分布式系统架构的基本原则和实践

 

转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5459f60d01016ntb.html

采用分布式系统架构是由于业务需求决定的，若系统要求具备如下特性，便可考虑采用分布式架构来实现：

1.数据存储的分区容错，冗余

2.应用的大访问、高性能要求

3.应用的高可用要求，故障转移

 

分布式系统遵循几个基本原则

1.CAP原理

CAP Theorem，CAP原理中，有三个要素：

一致性(Consistency)

可用性(Availability)

分区容忍性(Partition tolerance)

CAP原理指的是，在分布式系统中这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大多数web应用，其实并不需要强一致性，因此牺牲一致性而换取高可用性，是目前多数分布式数据库产品的方向。

 

从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。

但web应用也有例外，比如支付宝系统，就要求数据（银行账户）的强一致性，而且面对大量淘宝用户，可用性要求很高，因此只能牺牲数据的分区冗余。这一点也曾在和支付宝工程师交流时，得到验证。

 

2.C10K问题

分布式系统另一个理论是C10K问题，即系统的并发用户增加1万（customer ten thousand，过去一台服务器承载假设为1万用户，现在平均3～5万），是否意味着增加一台机器就能解决问题？答案通常是否定

因为这涉及到系统的应用架构问题----串行系统和并行系统的架构和性能提升的关系：

串行系统一般设备越多，性能成一条向下弯曲的曲线，最差情况，可能性能不增反降；而并行分布式系统设备越多，性能是正比例线性增长的直线

3.串行系统和并行系统的可靠性问题

一个大系统一般都有超过 30 个环节（串行）：如果每个环节都做到 99% 的准确率，最终系统的准确率是 74%; 如果每个环节都做到98%的准确率，最终系统的准确率 54%。一个 74% 的系统是可用的（有商业价值的），一个 54% 的系统仅比随机稍好一点，不可用。这就是做大系统的魅力和挑战！

而以上描述只是各模块串行系统所遇到的问题

如果是并行系统，准确率=1-(1-A)^B ，其中A是单个模块准确率，B是并行模块个数

如系统中每个模块的准确率是70%，那么3个模块并行，整体准确率=1-0.3^3=97.3%,如果是4个并行，准确率=1-0.3^4=99.19%,我在想这就是负载均衡靠谱的数学原理

5个9或6个9的QoS一定是指数思维的结果，线性思维等于送死

 

而对系统单一模块优化，准确性和可用性提升一个百分点，越接近100%，难度越大，投入成本越不可控（系统熵永不为零）

因此可靠性系统必然选择并行分布式作为架构的基本方法。

 

从数据的存储角度，多份冗余也是可靠性保障的一个方法。分布式 存储的冗余备份常规是3份（aws就这么干的），古埃及的罗塞塔rosetta石碑用古埃及象形文字、埃及拼音和古希腊文三种文字记录一段历史，就算象形文字缺了一部分，没人能看懂，也能破译补全，这大概也是raid5的思想起源吧

分布式系统架构的实践

1.分布式存储架构

分布式存储架构现阶段有3种模式

 1.1一种是物理存储采用集中式，存储节点采用多实例的方式，如NFS挂载SAN、NAS等等

 

1.2第二种是带有中央控制器的分布式存储，如luster、moosefs、googlefs等等，一般特征是具备2个角色metadata server和storage node，将文件的元数据 （描述数据的数据，如文件位置、大小等等） 和数据块文件分开存储

其中 metadata server除保存文件的元数据外，还维护存储节点的ip、状态等信息

 

luster的典型架构

MDS--meatadata server

MDT--metadata target

OSS--obj storage server

OST--obj starage target

其中MDT和OST是可以挂在NAS等中央存储上的；可见，luster借鉴了上面中央存储的模式，无论元数据服务还是节点服务都将服务实例和存储分离，但进化了一步，将元数据和数据块分离

 

luster系统很好解决了数据分布式存储，，在超级计算领域Lustre应用广泛，如美国LLNL国家实验室计算机系统、我国的天河超级计算机系统均采用Lustre搭建分布式存储系统。Lustre在全球排名前30个超级计算机系统中有15个在使用。

 

但有一个问题，就是metadata server的SPoF（single point of failure）问题，即单点故障；一旦metadata server挂了，整个集群也就挂了。实际应用中，是有解决方案的，如dell的官网有个pdf，就是采用heart beat和drbd网络raid的方式，启动2个实例，再如和keepalived一起组成故障转移的方案等等，可以自己试试

 

再来看moosefs架构

moosefs架构和luster很相似，但进化了一步，mater（也就是metadata server）可以有从机备份了，而且可以多个

而且服务实例和存储放在一起，没有像luster，自此服务和数据不离不弃了；其实luster也可以简化成不离不弃模式，moosefs也可以学他搞个后端存储，但随着云计算、追求低成本的趋势，采用SAN这样存储设备就太贵了

 

1.3第三种分布式存储是去中心化、全对称的架构（non-center or symmetric）

其设计思想是采用一致性哈希consistent hash算法（DHT的一种实现，关于一致性hash具体参考后面的链接）来定位文件在存储节点中的位置，从而取消了metadata server的角色

 

整个系统只有storage node一个角色，不区分元数据和数据块；

典型系统如sheepdog，但sheepdog是为满足kvm镜像和类EBS块存储而设计的，不是常规的分布式文件系统，架构如下

 

 

为了维护存储节点的信息，一般采用P2P技术的totem single ring算法（corosync是一种实现）来维护和更新node路由信息

对称架构有一个问题，采用 totem single ring算法的 存储节点数量有限，因为node数量超过1000，集群内的通信风暴就会产生 （此处更正，应该是环太大，令牌传递效率下降，不会产生通信风暴） ，效率下降，sheepdog提出了一个解决方案，就是在一致性hash环上做嵌套处理，如图

 

1.4半对称结构

其实介于1.2metadata server中央控制和1.3全对称的架构之间还有一种，就是把metadata也做成对称结构，我们可以称半对称结构，典型应用如fastdfs，淘宝一大牛 fishman 写的，主要用作图片存储，可以实现排重存储

看图，tracker cluster就是metadata server的角色，实现了对称架构设计

国内几个大的网站都使用了fastdfs，在实际使用中，发现storage server之间同步数据较慢，一直没仔细研究

 

2.分布式数据库

分布式数据库一般都基于分布式文件系统实现数据的分片sharding，每中数据库都有自己的应用特性，就不做介绍，列出几个典型的应用，供参考

Google的big table，实现数据的追加存储append，顺序写入快速，不适合随机读的场景

hadoop的HBase

mongodb

hypertable 2010年以前，百度在用，今年infoq的中国qcon，百度的杨栋也讲了百度用hypertable的血泪史

 

3.分布式应用架构

分布式应用架构涉及具体应用场景，设计上除考虑上面的CAP和C10K等等经典分布式理论，还应根据业务进行权衡。

基本的思路是

 

3.1在做完需求和模块设计后，要对各模块进行解藕Decoupling

传统的企业应用设计一般是一条操作从头跑到尾（串行系统）， 拿视频网站的流程距离，传统应用设计是先上传是视频，然后存储，编码，最后发布一条龙

如下图

 

 

3.2在进行分布式设计时，先将各模块解藕，通过异步消息通知的方式将各模块链接，如下图

3.3最后， 要考虑这个应用的压力承载点在哪，根据用户规模估算各模块的并行数量（如本例中的encode压力大，就增加encode模块的并行系统数量），如下图

 

以上是分布式系统构建的基本原则和实践步骤，在实际应用中，仍有很多细节要考虑。但有一点要再强调，就是要根据业务来选择各层、各模块的技术，做好业务适用、成本和难度之间的权衡。

 

技术本无好坏，在于适当的使用和积累。

 

参考：

moosefs  http://www.moosefs.org

luster  http://wiki.whamcloud.com/display/PUB/Wiki+Front+Page

一致性hash  http://baike.baidu.com/view/1588037.htm &  http://stblog.baidu-tech.com/?p=42

fastdfs  http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Overview