǎn)收不到心跳，就會認(rèn)為那臺機(jī)器上的副本 3 就已經(jīng)丟失了，此時絕對不會讓別人去讀那臺宕機(jī)機(jī)器上的副本 3。

那么此時，Master 節(jié)點(diǎn)就可以通知人家去讀“1TB 數(shù)據(jù) 01”的副本 1 或者副本 2，哪個都行，因?yàn)槟莾蓚€副本其實(shí)還是在的。

舉個例子，比如可以通知客戶端去讀副本 1，此時客戶端就可以找那臺機(jī)器上的 Slave 節(jié)點(diǎn)說要讀取那個副本 1。

整個過程如下圖所示：

復(fù)制副本保持足夠副本數(shù)量

這個時候又有另外一個問題，那就是“1TB 數(shù)據(jù) 01”這個數(shù)據(jù)分片此時只有副本 1 和副本 2 這兩個副本了，這就不足夠 3 個副本啊。

因?yàn)槲覀冾A(yù)設(shè)的是每個數(shù)據(jù)分片都得有 3 個副本的。大家想想，此時如何給這個數(shù)據(jù)分片增加 1 個副本呢?

很簡單，Master 節(jié)點(diǎn)一旦感知到某臺機(jī)器宕機(jī)，就能感知到某個數(shù)據(jù)分片的副本數(shù)量不足了。

此時，就會生成一個副本復(fù)制的任務(wù)，挑選另外一臺機(jī)器來從有副本的機(jī)器去復(fù)制一個副本。

比如看下面的圖，可以挑選第 4 臺機(jī)器從第 2 臺機(jī)器去復(fù)制一個副本：

但是，現(xiàn)在這個復(fù)制任務(wù)是有了，我們怎么讓機(jī)器 4 知道呢?其實(shí)也很簡單，機(jī)器 4 不是每秒都會發(fā)送一次心跳么?

當(dāng)機(jī)器 4 發(fā)送心跳過去的時候，Master 節(jié)點(diǎn)就通過心跳響應(yīng)把這個復(fù)制任務(wù)下發(fā)給機(jī)器 4，讓機(jī)器 4 從機(jī)器 2 復(fù)制一個副本好了。

同樣，我們來一張圖，看看這個過程：

看上圖，現(xiàn)在機(jī)器 4 上是不是又多了一個“1TB 數(shù)據(jù) 01”的副本 3?那么“1TB 數(shù)據(jù) 01”這個數(shù)據(jù)分片是不是又變成 3 個副本了?

刪除多余副本

那反過來，如果說此時機(jī)器 3 突然恢復(fù)了，他上面也有一個“1TB 數(shù)據(jù) 01”的副本 3，相當(dāng)于此時“1TB 數(shù)據(jù) 01”就有 4 個副本了，副本不就多余了嗎?

沒關(guān)系，一旦 Master 節(jié)點(diǎn)感知到機(jī)器 3 復(fù)活，會發(fā)現(xiàn)副本數(shù)量過多，此時會生成一個刪除副本任務(wù)。

他會在機(jī)器 3 發(fā)送心跳的時候，下發(fā)一個刪除副本的指令，讓機(jī)器 3 刪除自己本地多余的副本就可以了。這樣，就可以保持副本數(shù)量只有 3 個。

一樣的，大家來看看下面的圖：

總結(jié)

好了，到這里，通過超級大白話的講解，還有十多張圖的漸進(jìn)式演進(jìn)說明，相信大家以前即使不了解分布式系統(tǒng)，都絕對能理解一個分布式系統(tǒng)的完整的數(shù)據(jù)容錯架構(gòu)是如何設(shè)計(jì)的了。

實(shí)際上，這種數(shù)據(jù)分片存儲 、多副本冗余、宕機(jī)感知、自動副本遷移、多余副本刪除，這套機(jī)制，對于 Hadoop、Elasticsearch 等很多系統(tǒng)來說，都是類似的。

所以筆者在這里強(qiáng)烈建議大家，一定好好吸收一下這種分布式系統(tǒng)、中間件系統(tǒng)底層數(shù)據(jù)容錯架構(gòu)的思想。

這樣，以后學(xué)習(xí)類似的一些技術(shù)的時候，對他們的原理、思想都會感到一種似曾相識的感覺。

新聞名稱：分布式容錯架構(gòu)很難？一篇給你講清楚
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