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随着互联网时代的不断发展分布式系统架构成为支撑大规模用户和高并发访问的基础。在构建分布式系统时分布式系统有着一系列的要求以及对应的核心技术涉及到数据管理、通信安全性、性能优化、可扩展性设计以及架构演进与版本管理等很多方面。
一、分布式数据管理构建稳健数据基石
在信息技术迅猛发展的今天大规模分布式系统在应对海量数据和高并发访问方面表现出了超强的优越性。在分布式系统架构中数据管理是至关重要的一环。
数据一致性的重要性
随着业务规模和系统规模的不断增加和扩大分布式系统逐渐成为解决大规模数据处理和高并发访问的首选方案。然后在分布式系统中数据一致性问题成为系统设计时的一大难题。
在分布式系统中多个节点同时访问和修改数据确保这些数据在不同节点上保持一致性变得至关重要数据一致性直接关系到系统的正确性和可靠性尤其是对于金融领域、交易领域、库存领域等业务场景尤为关键。
比如TaoBao 平台如果一个用户在 TaoBao App 上完成订单支付后是需要更新对应商品的库存数量、订单状态、物流信息等。当前在 TaoBao 内部像库存、订单、物流都是不同的团队在负责部署在不同地域、不同节点、多个节点上这时的数据更新操作其实是不能直接保证数据一致性的可能会导致库存数量和实际数量不 Match、用户买家订单状态不准确、物流系统中物流状态不同步更改等问题一旦出现会严重影响系统的可靠性同时丧失口碑造成用户的流失。
数据一致性的挑战
在分布式系统中数据一致性的挑战主要包括以下三个方面
节点故障当系统中的某个节点发生不可快速恢复的故障时可能会导致该节点上的数据与其他节点不一致。这会要求我们系统能够检测节点故障并采取响应的措施来保障数据的一致性并发修改多个节点同时对相同的数据进行修改可能会导致数据冲突和不一致。系统需要设计合适的并发控制策略以确保数据的正确性网络延迟在分布式系统中节点之间通过网络通信进行数据同步。由于网络延迟的存在可能会导致在不同节点之间的数据同步出现延迟影响到数据的一致性
分布式事务解决方案
分布式事务的提出是为了解决数据一致性问题。分布式事务十一组事务操作的集合要么全成功要么全失败确保数据在不同节点上都是一致的。
两阶段提交2PC 2PC 是一种经典的分布式事务协议分为两个阶段 第一个阶段协调者询问所有参与者是否可以执行事务第二个阶段根据投票结果决定是否提交或回滚
尽管 2PC 保证了分布式系统的一致性问题但是它的这种模式其同步阻塞的特性会严重影响到性能
补偿事务补偿事务是一种基于回滚操作的分布式事务协议。当事务发生错误时系统会执行一系列的补偿操作将数据恢复到正确的状态。这种方式能够降低同步阻塞的问题但是需要设计合理有效的补偿方案最终一致性最终一致性是一种相对弱的一致性允许系统在一段时间内出现不一致的状态但最终会收敛到一致的状态它通过异步复制和版本控制来实现适用于一些对实时性要求不高的场景
分布式数据管理的核心技术
随着大数据时代的到来分布式数据管理已成为企业应对海量数据的关键技术一般包括
数据分片
在分布式数据库中数据分片是指将数据分成多个片段每个片段被存储在不同的计算机上。数据分片技术可以提高数据的可扩展性和可用性因为每个片段可以独立地存储在不同的计算上从而避免了单点故障。
以 Hadoop HDFS 为例它是分布式文件系统将数据存储在多个节点上实现了数据的分布式存储和管理。
在 Hadoop HDFS 中文件被分成多个块每个块存储在一个独立的节点上。当客户端需要读取文件时会从 HDFS 的元数据服务器获取文件块的分布情况然后从不同的节点上读取这些块。这种方式提高了数据可扩展性和可用性因为文件块可以独立地存储在不同的节点上从而避免单点故障。
数据复制
为了提高数据的可用性和容错性分布式数据库通常会使用数据复制技术。是指将数据从一个节点复制到另一个节点提供数据的冗余性和可用性。当一个节点发生故障时另一个节点可以接管该节点的任务从而保障数据的可用性和可靠性。
以 Cassandra 为例它是开源的分布式数据库采用了分布式数据复制技术。
在 Cassandra 中每个节点都保存了整个数据库的副本当一个节点发生故障是Cassandra 会检测到并将其从集群中移除其他节点将继续正常运行并提供服务保证数据的可用性和可靠性。Cassandra 还支持动态地添加节点从而实现数据的水平和垂直扩展。
事务处理
事务处理是分布式数据库中的核心技术质疑可以保证数据的完整性和一致性事务处理可以确保一系列的数据操作要么全部成功要么全部失败避免数据的不一致性。在分布式数据库中事务可以跨越多个节点进行操作因此需要采用分布式事务处理技术确保数据的 ACID 特性。
以 HBas 为例HBase 是一种分布式列式存储数据库它支持多个节点的事务处理。
在 HBase 中事务可以跨越多个节点进行操作为了保证事务的原子性和一致性HBase 采用了 Write-Ahead-LoggingWAL机制当事务开始时HBase 会将所有操作记录到 WAL 中当事务提交时HBase 会将这些操作应用到实际的数据中如果事务失败HBase 可以根据 WAL 中的记录进行回滚操作以保证数据的完整性和一致性。
查询处理
在分布式数据库中查询可以跨越多个节点进行因此需要采用查询优化技术选择最有的查询路径提高查询效率。查询优化技术可以根据查询条件和数据分布情况自动选择最有的查询路径提高查询效率。
以 ES 为例ES 是一种基于 Lucene 的分布式搜索和分析引擎支持高效的查询和查询优化。
在 ES 中查询可以跨越多个节点进行。为了提高查询效率ES 采用了分布式查询优化技术当用户发出查询请求是ES 会根据查询条件和数据分布情况自动选择最有的查询路径ES 还会对查询进行分片处理将大查询拆分成多个小查询并在各个节点上并行执行从而提高查询效率。
数据安全与隐私保护
为了实现数据的安全和隐私保护需要采取一系列的安全措施包括加解密技术、访问控制和审计等。加解密技术可以保护数据的机密性和完整性访问控制可以限制用户对数据的访问权限审计可以记录用户对数据的操作行为从而确保数据的可靠性。
以 Hive 为例Hive 是 Hadoop 生态中的一种数据仓库工具可以用于数据分析和查询支持数据的安全和隐私保护功能。
在 Hive 中用户可以设置不同的方位控制策略来限制用户对数据的访问权限。Hive 还支持加密存储数据以保证数据的机密性。另外 Hive 还提供了审计功能可以记录用户对数据的操作行为从而便于监控和管理。
其他
除了以上介绍的核心技术以外分布式数据管理还有一些其他相关的核心技术比如
集群管理技术用于管理分布式系统中多个数据节点监控管理技术用于实时监控性能和状态备份恢复技术用于保证分布式系统的数据安全和可靠性
以 ZooKeeper 为例它是一种分布式协调服务可以用于管理分布式数据库中的多个节点。
在分布式数据库中节点之间的通信和协调是非常重要的ZooKeeper 可以提供一个可靠的分布式协调服务帮助节点之间进行通信和同步还可以用于管理节点的元数据信息、监控节点的状态和提供其他一些公共服务从而为分布式数据库的正常运行提供保障。
分布式数据库
随着企业数据来的不断增加传统的关系型数据库已经无法满足现代应用系统对性能和可扩展性的要求。因此分布式数据库应运而生为了企业提供更灵活、高效和可扩展的数据管理方案。
上面介绍了分布式数据库一般具备的核心技术在这部分我们再来看看常见分布式数据库的介绍、分布式数据库的选型。
常见分布式数据库
Cassandra
是一个高度可扩展、分布式的 NoSQL 数据库系统旨在处理大规模数据的写入和读取。
采用了分布式架构通过分布式的数据存储和无中心节点的设计实现了高度的可用性。
适用于需要快速写入和读取、数据规模巨大的场景比如日志存储、实践序列数据等。
MongoDB
是一个面向文档的分布式数据库。
支持丰富的查询语言和灵活的数据类型使得开发者能够轻松地存储和查询复杂的数据结构。
适用于需要处理半结构化数据、快速迭代开发的场景。
HBase
是建立在 Hadoop 之上的分布式列式数据库采用了 Bigtable 的设计理念。
HBase 的强一致性和高可用性成为处理大规模数据存储和查询的理想选择。
适用于需要实时读写大规模数据集的场景比如实时分析、日志处理等。
TiDB
TiDB 是一个新兴的分布式 NewSQL 数据库具备传统关系型数据库的 ACID 特性同时拥有分布式数据库的横向扩展能力。
适用于需要关系型数据库事务支持和水平扩展的场景。
如何选择分布式数据库
在对分布式数据库进行技术选型时一般考虑以下因素
数据模型和查询语言这是在选型时的首要考虑点要看数据模型和查询语言是否符合实际的需求比如文档数据库适用于半结构化数据可扩展性可扩展性是选择的关键考虑点因为数据库的水平扩展能力决定了是否可以应对未来数据规模的增长一致性和可用性根据实际应用场景对一致性和可用性的要求来选择合适的分布式数据库社区和生态系统在选型的同时要考虑数据库的社区支持和生态系统这对解决问题、获得技术支持以及与其他系统集成有很大帮助
选择合适的分布式数据库和采用合适的数据管理技术成为分布式系统架构设计中直观重要的一个环节。通过充分了解分布式数据管理的特性、技术、挑战以及分布式数据库结合实际应用场景的需求可以为构建稳定、高效的分布式系统奠定基础。
在实际应用中不同的数据库是很大可能需要组合使用的形成多样化、弹性的数据存储解决方案。在我现在负责数据管理平台中我就使用了 Polar MongoDB HBase Redis ES Doris ...的组合数据存储管理策略。
