第二部分:分布式数据

一个成功的技术,现实的优先级必须高于公关,你可以糊弄别人,但糊弄不了自然规律。
—— 罗杰斯委员会报告(1986)

在本书的 第一部分 中,我们讨论了数据系统的各个方面,但仅限于数据存储在单台机器上的情况。现在我们到了 第二部分,进入更高的层次,并提出一个问题:如果 多台机器 参与数据的存储和检索,会发生什么?
你可能会出于各种各样的原因,希望将数据库分布到多台机器上:
  • 可伸缩性
    如果你的数据量、读取负载、写入负载超出单台机器的处理能力,可以将负载分散到多台计算机上。
  • 容错 / 高可用性
    如果你的应用需要在单台机器(或多台机器,网络或整个数据中心)出现故障的情况下仍然能继续工作,则可使用多台机器,以提供冗余。一台故障时,另一台可以接管。
  • 延迟
    如果在世界各地都有用户,你也许会考虑在全球范围部署多个服务器,从而每个用户可以从地理上最近的数据中心获取服务,避免了等待网络数据包穿越半个世界。

伸缩至更高的载荷

如果你需要的只是伸缩至更高的 载荷(load),最简单的方法就是购买更强大的机器(有时称为 垂直伸缩,即 vertical scaling,或 向上伸缩,即 scale up)。许多处理器,内存和磁盘可以在同一个操作系统下相互连接,快速的相互连接允许任意处理器访问内存或磁盘的任意部分。在这种 共享内存架构(shared-memory architecture) 中,所有的组件都可以看作一台单独的机器 。
共享内存方法的问题在于,成本增长速度快于线性增长:一台有着双倍处理器数量,双倍内存大小,双倍磁盘容量的机器,通常成本会远远超过原来的两倍。而且可能因为存在瓶颈,并不足以处理双倍的载荷。
共享内存架构可以提供有限的容错能力,高端机器可以使用热插拔的组件(不关机更换磁盘,内存模块,甚至处理器)—— 但它必然囿于单个地理位置的桎梏。
另一种方法是 共享磁盘架构(shared-disk architecture),它使用多台具有独立处理器和内存的机器,但将数据存储在机器之间共享的磁盘阵列上,这些磁盘通过快速网络连接 。这种架构用于某些数据仓库,但竞争和锁定的开销限制了共享磁盘方法的可伸缩性【2】。

无共享架构

相比之下,无共享架构【3】(shared-nothing architecture,有时被称为 水平伸缩,即 horizontal scaling,或 向外伸缩,即 scaling out)已经相当普及。在这种架构中,运行数据库软件的每台机器 / 虚拟机都称为 节点(node)。每个节点只使用各自的处理器,内存和磁盘。节点之间的任何协调,都是在软件层面使用传统网络实现的。
无共享系统不需要使用特殊的硬件,所以你可以用任意机器 —— 比如性价比最好的机器。你也许可以跨多个地理区域分布数据从而减少用户延迟,或者在损失一整个数据中心的情况下幸免于难。随着云端虚拟机部署的出现,即使是小公司,现在无需 Google 级别的运维,也可以实现异地分布式架构。
在这一部分里,我们将重点放在无共享架构上。它不见得是所有场景的最佳选择,但它是最需要你谨慎从事的架构。如果你的数据分布在多个节点上,你需要意识到这样一个分布式系统中约束和权衡 —— 数据库并不能魔术般地把这些东西隐藏起来。
虽然分布式无共享架构有许多优点,但它通常也会给应用带来额外的复杂度,有时也会限制你可用数据模型的表达力。在某些情况下,一个简单的单线程程序可以比一个拥有超过 100 个 CPU 核的集群表现得更好【4】。另一方面,无共享系统可以非常强大。接下来的几章,将详细讨论分布式数据会带来的问题。

复制 vs 分区

数据分布在多个节点上有两种常见的方式:
  • 复制(Replication)
    在几个不同的节点上保存数据的相同副本,可能放在不同的位置。复制提供了冗余:如果一些节点不可用,剩余的节点仍然可以提供数据服务。复制也有助于改善性能。第五章 将讨论复制。
  • 分区 (Partitioning)
    将一个大型数据库拆分成较小的子集(称为 分区,即 partitions),从而不同的分区可以指派给不同的 节点(nodes,亦称 分片,即 sharding)。第六章 将讨论分区。
复制和分区是不同的机制,但它们经常同时使用。如 图 II-1 所示。
图 II-1 一个数据库切分为两个分区,每个分区都有两个副本
理解了这些概念,就可以开始讨论在分布式系统中需要做出的困难抉择。第七章 将讨论 事务(Transaction),这对于了解数据系统中可能出现的各种问题,以及我们可以做些什么很有帮助。第八章第九章 将讨论分布式系统的根本局限性。
在本书的 第三部分 中,将讨论如何将多个(可能是分布式的)数据存储集成为一个更大的系统,以满足复杂的应用需求。但首先,我们来聊聊分布式的数据。

索引

  1. 5.
    复制
  2. 6.
    分区
  3. 7.
    事务

参考文献

  1. 1.
    Ulrich Drepper: “What Every Programmer Should Know About Memory,” akka‐dia.org, November 21, 2007.
  2. 2.
    Ben Stopford: “Shared Nothing vs. Shared Disk Architectures: An Independent View,” benstopford.com, November 24, 2009.
  3. 3.
    Michael Stonebraker: “The Case for Shared Nothing,” IEEE Database EngineeringBulletin, volume 9, number 1, pages 4–9, March 1986.
  4. 4.
    Frank McSherry, Michael Isard, and Derek G. Murray: “Scalability! But at What COST?,” at 15th USENIX Workshop on Hot Topics in Operating Systems (HotOS),May 2015.