Fourinone创始人彭渊:打造多合一的分布式并行计算框架

Fourinone是一个分布式并行计算框架,以轻量的方式提供了一个四合一的分布式框架功能以及简单易用的API,通过实现对多台计算机资源的统一利用,来获得强大的计算能力。本期我们采访了项目创始人彭渊。

Fourinone(即Four-in-one,中文名字“四不像”)是一个分布式计算框架,提供了一个4合1的分布式框架功能(即整合了Hadoop、Zookeeper、MQ、分布式缓存的主要功能)和简单易用的编程API,实现对多台计算机CPU、内存、硬盘的统一利用,从而获取到强大计算能力去解决复杂问题。

项目地址: http://code.google.com/p/fourinone/

CSDN记者采访了Fourinone创始人彭渊,请他来详细介绍Fourinone项目的由来、技术细节等方面的情况。

Fourinone创始人彭渊:打造多合一的分布式并行计算框架_第1张图片 
Fourinone创始人彭渊

CSDN:请先做个自我介绍吧!

彭渊:我是彭渊,目前担任华为企业中间件首席架构师,主要负责中间件和大数据。我之前曾是淘宝高级专家(花名:千峰),先后在淘宝交易、淘宝中间件、集团核心系统、阿里金融等部门工作。在淘宝之前,还曾担任金蝶软件总体架构部SOA架构师。

CSDN:Fourinone是一个什么样的项目?提供了哪些功能?

彭渊:Fourinone(四不像)是对分布式核心技术的归纳和经验总结,一般互联网企业的分布式存储计算系统都是个大平台,系统复杂代码庞大,而且只适合自己的业务,但很难被其他企业下载安装,Fourinone从中抽取出了一个简化的框架和编程API,能方便工程师了解分布式系统的主要技术实现,并推动开源的技术创新。所以总结起来:

Fourinone是一个精心设计的框架和API,实现对多台计算机CPU、内存、硬盘的统一利用,从而获取到强大计算能力去解决复杂问题。

  1. 提供了一系列并行计算模式(农民工/包工头/职介绍/手工仓库)用于利用多机多核CPU的计算能力;
  2. 提供完整的分布式文件操作功能,像操作本地文件一样操作远程文件(访问、并行读写、拆分、排它、复制、解析、事务等)用于利用多机硬盘存储能力;
  3. 提供提供完整的分布式协调功能,实现了zookeeper主要功能。
  4. 提供分布式缓存和小型缓存用于利用多机内存能力。
  5. 提供简化MQ功能用于方便多机通讯。

CSDN:开发Fourinone项目的初衷是什么?

彭渊:Fourinone项目起源于淘宝技术委员会发起的加大对并行计算技术研究的提议,当时邮件讨论得很热烈,但是没什么人真动手去做,那时中间件部门想搞一个轻量级计算框架,我当时在淘宝接触了很多Hadoop/HBase等技术,刚好也有一些自己想法,于是就开始做了,应该说我在做的过程中超出了计算框架的范围,把对其他分布式技术的感悟和实践都加了进去,做技术不要为了完成任务,而是要抓住一次灵感的创作,这是我的初衷,但不一定是项目的初衷。

CSDN:Fourinone主要针对哪些场景设计?设计理念是什么?

彭渊:Fourinone的目标是做小,不做大平台大系统,而是通过高度灵活的框架和API,然后尽可能的用于大部分的分布式场景。但是有很多人会反对,曾经也有淘宝内部的技术权威当大家面说我们不要一个All In One的系统,我怕KPI被影响,也不敢公开反驳,但是这个问题要看你从哪个层面去设计,比如搞Java的人这么多,所用的JDK就是一个All In One的API,从Swing界面,到数据结构,到网络多线程,再到文件操作等等全部包含一个几十M的JDK里面,并且支撑了世界上千千万万的应用,包括Hadoop。除外,我们用的手机也是All In One的,上帝把人也设计成All In One的,人又会跑,又会说,又会想,还会勾心斗角,功能太多了。这个世界喜欢All In One,所以架构师也要将产品设计得更酷。

从一个框架的设计理念来说,不仅要做到功能强大,而且要非常简单,要让开发者产生驾驭感,而不是产生畏惧感,因此源码要控制的非常少(Fourinone整体不到一万行代码),demo要很傻瓜,最好看一眼demo就能上手,最好看到源码很少就恨不得马上把它调通吃透。反之,源码太庞大,安装部署开发太复杂,开发者就会知难而退,人都是喜欢自己能拥有的东西,而不会因为一个东西复杂而称赞作者水平高。

CSDN:Fourinone的架构是什么样的?

彭渊:Fourinone的架构根据功能涉及方方面面,限于篇幅,无法一一道来,技术博客有个完整的架构PPT可以去下载: http://fourinone.iteye.com/blog/1501126。

下面只介绍一个最简单的分布式计算架构,希望能达到一目了然的效果,最好不懂技术的人也能大致看明白:

Fourinone创始人彭渊:打造多合一的分布式并行计算框架_第2张图片 

  • 包工头:负责任务的分配,工头的giveTask方法可以由开发者实现,工头先获取线上工人数量,然后调用各个工人的doTask方法,让工人们并行完成任务。
  • 工人:负责执行任务,工人doTask方法也可以由开发者实现。
  • 职介所:负责登记工人并介绍给工头。

部署时,工头和多个工人可以部署到一台计算机,也可以部署到多台。

CSDN:Fourinone是怎么整合前面提到的4个功能(Hadoop、Zookeeper、MQ、分布式缓存)的?是如何具体实现的?采用的技术有哪些?

彭渊:Fourinone(四不像)只是个代号,实际上从2.0开始,又包括了完整的分布式文件操作API(Fttp),因此功能上已经不止4种,它不是Hadoop的复制品,也不是将几个开源产品拼凑起来的东西,它的目的是帮助你去利用多台计算机的资源实现各种分布式应用。

因此,框架和编程API是Fourinone的核心,它不实现具体的分布式应用,但是你可以用它帮助你去实现具体的分布式应用,无论是分布式计算还是存储还是协同等。Fourinone实际上将多种分布式问题的理解融入到了一个框架中,考虑到底层实现技术的相似性,对复杂的分布式计算应用进行了大量简化和归纳,所以最后它看上去综合了好几种分布式产品的主要功能。

技术实现上采用纯Java,没有任何依赖,整体只有一个150k的JAR包,导入环境即可使用。从设计上来说,无论是并行计算也好,分布式缓存也好,MQ也好,背后的并发设计、服务端设计、容器设计等技术都是不变的主题,只是老外将这些技术封装起来,包装成不同的技术产品给我们用,时间长了,我们会认为它们彼此没有关系,合在一起反而感到奇怪。前面说的,Fourinone是对这些分布式技术的归纳和总结,可以好好体会一下。

CSDN:除了这些特性外,Fourinone还有哪些创新点?

彭渊:Fourinone在算法上和设计模式上都是原创的,既不模仿国外论文,也不抄袭其他产品实现,如分布式负载和扩容算法、分布式领导者选举算法等,当然也有人攻击我没有用复杂数学公式和论文证明这些算法,只有公认的那些算法理论才是可信任的。

算法都是人创造的,都是灵活的,千万不要教条化,为了实现算法本身而实现,在某种算法上花费了学习成本,以后就抱着这种算法的步骤僵化套用是不好的。应该多观察我们需要解决的问题,然后思考合适的算法,如果思考过程中碰到问题,再回头参考前人已经总结出来的算法寻求借鉴,这样的才能有更深刻的体会。

其实很多算法动手做做发现没有那么难,跟数据挖掘和概率统计算法不一样,不需要太多数学知识也可以完成的。比如淘宝小二想出来的按机器取模+成倍扩容的简单土办法虽然美中不足,但是也解决了大部分的需求,并不是都需要先用数学论文证明了一番才能上线。

Fourinone在分布式缓存负载均衡实现中,没有采用一致性Hash算法,考虑到不可能每分每秒扩容机器,而采用了一种基于日期key取模的方式,基于日期分组策略实现扩容后数据分布均匀,也能达到目的和解决问题。

Fourinone在领导者选举上也没有采用Paxos,简言之,Paxos对每个节点的并发修改采取编号记录的方式保持一致性,对多个节点的并发修改采取少数服从多数的方式保持一致性。Paxos有点类似分布式二阶段提交方式,但是又不同,二阶段提交不能多数节点同意,必须是全部同意。为了遵守过半节点同意的约束,Paxos算法往往要求节点总数为奇数。Fourinone选取领导者采取的是一种谦让方式,集群中节点会先询问其他节点是否愿意当领导者,没人愿意它才担任;如果已经有了领导了,那它就谦让;正因为大家都谦让,不互相争抢,领导者之间能避免冲突保持一致性。一旦确定了领导者,就只跟该领导者打交道,所有对变量的操作都是通过领导者进行,不会再去操作其他候选节点,操作结果由领导者统一同步到候选节点,跟上面Paxos算法保证一致性的方式是不一样的,Paxos算法会去访问和操作所有节点征求同意,最后以多数节点的结果生效。所以基于Paxos方式的实现难度和工作量会更大,Fourinone在领导者选举和一致性上要更加简化和直接。

还有,在大部分的主备切换场景中,一台主机最多也就2~3台备机,不可能出现几百台备机,需要一个更复杂的算法去支撑,所以这时的领导者选举算法可以做得更简单。

CSDN:讲讲Fourinone的开发故事,在开发过程中,你遇到过哪些问题?是如何解决的?

彭渊:我当时在淘宝是个人专家,下面没有一个人,有一个实习生挂在我下面但是被安排在其他项目,因此Fourinone是一个人设计开发的,实习生帮忙写了些demo,并提交给淘宝测试团队做压测。一个人设计开发有好处也有坏处,好处是做一个东西不需要进行漫长的评审、讨论、选型,最后拖了半年一年还不一定统一各方意见,坏处是做出来后会认为是我个人的东西而被冷落,推广应用上面临很大的困难,但实际上我只是个农夫,离开淘宝当时的环境土壤,我也不会去考虑做一个分布式技术的东西,从华黎(曾宪杰,淘宝高级技术专家、Java中间件团队负责人)立项做这件事到测试团队认真压测都有大家的投入在里面,淘宝当时对分布式技术有大量的需求和氛围,Fourinone是这种背景下积极探索的成果,因此应该值的大家去珍惜。

当时开发完成后,先是在淘宝内部发布邮件通告技术委员会,引起了激烈争论,有人公开反对,但是暗地支持,比如褚霸(余锋,淘宝核心系统数据库组高级技术专家)开始说我重复造轮子,但后来私下对我说只要用心做技术,最终还是会得到认可的(我相信这句话是真心的),也有人公开支持,但是暗地反对,各种声音都有,后面大家提议先做一些基准测试看看优势在哪里。

开始压测时还是很多人持有怀疑态度的,怀疑不能用,比如数据量大了不能用,计算节点多了不能用,出了故障不能用,性能会比Hadoop计算慢很多,但是最后开发和测试团队各自搭建了好几个Hadoop集群反复的对比测试,结果出乎意料,在wordcount和排序等基准测试上胜出了很多。现在华为工程师又进行了测试,结果还是在效率上超出同类计算框架10倍以上。一个东西测来测去测了很多遍,到最后已经不是技术问题了,而是需要思考对它的接纳态度了。

虽然现在已经离开了阿里,但是我仍然心怀感恩,感谢当初的创新环境和给予支持帮助的各位同事。

CSDN:Fourinone目前主要应用在哪些地方?

彭渊:最开始在淘宝内部的主要应用在语义分析、哈勃监控、关联推荐等方面,前面说了,Fourinone的目标是做小,因此不需要整个系统围绕Fourinone来建立,只需要在局部功能实现上用到Fourinone的API提供帮助即可,完全是嵌入式的,是被用户的系统包含,而不是去包含用户的系统,因此Fourinone很适合各种小场景的应用。

但是对于淘宝内部大的平台应用,由于牵扯的关系复杂,不是太容易推广,曾经尝试在MPI集群做调度使用,以及七公(汪海,淘宝数据平台负责人)当时引荐给ODPS(云梯2)团队,希望做其中的M/R计算框架,但是最后没有能合作成功,后来七公无奈对我说在公司推广个人搞的东西比较难,当时我想Fourinone的特点比较适合开源贡献给外界社区。

做成了灵活的API并开源后,在淘宝外部的应用要更多,结合之前的下载地址总共下载次数超过一万次,技术群有三四百人的活跃群体,根据用户的反馈和咨询统计,大大小小的并行计算应用、流计算应用、远程文件系统应用等等有很多。

开源软件跟商业软件有个本质区别,比较少去刻意搜集应用场景,比如Tomcat官网上不会专门有一页列举TOP500企业的案例,但是商业软件就会有,而且越著名企业的案例越好,比如华为大数据就很看重几个大银行的案例。开源软件都是放在那里给有需要的人去下载,是否采用取决于能否给你带来帮助,不会去强迫别人来使用,但是商业软件不一样,我们售前人员会天天上门想各种办法说服客户使用。

CSDN:Fourinone项目今后的目标和开发计划是什么?

彭渊:Fourinone对我个人来说已经是过去的东西了,但是这个开源项目仍然会支持下去,因为分布式技术核心部分永远不会过时,掌握它我们就能驾驭新的技术理念和创造新的技术产品,分布式技术也是中间件的支撑,很多经验的积累都可以用到相关的产品设计中去。

目前Fourinone的最近版本为3.0版,后续还会增加一些新特性:

  • 比如多进程多线程的无缝融合,同一套接口,改改参数,从多进程变为多线程,开发者无需改写程序逻辑;
  • 比如提供高容错任务分配算法API,将n个任务分给m个工人并行完成,根据任务大小设置工人数量,工人间能者多劳,性能好的工人机器争抢干更多的任务,同时跟现实工作一样,如果有工人生病请假(故障),那么他的任务活由其余工人代干,除非所有工人出故障,否则就算只剩一个工人也应该加班把其他所有工人的活干完,对整体计算来说,部分工人故障对计算结果来说不受影响,只是计算时间会延长。

有兴趣的朋友可以留意后续版本。

【开源专访】系列文章致力于对国内外优秀开源项目作者、团队的专访,挖掘项目背后的故事和更多技术细节,以及对项目的宣传、推广。同时,我们也希望广大开源开发者和爱好者自荐或推荐更多优秀的开源项目。

你可能感兴趣的:(Fourinone创始人彭渊:打造多合一的分布式并行计算框架)