腾讯云分布式数据库可用性系统实践

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在分布式环境当中，总是会遇到诸如 主机宕机 或 网络故障 等各种影响系统可用性的情况发生。轻则会导致投诉，重则导致企业核心数据的丢失，影响企业业绩和商誉。而如何确保分布式系统运行正常，应对各种故障场景，保证系统始终处于高可用状态是每个企业研究的方向之一。

腾讯云数据库技术专家，赵海明在PostgreSQL 2017中国技术大会上，以 腾讯分布式数据库 Tbase 的可靠性系统为例，为大家分享了保障分布式系统可靠性的一些基本思路。

1、Tbase，腾讯自研全功能分布式关系数据库

Tbase 是腾讯在开源的分布式数据库PosgreSQL-XC(简称PGXC)基础上，研发的一款全功能分布式关系数据库系统，相较于PGXC，Tbase 通过在内核中创造性的引入 GROUP 的概念，提出双 KEY 分布策略，有效的解决了数据倾斜的问题；同时，根据数据的时间戳，将数据分为冷数据和热数据，分别存储与不同的存储设备中，有效的解决了存储成本的问题。本文主要以Tbase举例，自上而下向读者深度剖析保障Tbase 可靠性的两大系统：灾备系统 和 冷备系统 。

图 1 Tbase 架构

2、分布式系统容灾中的“脑裂”情况

分布式系统，通常是由若干台物理服务器通过网络搭建而成的，与单机系统不同的是，分布式系统通常由多台设备组成。主机（物理服务器）宕机 或者 网络故障 是大概率事件，而* 脑裂* 场景则是分布式系统中的常见问题（如下图）。

图 2 Tbase 灾备系统——脑裂故障场景

当系统出现节点异常后，为避免脑裂，我们通常需要一个全局的调度集群，出现故障时，通过全局调度集群锁住原Master节点，并通过内部选举，提升某最优Slave节点为Master。到原有故障Master恢复后，在将其降级为Slave重新加入集群，使得系统仍然是一主两备，保障系统始终处于一个高可用的状态。

图 3 Tbase 灾备系统——灾备目标

深入到分布式系统调度内部过程，又需要去解决孤岛检测和角色校验两个问题。
* 孤岛检测： 解决由于 Master DN** 网络故障**恢复后，导致 Master DN 脑裂的问题。
* 角色校验： 解决由于 Master DN 主机宕机重启后，导致 Master DN 脑裂的问题。

图 4 Tbase 灾备方案——Master DN 故障
分布式系统的某一主机网络故障时，某一个节点就行是没有通讯的孤岛，因此孤岛检测很形象的比喻这种脑裂场景。因此分布式系统通常将孤岛检测拆分为以下几个步骤
1.检测孤岛：分布式系统通过部署于每个节点的Agent，向集群所有主机发送网络心跳，实时检测连通性。若无法连通Center，意味着自己成为网络孤岛。
2.杀死实例：Agent 发现自己成为网络孤岛后，会主动发起请求杀死本机所有CN/DN实例。
3**.容灾切换：Center 监听到集群 Master DN 异常（或无法连通时），主动容灾切换，以恢复数据库服务。由于原Master DN已被Agent杀死，整个系统只有新 Master DN 提供读写服务，因此系统没有 Master DN 脑裂。**
4.恢复主备：孤岛主机网络恢复后，Center正常连通Agent后，会向该主机上的 Agent 发起做备指令，让原 Master DN 降级成为一个全新的 Slave DN，以恢复系统一主两备的高可用模式。
通过 Agent 的* 孤岛检测* 机制，Tbase 在任意 Master DN 网络故障情况下，都能保证系统一直处于高可用的状态。

图 5Tbase 灾备方案——孤岛检测
当发生 主机宕机 后，分布式系统就需要 通过 角色校验 机制来解决系统 的脑裂问题，如下图所示，仍然以Tbase举例：
1**.宕机切换**：当 Master DN 所在主机发生宕机后，Center发起状态仲裁，生成容灾指令，对该主机上的 Master DN 执行容灾切换，容灾切换后，Tbase 系统中的每组 DN 节点都只有唯一的一个 Master DN 对外提供读写服务。
2.角色校验：当故障主机宕机重启后，Agent 和 Center 会通过心跳包对 Agent 所监控的节点执行一次 主备角色校验。由于宕机后，Center 对故障主机上的原 Master DN 执行了容灾切换，因此 Center 认为该主机上的该 DN 节点角色为 Salve DN，但是在容灾切换的过程中，由于原 Master DN 主机因为宕机，无法接收容灾指令，因此宕机重启后，该主机上的 Agent 认为该 DN 节点角色仍然为 Master DN，此时 Agent 和 Center 发生角色校验失败，
3.杀死实例：角色校验失败后，Agent 会杀死本机所有 CN/DN 节点，以防止主机宕机重启后，原 Master DN 和新 Master DN 并存而出现系统脑裂。
4.恢复主备：在 Agent 由于角色校验失败将 CN/DN 杀死后，Center 会向原 Master DN 所在的 Agent 发起做备指令，将原 Master DN 降级成为新的 Slave DN，以恢复系统一主两备的高可用模式。
通过 Agent 和 Center 的 角色校验 机制，Tbase 在任意 Master DN主机宕机重启的情况下，也能保证系统一直处于高可用的状态。

图 6 Tbase 灾备方案——角色校验

3、两地三中心容灾方案

解决了脑裂问题后，面向分布式系统的另外一个问题是出现机房级故障怎么办？ Tbase目前应用于微信支付系统，因此Tbase的在设计时就考虑了两地三中心的架构（如下图所示）。简单来说，通过让Datanode（数据） 节点实现，同城节点强同步，异地节点异步同步的3节点部署架构实现高可用。同时，让每台主机部署Agent，负责采集各个节点运行状态，上报给所有 Center，同时负责执行 Center 下发的各种操作指令。Center负责状态汇总，并将状态信息写入 ZK 集群；单监听各个节点的运行状态，异常时发起仲裁流程，根据仲裁结果，发起容灾切换流程。当然，Center也支持接收外部用户操作指令，生成分布式指令计划，下发给 Agent 执行，并监控 Agent 的执行状态；

图 7Tbase 灾备方案——两地三中心

4、分布式系统容灾中的调度节点容灾问题

前文阐述了通过* 脑裂，两地三中心*方案， 为了解决分布式系统中的节点故障的问题，系统引入了两个组件 Agent、Center，作为调度模块。而如果在运行过程中，Agent、Center 本身也会出现主机宕机、网络故障等异常场景呢？我们梳理了分布式的调度系统中常见的故障：
故障一：Center 宕机：在执行容灾过程当中，Center 主机发生宕机，导致容灾流程中途失败？
**故障二：状态误判：**Tbase 系统本身运行正常，但由于 Center 和 Agent 之间的网络故障，Center 对 Agent 所监控的 DN 状态发生误判，导致 Center 在 Tbase 系统正常运行的情况下，发出错误的容灾倒换指令？
**故障三：指令超时：**Center 向 Agent 发送的指令都是通过网络包进行发送，会出现指令丢失或者指令超时？
**故障四：指令乱序：**Agent 在执行指令的过程中，会向 Center 反馈自身的执行状态，由于各种原因，当 Agent 回复的指令出现了乱序怎么办？

针对上述故障场景，Tbase 容灾系统提出了如下解决方案：

• 任务接管：引入主备 Center，用于解决 Center 在容灾流程中发生宕机或者网络故障等问题。
• 状态仲裁：引入 ZK 集群，保证所有节点状态的一致性，避免 Center 状态误判，发起误容灾。
• 超时重试：通过超时重试机制，解决 Agent、Center 网络通信过程中，出现的网络超时的问题。
• 指令 ID：对每条指令分配全局唯一 ID 号进行编码，解决 Agent、Center 网络通信过程中，出现指令乱序的问题。

图 8 Tbase 灾备方案——Center、Agent 故障

通过 状态仲裁 和 任务接管 解决Center误容灾和 Center 容灾过程中发生宕机的问题，如下图图所示，分布式系统可以做如下操作：
1.节点异常：当 DN 节点异常后，Agent 采集节点状态信息，将异常状态上报给所有 Center。
2.状态仲裁：当 Master Center 收到节点状态异常后，不会立即发起容灾流程，而是向所有 Slave Center 发起状态仲裁请求。
3**.状态获取：**Slave Center 收到状态请求后，向 ZK 拉取节点状态，并回复给 Master Center。
4.启动容灾：当超过多半 Slave Center 认定该节点异常后，Master Center 发起容灾流程。
5.**执行容灾：**Master Center 生成容灾指令计划，并向各个 Agent 发起容灾指令，并监听 Agent 的指令执行状态，同时将容灾日志持久化到配置库。
6.Center 宕机：在容灾过程中，如果 Master Center 发生宕机，ZK 会发起选主流程，从 Slave Center 中选择一个新的 Master Center。
7.任务接管：新的 Master Center 选定后，会从配置库中拉取容灾日志，重新生成容灾指令计划，继续向 Agent 发送容灾指令，完成剩余容灾流程。
8.Center 重启：原 Master Center 宕机重启后，从 ZK 获取自身角色，发现已经被降级成 Slave，不再恢复容灾流程，自动转换成新的 Slave Center 运行，保证系统不会出现 Center 脑裂。
通过 状态仲裁 保证DN 状态的一致性，避免因Center对DN状态的误判，发起误容灾；通过 任务接管 确保在 Center 宕机 等故障场景下，容灾仍然能够继续执行；通过 ZK 选主，保证系统在任何时刻都只能够存在唯一的一个 Master Center，避免出现 Center 脑裂。

图 9 Tbase 灾备方案——状态仲裁 + 任务接管

引入* 超时重试* 和 指令 ID 解决 Agent、Center 网络消息超时和消息乱序的问题，如上图所示，具体流程如下：
1.**超时重试：**Center 发送指令给 Agent 后，会监听指令的执行状态，超过一定时间没有收到 Agent 的回复，执行指令重试。
2**.指令 ID：**Center 在下发每一条指令的时候，会对指令进行编码，赋予一个全局递增的唯一 ID 号，一起下发给 Agent，Agent 在回复 Center 执行状态时，必须将原来的指令 ID 一起回复给 Center。
3.ID 递增：当 Center 收到 Agent 回复后，根据需要选择继续监听，还是下发下一个指令，如果下发下一个指令，Center 首先将指令 ID 递增，然后再下发指令。
4.消息过滤：递增 ID，一方面表示 ，Center 更新了本身的任务状态，另一方面表示，针对 Agent 回复的消息，如果 ID 小于Center 当前的 ID 号，则 Center 不予处理，直接过滤即可。
通过 超时重试 确保在网络抖动等异常情况下，Center 仍然能够正常发送指令计划；通过 指令 ID 确保 Center 能够时时更新自身的任务状态，忽略 Agent 反馈的过期消息，防止由于网络问题导致 Agent 回复的消息出现指令乱序。

图 10 Tbase 灾备方案——超时重试 + 指令 ID

5、分布式系统的冷备系统

当然，还有一种极少见但仍然会存在的异常情况，即整个数据库集群彻底故障。此时，为了进一步保障分布式系统的数据可靠性，建议在现有高可用容灾的基础上，仍然部署冷备系统。而 Tbase基于PITR特性开发了自动冷备系统，在 Tbase 运行过程中，定期将存量数据和增量数据备份到 HDFS。这样，在诸如磁盘不可修复损坏等极端场景下， Tbase 仍然能够执行数据恢复。
而为了提升冷备效率，同时降低冷备对业务资源的占用，Tbase 的将冷备流程下放到数据节点的备机执行，同时对冷备的上传机制进行了优化，实现 Tbase 的冷备和增备不落盘透写 HDFS，以减少本地磁盘 I/O压力，同时还能做到对网络资源灵活控制，进一步降低系统负载。

图 11 Tbase 冷备系统

6、最后再说一句

目前，Tbase 已经支持在专有云（私有化）中部署，且很好的兼容PostgreSQL协议，解决了存储成本、数据倾斜、在线扩容、分布式事务、跨节点JOIN等敏感问题，目前Tbase已经在微信支付、电子政务大厅、公安等系统上稳定运行。

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