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5.2 淘宝Tair
8 a- u) B: t1 S# \* |% ?3 wTair是淘宝开发的一个分布式键/值存储引擎。Tair分为持久化和非持久化两种使
# M$ Q: {+ ?' d# m- d- n6 v用方式：非持久化的Tair可以看成是一个分布式缓存，持久化的Tair将数据存放于磁
1 U7 H* R# i @$ M盘中。为了解决磁盘损坏导致数据丢失，Tair可以配置数据的备份数目，Tair自动将
& N' E! T6 D% }4 ^6 D一份数据的不同备份放到不同的节点上，当有节点发生异常，无法正常提供服务的
# z5 [+ r8 j+ Y4 ]; A' g4 l& U5 l时候，其余的节点会继续提供服务。
+ i& ?5 z4 _# z e) c5.2.1 系统架构6 C: c* Y+ U, D) F
Tair作为一个分布式系统，是由一个中心控制节点和若干个服务节点组成。其
" C1 ]0 c- E. Y, X' b中，中心控制节点称为Config Server，服务节点称为Data Server。Config Server负责
# D' l5 a" j" ^) H: _8 Y) _管理所有的Data Server，维护其状态信息；Data Server对外提供各种数据服务，并以
2 L0 U% D" V$ ]) v心跳的形式将自身状况汇报给Config Server。Config Server是控制点，而且是单点，
! U* W. D+ h1 ~目前采用一主一备的形式来保证可靠性，所有的Data Server地位都是等价的。 m2 A9 }% ^/ D! Z0 e
图5-5是Tair的系统架构图。客户端首先请求Config Server获取数据所在的Data
% E, S# b& z3 G% K' WServer，接着往Data Server发送读写请求。Tair允许将数据存放到多台Data Server，以
5 [2 `/ |1 ]6 T3 H, h2 f3 ?! v* n1 t1 d! V$ A实现异常容错。
& S- t5 U3 J# z$ S, c/ m9 ?/ [图 5-5 Tair系统架构! ]( S/ S6 i6 Y. V2 f: ~
5.2.2 关键问题6 l! ~6 Y4 k+ |2 M2 J
（1）数据分布
! U; g/ a; _9 a4 Z& t8 T根据数据的主键计算哈希值后，分布到Q个桶中，桶是负载均衡和数据迁移的基2 ^+ K) C9 A7 y9 l! ]
本单位。Config Server按照一定的策略把每个桶指派到不同的Data Server上。因为数9 d$ y/ o' q8 t: y0 o+ Y
据按照主键计算哈希值，所以可以认为每个桶中的数据基本是平衡的，只要保证桶
+ `/ B2 \& N! n分布的均衡性，就能够保证数据分布的均衡性。根据Dynamo论文中的实验结论，Q
7 s# d2 C$ q1 T取值需要远大于集群的物理机器数，例如Q取值10240。* t# x4 i9 t0 p' |/ g2 q
（2）容错- j, W" E3 ~8 [/ F- j6 }
当某台Data Server故障不可用时，Config Server能够检测到。每个哈希桶在Tair2 o1 }8 B! y+ U% i
中存储多个副本，如果是备副本，那么Config Server会重新为其指定一台Data5 `6 I' c, n( W8 P0 a5 O
Server，如果是持久化存储，还将复制数据到新的Data Server上。如果是主副本，那8 V3 P& w1 K6 G9 k6 w L: N
么ConfigServer首先将某个正常的备副本提升为主副本，对外提供服务。接着，再选% @9 G1 C" L3 `6 c/ |1 d
择另外一台Data Server增加一个备副本，确保数据的备份数。3 D2 @3 z7 k. c2 r/ Z! |3 w
（3）数据迁移, B; G5 o% Q f, p
机器加入或者负载不均衡可能导致桶迁移，迁移的过程中需要保证对外服务。7 e' O" S; P, g9 j7 Y, V
当迁移发生时，假设Data Server A要把桶3、4、5迁移到Data Server B。迁移完成
/ L! s- G: l( T) z" t前，客户端的路由表没有变化，客户端对3、4、5的访问请求都会路由到A。现在假
! ?* P' m6 l1 C9 S7 C设3还没开始迁移，4正在迁移中，5已经迁移完成。那么如果对3访问，A直接服务；7 z# W6 H; s- V1 y% V( J3 ` m
如果对5访问，A会把请求转发给B，并且将B的返回结果返回给用户；如果对4访
{2 c# y- p9 f3 s- a问，由A处理，同时如果是对4的修改操作，会记录修改日志，等到桶4迁移完成时，
# U# c. a* d' n, i; X$ A& Q还要把修改日志发送到B，在B上应用这些修改操作，直到A和B之间数据完全一致迁
/ w1 X4 Y$ Q5 q7 {) @移才真正完成。1 |/ F! L+ X7 F6 r. T
（4）Config Server" l m& |3 ~% F( p' P
客户端缓存路由表，大多数情况下，客户端不需要访问Config Server,Config% ^4 d$ G) @4 I# p- A0 i
Server宕机也不影响客户端正常访问。每次路由的变更，Config Server都会将新的配1 ?: o, d$ f0 }# R/ O
置信息推给Data Server。在客户端访问Data Server的时候，会发送客户端缓存的路由$ ~$ T. }" S' z. x
表的版本号。如果Data Server发现客户端的版本号过旧，则会通知客户端去Config% u& q1 J2 @4 T2 H
Server获取一份新的路由表。如果客户端访问某台Data Server发生了不可达的情况6 ^) r9 N* h8 v, P X% f3 m$ Z
（该Data Server可能宕机了），客户端会主动去Config Server获取新的路由表。& ^4 f6 A7 r, u8 A$ X
（5）Data Server
& s& E; p* [5 AData Server负责数据的存储，并根据Config Server的要求完成数据的复制和迁移/ E9 P. r5 [ v r+ e
工作。Data Server具备抽象的存储引擎层，可以很方便地添加新存储引擎。Data
& a/ x6 u% h8 U1 a! kServer还有一个插件容器，可以动态加载/卸载插件，如图5-6所示。/ E, C* H. ^5 j
图 5-6 Data Server内部结构
% ?6 D7 o0 D9 L1 VTair存储引擎有一个抽象层，只要满足存储引擎需要的接口，就可以很方便地替
5 ]2 H3 B3 C$ V换Tair底层的存储引擎。Tair默认包含两个存储引擎：Mdb和Fdb，此外，还支持
/ Y) k7 l' a, h; N$ c' t' RBerkerly DB、Tokyo Cabinet、InnoDB、Leveldb等各种存储引擎。
& L5 U) ]' \( B9 V4 Q5.2.3 讨论/ r7 a# ~# Q4 W9 Q- n9 n) L
Amazon Dynamo采用P2P架构，而在Tair中引入了中心节点Config Server。这种方
) e2 I: H* v( L) D& \" q* e7 E式很容易处理数据的一致性，不再需要向量时钟、数据回传、Merkle树、冲突处理" `/ {7 |$ T7 X
等复杂的P2P技术。另外，中心节点的负载很低。笔者认为，分布式键值系统的整体0 Z1 m' Z3 W. R. a4 m) b; D
架构应该参考Tair，而不是Dynamo。
# j4 K' i2 Z/ @# x当然，Tair最主要的用途在于分布式缓存，持久化存储起步比较晚，在实现细节
" S+ a& ]- J4 d( v- g4 B上也有一些不尽如人意的地方。例如，Tair持久化存储通过复制技术来提高可靠性，
0 ?; e# Y. y2 Z# Y然而，这种复制是异步的。因此，当有Data Server发生故障时，客户有可能在一定时
% ]' @# k& p# j0 x, Q4 B间内读不到最新的数据，甚至发生最新修改的数据丢失的情况。, I; P9 Q2 E7 `7 A
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发表于 2017-3-3 20:41:09
