大数据存储系统二

Posted 2020-09-21

目录

一、Key-value store

1.Dynamo

 1.1 consistence hash

 1.2 Quorum机制保证无主节点正确性

 1.3 Eventual Consistency

2.Bigtable/Hbase

3.Cassandra

二、Distributed Coordination:Zookeeper

1.概念

2.数据模型

3.基本原理

4.应用案例

（本文为陈世敏老师课程笔记）

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一、Key-value store

  sql不能满足所有公司应用需求，所以有了no-sql的数据库，key-value 是典型代表之一。

1.Dynamo

  亚马逊家的系统

1.1 consistence hash 

 

  在三个备份的情况下，Node j上实际存储的数据是(uj-3, uj]

 

 

1.2 Quorum机制保证无主节点正确性

  如果有N个副本，写的时候保证至少写w个副本，读的时候至少从R个副本读了数据，R+W>N，可以确保读到最新数据。

1.3 Eventual Consistency 

  put为了提高效率，不等待n个节点全部写完，但系统总会保证最终所有节点都写成功。

2.Bigtable/Hbase

column family:需要事先声明，种类有限

column key:可以有很多

row key:按顺序存储

存储时候，每个列分开，类似列式数据库

3.Cassandra

  facebook 公司在apache上面的开源项目，与可以看成是前两者的结合：

 二、Distributed Coordination:Zookeeper

1.概念

  Yahoo！研发的分布式协调系统，对master有很好的容错，多台机器运行master节点，一台为主，其余为备份，主master故障时候某台备份   成为主mater.Zookeeper可以和cleint在同一台机器上。2f+1台机器可以容忍f个节点故障.

2.数据模型-Data Tree 和API

  是一个简化的文件系统，每个顶点成为znode,从跟路径唯一确定。

  一个client连接到zookeeper,就开始一个session,结束时候client主动关闭，经过一个Timeout没有收到任何通信，zookeeper也关闭。

  API-创建、删除、判断znode存在、找孩子

  create(path, data, flags)   flag：Regular/Ephemeral 临时数据在session结束会删除，返回znode的name
  delete(path, version) version一致，才能delete
  exists(path, watch) 返回true/false，可以设置watch，znode被删除/新建，收到通知

  getChildren(path, watch)  返回所有children的name，可以设置watch

  API-读/修改数据：

  getData(path, watch) 返回数据和version,可以设置watch，修改时候通知
  setData(path, data, version) 只有version一样时候才可以修改

  等待前面操作完成：

  sync() 等待，直到之前的写操作都完成

3.基本原理

3.1 Watch机制

  client读数据需要注册watch->数据改变，zookeeper通知client->watch失效，只能被调用一次，需要继续关注再次watch

3.2 支持同步与异步

  同步时候发送一个请求会阻塞等待响应；异步允许client发送多个请求，不需要阻塞等待请求完成，提供callback函数，请求完成时被调   用。前面的API都提供这两种实现。

3.3 zookeeper保证

  linearizable write:所有的写操作可串行化

  FIFO client order:每个client的读写操作按照FIFO的顺序发生,并且其它client可以看到。

  不同client之间的读写顺序没有任何保证，可能读到旧数据，一定要读最新数据调用sync.

3.4 系统结构

  每个节点维持相同的tree,外存有snapshot+log提供crash recovery

  +Request processor:  

  每个client只连接到一台zookeeper,所有读操作由该服务器用其本地状态Replicated Database回复

  对于写操作，一个leader其他为follower，follower把写请求发送给leader,leader协调所有follower一起完成写操作

  Leader把每个Client写操作包装成Idempotent Transaction,每个Txn可以执行多次来恢复，Txn有唯一递增ID

  +Atomic broadcast:

  Leader带领follower,保证写操作是全局串行化，使用ZAB协议（2pc变形）

  +Replicated Database：

  每个leader/follower 读操作可以绕开前段，直接读。在Atomic Broadcast后，写操作修改本地的Replicated Database

3.5 ZAB协议

  3.5.1 两种工作模式：

  +正常Broadcast:Leader向Follower广播新的写操作

  +异常Recovery：竞争新的leader,新的leader进行恢复

  3.5.2 ZAB Broadcast流程:

  Leader把一个新的Txn写入本地log,广播propose这个txn->每个follower收到propose后，写入本地log,向leader发回Ack->leader收到f个   ack之后（这时候加上自己是f+1个确认正常） ，写commit到log,commit修改zookeeper树->follower收到commit后，写commit到log,然后  修改zookeeper树。

  注意：

  可以异步发送多个propose,从而批量写入log;

  commit阶段不需要ack;

  leader长时间未收到f个ack,需要进入recovery.        

 3.5.3 Recovery

  +竞选leader:每个节点查看自己的最大TxnID,选择leader为max(TxnID)为最大的节点。

  +Txn为64位，高32位代表epoch,第32位代表in-epoch id,每次精选leader epoch++,于是每次recovery一定有了更高的txn id.

  +新的leader 把所有正确执行的Txn都确保正确执行（idempotent,再广播一次），其它已经提交但是还没有执行的client操作都丢弃，     client会重试。

4.应用案例

  +Configuration Managemen:一个分布式系统可以事先确定一个ZooKeeper路径path,把配置信息存储在这个给定的Znode,分布式系统的每台   机器，都去getData(path, watch)

  +Simple Lock:可以把lock对应为一个Znode,加锁=创建Znode，解锁=删除Znod,加锁不成功，可以用watch，当Znode被删除时，可以得到通   知