美国防长下周访华 港媒:加强沟通避免局势失控

发布时间:2018-08-15 来源:北京彰附新闻网
美国防长下周访华 港媒:加强沟通避免局势失控
美国防长下周访华 港媒:加强沟通避免局势失控

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美国防长下周访华 港媒:加强沟通避免局势失控领先技术让金融应用高可用在金融行业开展新IT建设,迈向数字化转型的过程中,有许多需要考虑的关键点。最终在公司上市前夕,完成了新老图片系统的切换,彻底解决了图片访问慢的问题。    个人认为对于在线存储还是比较适合C++来做这一套东西,因为比较在线存储一般对性能,可靠性,延迟的要求比较高.  那么这些不同的存储一般都怎么实现呢,很多在线存储比如对象存储的实现一般都是基于底下的key-value进行封装来实现对象存储的接口.ceph就是这方面这个做法的极致.  ceph底下的rados本质是一个对象存储,这里的对象存储跟s3的对象存储还不一样,只是提供了存储以为key对应的value是对象的形式.然后基于上层基于librados封装了librbd就实现了块设备的协议,那么就是一个块存储.基于librados实现了RadosGateway提供了s3的对象存储的协议就封装成s3对象存储.基于librados实现了POSIX文件系统的接口,就封装成了分布式文件系统CephFS.(不过我认为ceph底下的rados实现的还不够纯粹,因为rados对应的value是类似于一个对象文件.比如在基于librados实现librbd的时候很多对象属性的一些方法是用不上的)    同样google的F1是基于spanner的key-value接口实现了SQL了接口.就封装成了NewSql  因此其实我们也可以这么说对于这么多接口的实现,其实后续都会转换成基于key-value接口实现另一种接口的形式,因为key-value接口足够简单,有了稳定的key-value存储,只需要在上层提供不同接口转换成key-value接口的实现即可.当然不同的接口实现难度还是不太一样,比如实现SQL接口,POSIX文件系统接口,图数据库肯定要比实现一个对象存储的接口要容易很多  所以**zeppelin定位的是高可用,高性能,可定制一致性的key-value服务**,上层可以对接各个协议的实现,目前zeppelin已经实现支持key-value接口,用于线上搜索系统中.标准的S3接口实现,并且用于公司内部存储docker镜像,代码发布系统等等  这个是目前360的存储体系    讲了这么多我对存储的了解,我们对zeppelin的定位.那么接下来聊聊zeppelin具体的实现    CAP理论指的是CAP并不能同时满足,而P是基本都需要满足的,所以基本都是AP,CP.但是这里并不是说只能选AP就没有C,而是Consistency的级别不一样,同样CP也值得并不是A,只是A的级别不一样而已    数据分布  *均匀性(uniformity)  *稳定性(consistency)  所有的分片策略都是在均匀性和稳定性之间的折衷  常见策略  *一致性Hash  *固定Hash分片  *RangeHash  *crush  zeppelin的选择  固定Hash分片  1.实现简单  可以解决扩展性问题  3.固定Hash分片便于运维管理  4.通过合理设置Hash函数已经Server对应的Partition数,解决均匀性问题      有中心节点的设计.  *为什么这么做  *目前主流的设计一般是两种  *Bigtable为代表的,有MetaServer,DataServer的设计,MetaServer存储元数据信息,DataServer存储实际的数据.包括百度的Mola,bigtable,Hbase等等  *Dynamo为代表的,对等结构设计.每一个节点都是一样的结构,每一个节点都保存了数据的元信息以及数据.包括cassandra,Riak等等  zeppelin的选择  有中心节点优点是简单,清晰,更新及时,可扩展性强.缺点是存在单点故障  无中心节点优点是无单点故障,水平扩展能力强.缺点是消息传播慢,限制集群规模等等  因为后续我们会考虑支持zeppelin到千个节点的规模,因此无中心节点的设计不一定能够满足我们后期的扩展性,所以zeppelin是有中心节点的设计,那么我们就需要做大量的事情去减少对MetaServer的压力  zeppelin选择有中心节点的设计,但是我们操作大量的优化去尽可能避免中心节点的压力,同时通过一致性协议来保证元数据更新的强一致  缓存大量元信息,只有Client出错是才有访问MetaServer  2.以节点为维度的心跳设计  副本策略    以MongoDB,redis-cluster,bada为主的,有主从结构的设计,那么读写的时候,客户端访问的都是主副本,通过binlog/oplog来将数据同步给从副本  (W+RN)  以cassandra,dynamo为主的,没有主从结构的设计,读写的时候满足quorumW+RN,因此写入的时候写入2个副本成功才能返回.读的时候需要读副本然后返回最新的.这里的最新可以是时间戳或者逻辑时间  (erasurecode)  EC其实是一个CPU换存储的策略,ec编码主要用于保存偏冷数据,可以以减少的副本数实现和3副本一样的可用性.ec编码遇到的问题是如果某一个副本挂掉以后,想要恢复副本的过程必须与其他多个节点进行通信来恢复数据,会照成大量的网络开销.  zeppelin的选择  目前zeppelin只实现的Master-Slave策略,后续会根据业务场景,存储成本的需求实现EC,Quorum.  存储引擎          ManosAthanassoulis[**DesigningAccessMethods:TheRUMConjecture**](http:////files/stratos/files/)  RUM是写放大,读放大,空间放大之前的权衡  写放大:写入引擎的数据和实际存储的数据大小比  读放大:读放大是一次读取需要的IO次数大小比  空间放大:实际的数据总量和引擎中存储的数据总量关系大小比    当然这里主要根据DAM模型(diskaccessmodel),得出结论  当然这里并没有考虑LSMTree里面场景的bloomfilter等等  这里B+tree主要用在数据库相关,支持范围查找的操作,因为B+Tree在底下有序数据是连续的  zeppelin的选择  zeppelin目前使用的是改过的rocksdb,支持TTL,支持后台定期compaction等等功能  https:///Qihoo360/nemo-rocksdb  一致性协议  floyd是c++实现的raft协议,元信息模块的管理主要通过floyd来维护.    1.关于paxos,multi-paxos的关系  其实paxos是关于对某一个问题达成一致的一个协议.paxosmakesimple花大部分的时间解释的就是这个一个提案的问题,然后在结尾的ImplementingaStateMachine的章节介绍了我们大部分的应用场景是对一堆连续的问题达成一致,所以最简单的方法就是实现每一个问题独立运行一个Paxos的过程,但是这样每一个问题都需要Prepare,Accept两个阶段才能够完成.所以我们能不能把这个过程给减少.那么可以想到的解决方案就是把Prepare减少,那么就引入了leader,引入了leader就必然有选leader的过程.才有了后续的事情,这里可以看出其实lamport对multi-paxos的具体实现其实是并没有细节的指定的,只是简单提了一下.所以才有各种不同的multi-paxos的实现  那么paxosmakelive这个文章里面主要讲的是如何使用multipaxos实现chubby的过程,以及实现过程中需要解决的问题,比如需要解决磁盘冲突,如何优化读请求,引入了Epochnumber等,可以看成是对实现multi-paxos的实践  2.关于multi-paxos和raft的关系  从上面可以看出其实我们对比的时候不应该拿paxos和raft对比,因为paxos是对于一个问题达成一致的协议,而raft本身是对一堆连续的问题达成一致的协议.所以应该比较的是multi-paxos和raft  那么multi-paxos和raft的关系是什么呢  raft是基于对multipaxos的两个限制形成的  *发送的请求的是连续的,也就是说raft的append操作必须是连续的.而paxos可以并发的.(其实这里并发只是appendlog的并发提高,应用的statemachine还是必须是有序的)  *选主是有限制的,必须有最新,最全的日志节点才可以当选.而multi-paxos是随意的所以raft可以看成是简化版本的multipaxos(这里multi-paxos因为允许并发的写log,因此不存在一个最新,最全的日志节点,因此只能这么做.这样带来的麻烦就是选主以后,需要将主里面没有的log给补全,并执行commit过程)  基于这两个限制,因此raft的实现可以更简单,但是multi-paxos的并发度理论上是更高的.  可以对比一下multi-paxos和raft可能出现的日志  multi-paxos    raft    ▲  可以看出,raft里面follower的log一定是leaderlog的子集,而multi-paxos不做这个保证  3.关于paxos,multi-paxos,raft的关系  所以我觉得multi-paxos,raft都是对一堆连续的问题达成一致的协议,而paxos是对一个问题达成一致的协议,因此multi-paxos,raft其实都是为了简化paxos在多个问题上面达成一致的需要的两个阶段,因此都简化了prepare阶段,提出了通过有leader来简化这个过程.multi-paxos,raft只是简化不一样,raft让用户的log必须是有序,选主必须是有日志最全的节点,而multi-paxos没有这些限制.因此raft的实现会更简单.  因此从这个角度来看,DiegoOngaro实现raft这个论文实现的初衷应该是达到了,让大家更容易理解这个paxos这个东西  zeppelin的选择  zeppelinMetaServer一致性是由自己实现的raft库floyd来保证.写入和读取可以通过raft协议实现强一致,同时为了性能考虑我们在读取的时候还提供DirtyRead的接口,floyd已经在github上面开源,是用c++实现的raft协议,实现的非常的简介明了  https:///Qihoo360/floyd  floyd的压测报告  https:///Qihoo360/floyd/wiki/5-性能测试  整体实现    MetaServer总体结构  总体结构    Zeppelin自上而下的层次如图所示。

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  -NetworkProxy:负责网络的压包解包,采用Protobuf协议通MetaServer,Client,及其他NodeServer进行交互;  -ZeppelinProcess:Zeppline主要逻辑处理层,包括分表分片,数据同步,命令处理等;  -Binlog:操作日志,同时是同步模块的数据来源;  -存储层:采用Rocksdb进行数据存储。基于LUN镜像同步方式,无需软件,秒级切换效率,ESVAF75系统虚拟存储池也非常简单,可以直接连接JBOD,也可以部署另外的F75系统,进行横向扩充,扩大容量的同时提高性能。

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