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關(guān)于分布式系統(tǒng)的幾個問題

華為開發(fā)者社區(qū) ? 來源:華為云社區(qū) ? 作者:華為云社區(qū) ? 2020-09-23 16:28 ? 次閱讀
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本文摘自:華為云社區(qū)

作者:華為加拿大研究院軟件專家 Jet老師

小引

分布式系統(tǒng)是一個古老而寬泛的話題,而近幾年因為 “大數(shù)據(jù)” 概念的興起,又煥發(fā)出了新的青春與活力。本文將會通過對如下幾個問題展開談一下分布式系統(tǒng):

什么是分布式系統(tǒng)?

為什么要用分布式系統(tǒng)?

分布式系統(tǒng)設(shè)計推演

CAP定理是什么?

分布式系統(tǒng)如何進(jìn)行分布?

分布式應(yīng)用通常使用的架構(gòu)類型哪些?

分布式系統(tǒng)的優(yōu)缺點有哪些?

1. 什么是分布式系統(tǒng)?

簡單的來說,一個分布式系統(tǒng)是一組計算機(jī)系統(tǒng)一起工作,在終端用戶看來,就像一臺計算機(jī)在工作一樣。

這組一起工作的計算機(jī),擁有共享的狀態(tài),他們同時運行,獨立機(jī)器的故障不會影響整個系統(tǒng)的正常運行。

我們現(xiàn)在舉個例子,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫是存儲在一臺機(jī)器的文件系統(tǒng)上的。每當(dāng)我們?nèi)〕龌蛘卟迦胄畔⒌臅r候,我們直接和那臺機(jī)器進(jìn)行交互。那么現(xiàn)在我們把這個傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設(shè)計成分布式數(shù)據(jù)庫。假設(shè)我們使用了三臺機(jī)器來構(gòu)建這臺分布式數(shù)據(jù)庫,我們追求的結(jié)果是,在機(jī)器1上插入一條記錄,需要在機(jī)器3上可以返回那條記錄,當(dāng)然了,機(jī)器1和2也要能夠返回這條記錄。

2. 為什么要用分布式系統(tǒng)?

管理分布式系統(tǒng)是一個非常復(fù)雜的話題,里面充滿了陷阱和地雷。部署維護(hù)和調(diào)試分布式系統(tǒng)也是非常頭疼的一件事情,那為什么還要去做呢?

分布式系統(tǒng)最大的好處就是能夠讓你橫向的擴(kuò)展系統(tǒng)。

以前面提到的單一數(shù)據(jù)庫為例,能夠處理更多流量的唯一方式就是升級數(shù)據(jù)庫運行的硬件,這就是縱向擴(kuò)展。而縱向擴(kuò)展的是有局限性的。當(dāng)?shù)搅艘欢ǔ潭纫院?,我們會發(fā)現(xiàn)即使最好的硬件,也不能夠滿足當(dāng)前流量的需求。 橫向擴(kuò)展是指通過增加更多的機(jī)器來提升整個系統(tǒng)的性能,而不是靠升級單臺計算機(jī)的硬件。從價格上來說,橫向擴(kuò)展相比縱向擴(kuò)展更容易控制。 最根本的問題是縱向擴(kuò)展有很強(qiáng)的局限性,達(dá)到最新硬件的能力以后,還是無法滿足中等或者大型工作負(fù)載的技術(shù)要求。橫向擴(kuò)展則沒有這個限制,它沒有上限,每當(dāng)性能下降的時候,你就需要增加一臺機(jī)器,這樣理論上講可以達(dá)到無限大的工作負(fù)載支持。 除此之外,在容錯和低延遲上也有很多優(yōu)勢。容錯性是指你的分布式系統(tǒng)的某個節(jié)點出現(xiàn)錯誤以后,并不會導(dǎo)致整個系統(tǒng)的癱瘓。而單機(jī)系統(tǒng)出錯以后,可能會導(dǎo)致整個系統(tǒng)的崩潰。低延遲是通過在不同的物理位置部署不同的機(jī)器,通過就近獲取的原則降低訪問的延遲時間。

上面討論了分布式系統(tǒng)的種種好處,但是我們必須要清楚設(shè)計和運行分布式系統(tǒng)并非易事。

3. 分布式系統(tǒng)設(shè)計推演

我們先講一個場景,我們現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用變得越來越流行,服務(wù)的人數(shù)也越來越多,導(dǎo)致我們的應(yīng)用程序每秒收到的請求,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過能夠正常處理的數(shù)量。這會導(dǎo)致應(yīng)用程序性能下降明顯,用戶也會注意到這一點。

那我們下面就來擴(kuò)展一下我們的應(yīng)用程序來滿足更高的要求。一般來說我們讀取信息的頻率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過插入或者修改的頻率。

下面我們使用主從復(fù)制策略來實現(xiàn)擴(kuò)展系統(tǒng)。我們可以創(chuàng)建兩個新的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,他們與主服務(wù)器同步。用戶業(yè)務(wù)對這兩個新的數(shù)據(jù)庫只能讀取。每次當(dāng)向主數(shù)據(jù)庫插入和修改信息時,都會異步的通知副本數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新變化。

在這一步上我們已經(jīng)有了三倍于原來系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)的性能支持。但是這里有一個問題,在數(shù)據(jù)庫事務(wù)的設(shè)計當(dāng)中,我們遵循ACID原則。但是在我們同時對其他兩個數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)更新的時候,我們有一個時間窗口失去了一致性原則。如果在這個時間窗口內(nèi)對兩個新的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢,可能查不到數(shù)據(jù)。這個時候如果同步這三個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),就會影響寫操作的性能。這是我們在設(shè)計分布式系統(tǒng)的時候,不得不承受的一些代價。

上面的主從復(fù)制策略解決了用戶讀取性能方面的需求,但是當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定程度,一臺機(jī)子上無法存放的時候,我們需要擴(kuò)展寫操作性能。要解決這樣的問題,我們可以使用分區(qū)技術(shù)。分區(qū)技術(shù)是指根據(jù)特定的算法,比如用戶名a到z作為不同的分區(qū),分別指向不同的數(shù)據(jù)庫寫入,每個寫入數(shù)據(jù)庫會有若干讀取的從數(shù)據(jù)庫進(jìn)行同步提升讀取性能。

當(dāng)然,這樣使得整套系統(tǒng)變得更加復(fù)雜。最重要的難點是分區(qū)算法。你們試想一下,如果c開頭的用戶名比其他開頭的用戶名要多很多,這會導(dǎo)致c區(qū)的數(shù)據(jù)量非常龐大,相應(yīng)地,對于c區(qū)的請求也會遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他區(qū)。此時c區(qū)成為熱點。要避免熱點,需要對c區(qū)進(jìn)行拆分。此時要進(jìn)行共享數(shù)據(jù)就會變得非常昂貴,甚至可能導(dǎo)致停機(jī)。

如果一切都很理想,那我們就擁有了 n倍的寫入流量,n是分區(qū)的數(shù)目。

當(dāng)然這里也存在一個陷阱,我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)以后,導(dǎo)致除了分區(qū)鍵以外的查詢都變得非常低效,尤其是對于sql語句如join查詢就變得非常之糟糕,導(dǎo)致一些復(fù)雜的查詢根本無法使用。

這里有一個思考題:如何選擇更好的分區(qū)策略算法?

4. CAP定理是什么?

這個定理是指一個分布式系統(tǒng)不能同時具有一致性,可用性和分區(qū)容忍性。

一致性Consistency:依次讀寫的是什么就是什么。

可用性Availability:整個系統(tǒng)不會崩潰, 每個非故障節(jié)點總會有一個相應(yīng)。

分區(qū)容忍Partition tolerant:盡管有分區(qū),系統(tǒng)仍能繼續(xù)運行并保持其一致性和可用性。

對于任何分布式系統(tǒng)來說,分區(qū)容忍是一個給定的條件,如果沒有這一點,就不可能做到一致性和可用性。試想如果兩個節(jié)點鏈接斷掉了,他們?nèi)绾文軌蜃龅郊瓤捎糜忠恢?

最后你只能選擇在網(wǎng)絡(luò)分區(qū)情況下,你的系統(tǒng)要么強(qiáng)一致,要么高可用。

實踐表明大多數(shù)應(yīng)用程序更看重可用性。這個考量的主要原因是在不得不同步機(jī)器里實現(xiàn)強(qiáng)于一致性是時,網(wǎng)絡(luò)延遲會成為一個問題。這類因素使得應(yīng)用程序通常會選擇提供高可用性的解決方案。

此時采用的是最弱的一致性模型來解決的,這種模型保證了如果沒有對某個項目進(jìn)行新的更新,最終對該項目的所有訪問都會返回最新的值。這些系統(tǒng)提供了BASE屬性,這是相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的ACID來講的。

也就是( Basically available)基本上是可用的,系統(tǒng)總會返回一個響應(yīng)。

( Soft state)軟狀態(tài), 系統(tǒng)可以隨著時間的推移而變化,甚至在沒有輸入的情況下也可以變化, 如保持最終的一致性的同步。 ( Eventual consistency)最終的一致性, 在沒有輸入的情況下,數(shù)據(jù)遲早會傳播到每一個節(jié)點上,從而變得一致。

追求高可用的分布式數(shù)據(jù)庫例子有Cassandra;看重強(qiáng)一致性的數(shù)據(jù)庫,有HBase, Redis, Zookeeper。

5. 分布式系統(tǒng)如何進(jìn)行分布?

我們來看一下分布系統(tǒng)進(jìn)行分布的常用方式:

5.1哈希

以哈希方式把不同的值進(jìn)行哈希運算,映射到不同的機(jī)器或者節(jié)點上。這種方式在擴(kuò)展的時候比較困難,因為數(shù)據(jù)分散在多個機(jī)器上很容易出現(xiàn)分布不均的情況,常見的哈希對象有ip,url,id等。

5.2 數(shù)據(jù)范圍

按數(shù)據(jù)范圍分布,比如ID在1~100的在機(jī)器a上,ID在100~200的在機(jī)器b上,諸如此類。這種分布方法數(shù)據(jù)比較均勻。如果某個節(jié)點處理能力有限,可以直接分裂這個節(jié)點。維護(hù)數(shù)據(jù)分布的這些原數(shù)據(jù),如果量非常大的話,可能會出現(xiàn)單點瓶頸。因此一定要嚴(yán)格控制元數(shù)據(jù)量。

5.3 數(shù)據(jù)量

按數(shù)據(jù)量來分布數(shù)據(jù),是以較為固定的大小將數(shù)據(jù)劃分為若干的數(shù)據(jù)塊,再把不同的數(shù)據(jù)塊分布到不同的服務(wù)器上。以數(shù)據(jù)量來進(jìn)行分布的這些數(shù)據(jù),也需要被記錄下來作為元數(shù)據(jù)來管理。當(dāng)集群規(guī)模很大時,元數(shù)據(jù)的量也會變大。

5.4副本與數(shù)據(jù)分布

這種方式是指把數(shù)據(jù)給分散到多個服務(wù)器上。如果其中一臺出現(xiàn)問題,請求就會被轉(zhuǎn)到其他服務(wù)器上。其原理是多個機(jī)器互為副本,這是比較理想的實現(xiàn)負(fù)載分壓的方式。

5.5一致性哈希

一致性哈希。通過哈希域構(gòu)造哈希環(huán),在增加機(jī)器時,變動的是其附近的節(jié)點,分?jǐn)偟氖歉浇?jié)點的壓力,其元數(shù)據(jù)的維護(hù)和按數(shù)量分布的維護(hù)方式一致。

我們現(xiàn)在來看一下使用以上方式進(jìn)行分布的例子:GFS, HDFS:按數(shù)據(jù)量分布。 Map reduce:按GFS數(shù)據(jù)分布做本地化。 BigTable, HBase按數(shù)據(jù)范圍分布。 Pnuts:按哈希方式或者數(shù)據(jù)范圍分布。 Dynamo, Cassndra:按一致性哈希分布。 Mola, Armor, BigPipe:按哈希方式分布。 Doris:按哈希方式和按數(shù)據(jù)量分布進(jìn)行組合。

6. 分布式應(yīng)用通常使用的架構(gòu)類型哪些?

6.1 客戶端服務(wù)器

在這個類型中,分布式系統(tǒng)架構(gòu)有一個服務(wù)器作為共享資源。比如打印機(jī)數(shù)據(jù)庫或者網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。它有多個客戶機(jī),這些客戶機(jī)決定何時使用共享資源,如何使用和顯示改變數(shù)據(jù),并將其送回服務(wù)器,像git這樣的代碼倉,這是一個很好的例子。

6.2 三層架構(gòu)

這種架構(gòu)把系統(tǒng)分為表現(xiàn)層,邏輯層和數(shù)據(jù)層,這簡化了應(yīng)用程序的部署,大部分早期的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用都是三層的。

6.3 多層架構(gòu)

上面的三層架構(gòu)是多層架構(gòu)的一種特殊形式。一般會把上面的三層進(jìn)行更詳細(xì)的劃分,比如說以業(yè)務(wù)的形式進(jìn)行分層。

6.4 點對點架構(gòu)

在這種架構(gòu)中,沒有專門的機(jī)器提供服務(wù)或管理網(wǎng)絡(luò)資源。而是將責(zé)任統(tǒng)一分配給所有的機(jī)器,成為對等機(jī),對等機(jī)既可以作為客戶機(jī),也可以作為服務(wù)器。這種架構(gòu)的例子,包括bittorrent和區(qū)塊鏈

6.5 以數(shù)據(jù)庫為中心

這種架構(gòu)是指用一個共享的數(shù)據(jù)庫,使分布式的各個節(jié)點在不需要任何形式直接通信的情況下,進(jìn)行協(xié)同工作的架構(gòu)。

7. 分布式系統(tǒng)的優(yōu)缺點有哪些?

7.1分布式系統(tǒng)的優(yōu)點

1. 分布式系統(tǒng)中的所有節(jié)點都是相互連接的。所以節(jié)點可以很容易地與其他節(jié)點共享數(shù)據(jù)。 2. 更多的節(jié)點可以很容易地添加到分布式系統(tǒng)中,即可以根據(jù)需要進(jìn)行擴(kuò)展。 3. 一個節(jié)點的故障不會導(dǎo)致整個分布式系統(tǒng)的失敗。其他節(jié)點仍然可以相互通信。 4. 硬件資源可以與多個節(jié)點共享,而不是只限于一個節(jié)點。

7.2分布式系統(tǒng)的缺點

1. 在分布式系統(tǒng)中很難提供足夠的安全,因為節(jié)點以及連接都需要安全。 2. 一些消息和數(shù)據(jù)在從一個節(jié)點轉(zhuǎn)移到另一個節(jié)點時,可能會在網(wǎng)絡(luò)中丟失。 3. 與單用戶系統(tǒng)相比,連接到分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫是相當(dāng)復(fù)雜和難以處理的。 4. 如果分布式系統(tǒng)的所有節(jié)點都試圖同時發(fā)送數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)中可能會出現(xiàn)過載現(xiàn)象。

小結(jié)

最后談一下分布式系統(tǒng)與集群的關(guān)聯(lián)。我的觀點是這兩者并不是對立的。因為分布式系統(tǒng)是通過多個節(jié)點的集群來完成一個任務(wù),讓外界看起來是跟一套系統(tǒng)作為一個整體打交道。

一套分布式系統(tǒng)可以有多個集群,這些集群可以業(yè)務(wù)進(jìn)行劃分,也可以物理區(qū)域進(jìn)行劃分。每一個集群可以作為這個分布式系統(tǒng)的一個節(jié)點。這些集群節(jié)點組成的分布式系統(tǒng),又可以作為單個的節(jié)點與其他的節(jié)點組成一個集群。

原文標(biāo)題:開發(fā)分布式系統(tǒng),這7個要點你掌握了嗎?

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原文標(biāo)題:開發(fā)分布式系統(tǒng),這7個要點你掌握了嗎?

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    摘要:為了利用所設(shè)計的雙電機(jī)防滑差速驅(qū)動系統(tǒng)來提高分布式驅(qū)動汽車的動力學(xué)性能,在前期同軸耦合驅(qū)動控制理論研究的基礎(chǔ)上,開展該車的高速穩(wěn)定性機(jī)電耦合控制研究。建立并驗證包含所設(shè)計驅(qū)動系統(tǒng)在內(nèi)的
    發(fā)表于 06-18 16:37

    分布式光伏監(jiān)測難?并網(wǎng)型分布式光伏系統(tǒng)光伏功率預(yù)測方案

    一、分布式光伏發(fā)電系統(tǒng) ? 安科瑞 鄒玉麗 ? 分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)的基本設(shè)備包括光伏電池組件、光伏方陣支架、直流匯流箱、直流配電柜、并網(wǎng)逆變器、交流配電柜等設(shè)備,另外還有供電
    的頭像 發(fā)表于 05-20 10:17 ?1397次閱讀
    <b class='flag-5'>分布式</b>光伏監(jiān)測難?并網(wǎng)型<b class='flag-5'>分布式</b>光伏<b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>光伏功率預(yù)測方案

    曙光存儲領(lǐng)跑中國分布式存儲市場

    近日,賽迪顧問發(fā)布《中國分布式存儲市場研究報告(2025)》,指出2024 年中國分布式存儲市場首次超過集中式存儲,規(guī)模達(dá) 198.2 億元,增速 43.7%。
    的頭像 發(fā)表于 05-19 16:50 ?1419次閱讀

    多通道電源管理芯片在分布式能源系統(tǒng)中的優(yōu)化策略

    摘要: 隨著分布式能源系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,對電源管理芯片的性能要求日益提升。本文深入探討了多通道電源管理芯片在分布式能源系統(tǒng)中的優(yōu)化策略,以國科安芯的ASP4644芯片為例,從電氣特性、工
    的頭像 發(fā)表于 05-16 15:22 ?1044次閱讀

    分布式光伏電力問題層出不窮?安科瑞分布式光伏運維系統(tǒng)來“救場”

    一、分布式光伏電力運維,痛點大揭秘? ? 分布式光伏作為實現(xiàn)綠色能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵一環(huán),近年來在我國得到了迅猛發(fā)展。國家能源局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,截至 2023 年底,中國分布式光伏電站累計并網(wǎng)容量約為 2.5
    的頭像 發(fā)表于 05-07 17:14 ?1067次閱讀
    <b class='flag-5'>分布式</b>光伏電力問題層出不窮?安科瑞<b class='flag-5'>分布式</b>光伏運維<b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>來“救場”
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