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    分布参数控制系统是啥

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参考:https://www.iteblog.com/archives/2530.html分布式和去中心化(Distributed and Decentralized)Cassandra 是分布式的,这意味着它可以运行在多台机器上,并呈现给用户一个一致的整体。事实上,在一个节点上运行 Cassandra 是没啥用的,虽然我们可以这么做,并且这可以帮助我们了解它的工作机制,但是你很快就会意识到,需要多个节点才能真正了解 Cassandra 的强大之处。它的很多设计和实现让系统不仅可以在多个节点上运行,更为多机架部署进行了优化,甚至一个 Cassandra 集群可以运行在分散于世界各地的数据中心上。你可以放心地将数据写到集群的任意一台机器上,Cassandra 都会收到数据。对于很多存储系统(比如 MySQL, Bigtable),一旦你开始扩展它,就需要把某些节点设为主节点,其他则作为从节点。但 Cassandra 是无中心的,也就是说每个节点都是一样的。与主从结构相反,Cassandra 的协议是 P2P 的,并使用 gossip 来维护存活或死亡节点的列表。关于 gossip 可以参见《分布式原理:一文了解 Gossip 协议》。去中心化这一事实意味着 Cassandra 不会存在单点失效。Cassandra 集群中的所有节点的功能都完全一样, 所以不存在一个特殊的主机作为主节点来承担协调任务。有时这被叫做服务器对称(server symmetry)。综上所述,Cassandra 是分布式、无中心的,它不会有单点失效,所以支持高可用性。弹性可扩展(Elastic Scalability)可扩展性是指系统架构可以让系统提供更多的服务而不降低使用性能的特性。仅仅通过给现有的机器增加硬件的容量、内存进行垂直扩展,是最简单的达到可扩展性的手段。而水平扩展则需要增加更多机器,每台机器提供全部或部分数据,这样所有主机都不必负担全部业务请求。但软件自己需要有内部机制来保证集群中节点间的数据同步。弹性可扩展是指水平扩展的特性,意即你的集群可以不间断的情况下,方便扩展或缩减服务的规模。这样,你就不需要重新启动进程,不必修改应用的查询,也无需自己手工重新均衡数据分布。在 Cassandra 里,你只要加入新的计算机,Cassandra 就会自动地发现它并让它开始工作。高可用和容错(High Availability and Fault Tolerance)从一般架构的角度来看,系统的可用性是由满足请求的能力来量度的。但计算机可能会有各种各样的故障,从硬件器件故障到网络中断都有可能。如何计算机都可能发生这些情况,所以它们一般都有硬件冗余,并在发生故障事件的情况下会自动响应并进行热切换。对一个需要高可用的系统,它必须由多台联网的计算机构成,并且运行于其上的软件也必须能够在集群条件下工作,有设备能够识别节点故障,并将发生故障的中端的功能在剩余系统上进行恢复。Cassandra 就是高可用的。你可以在不中断系统的情况下替换故障节点,还可以把数据分布到多个数据中心里,从而提供更好的本地访问性能,并且在某一数据中心发生火灾、洪水等不可抗灾难的时候防止系统彻底瘫痪。可调节的一致性(Tuneable Consistency)2000年,加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 在 ACM 分布式计算原理会议提出了著名的 CAP 定律。CAP 定律表明,对于任意给定的系统,只能在一致性(Consistency)、可用性(Availability)以及分区容错性(Partition Tolerance)之间选择两个。关于 CAP 定律的详细介绍可参见《分布式系统一致性问题、CAP定律以及 BASE 理论》以及《一篇文章搞清楚什么是分布式系统 CAP 定理》。所以 Cassandra 在设计的时候也不得不考虑这些问题,因为分区容错性这个是每个分布式系统必须考虑的,所以只能在一致性和可用性之间做选择,而 Cassandra 的应用场景更多的是为了满足可用性,所以我们只能牺牲一致性了。但是根据 BASE 理论,我们其实可以通过牺牲强一致性获得可用性。Cassandra 提供了可调节的一致性,允许我们选定需要的一致性水平与可用性水平,在二者间找到平衡点。因为客户端可以控制在更新到达多少个副本之前,必须阻塞系统。这是通过设置副本因子(replication factor)来调节与之相对的一致性级别。通过副本因子(replication factor),你可以决定准备牺牲多少性能来换取一致性。 副本因子是你要求更新在集群中传播到的节点数(注意,更新包括所有增加、删除和更新操作)。客户端每次操作还必须设置一个一致性级别(consistency level)参数,这个参数决定了多少个副本写入成功才可以认定写操作是成功的,或者读取过程中读到多少个副本正确就可以认定是读成功的。这里 Cassandra 把决定一致性程度的权利留给了客户自己。所以,如果需要的话,你可以设定一致性级别和副本因子相等,从而达到一个较高的一致性水平,不过这样就必须付出同步阻塞操作的代价,只有所有节点都被更新完成才能成功返回一次更新。而实际上,Cassandra 一般都不会这么来用,原因显而易见(这样就丧失了可用性目标,影响性能,而且这不是你选择 Cassandra 的初衷)。而如果一个客户端设置一致性级别低于副本因子的话,即使有节点宕机了,仍然可以写成功。总体来说,Cassandra 更倾向于 CP,虽然它也可以通过调节一致性水平达到 AP;但是不推荐你这么设置。面向行(Row-Oriented)Cassandra 经常被看做是一种面向列(Column-Oriented)的数据库,这也并不算错。它的数据结构不是关系型的,而是一个多维稀疏哈希表。稀疏(Sparse)意味着任何一行都可能会有一列或者几列,但每行都不一定(像关系模型那样)和其他行有一样的列。每行都有一个唯一的键值,用于进行数据访问。所以,更确切地说,应该把 Cassandra 看做是一个有索引的、面向行的存储系统。Cassandra 的数据存储结构基本可以看做是一个多维哈希表。这意味着你不必事先精确地决定你的具体数据结构或是你的记录应该包含哪些具体字段。这特别适合处于草创阶段,还在不断增加或修改服务特性的应用。而且也特别适合应用在敏捷开发项目中,不必进行长达数月的预先分析。对于使用 Cassandra 的应用,如果业务发生变化了,只需要在运行中增加或删除某些字段就行了,不会造成服务中断。当然, 这不是说你不需要考虑数据。相反,Cassandra 需要你换个角度看数据。在 RDBMS 里, 你得首先设计一个完整的数据模型, 然后考虑查询方式, 而在 Cassandra 里,你可以首先思考如何查询数据,然后提供这些数据就可以了。灵活的模式(Flexible Schema)Cassandra 的早期版本支持无模式(schema-free)数据模型,可以动态定义新的列。 无模式数据库(如 Bigtable 和 MongoDB)在访问大量数据时具有高度可扩展性和高性能的优势。 无模式数据库的主要缺点是难以确定数据的含义和格式,这限制了执行复杂查询的能力。为了解决这些问题,Cassandra 引入了 Cassandra Query Language(CQL),它提供了一种通过类似于结构化查询语言(SQL)的语法来定义模式。 最初,CQL 是作为 Cassandra 的另一个接口,并且基于 Apache Thrift 项目提供无模式的接口。 在这个过渡阶段,术语“模式可选”(Schema-optional)用于描述数据模型,我们可以使用 CQL 的模式来定义。并且可以通过 Thrift API 实现动态扩展以此添加新的列。 在此期间,基础数据存储模型是基于 Bigtable 的。从 3.0 版本开始,不推荐使用基于 Thrift API 的动态列创建的 API,并且 Cassandra 底层存储已经重新实现了,以更紧密地与 CQL 保持一致。 Cassandra 并没有完全限制动态扩展架构的能力,但它的工作方式却截然不同。 CQL 集合(比如 list、set、尤其是 map)提供了在无结构化的格式里面添加内容的能力,从而能扩展现有的模式。CQL 还提供了改变列的类型的能力,以支持 JSON 格式的文本的存储。因此,描述 Cassandra 当前状态的最佳方式可能是它支持灵活的模式。高性能(High Performance)Cassandra 在设计之初就特别考虑了要充分利用多处理器和多核计算机的性能,并考虑在分布于多个数据中心的大量这类服务器上运行。它可以一致而且无缝地扩展到数百台机器,存储数 TB 的数据。Cassandra 已经显示出了高负载下的良好表现,在一个非常普通的工作站上,Cassandra 也可以提供非常高的写吞吐量。而如果你增加更多的服务器,你还可以继续保持 Cassandra 所有的特性而无需牺牲性能。

封神 2019-12-02 02:00:50 0 浏览量 回答数 0

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游客5k2abgdj3m2ti 2019-12-01 22:09:00 1 浏览量 回答数 0

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ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊?【Java问答学堂】28期

剑曼红尘 2020-05-28 09:45:28 15 浏览量 回答数 1

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面试官心理分析 这个问题是肯定要问的,说白了,就是看你有没有实际干过 es,因为啥?其实 es 性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了,特别是有几亿条数据的时候,可能你会懵逼的发现,跑个搜索怎么一下 5~10s,坑爹了。第一次搜索的时候,是 5~10s,后面反而就快了,可能就几百毫秒。 你就很懵,每个用户第一次访问都会比较慢,比较卡么?所以你要是没玩儿过 es,或者就是自己玩玩儿 demo,被问到这个问题容易懵逼,显示出你对 es 确实玩儿的不怎么样? 面试题剖析 说实话,es 性能优化是没有什么银弹的,啥意思呢?就是不要期待着随手调一个参数,就可以万能的应对所有的性能慢的场景。也许有的场景是你换个参数,或者调整一下语法,就可以搞定,但是绝对不是所有场景都可以这样。 性能优化的杀手锏——filesystem cache 你往 es 里写的数据,实际上都写到磁盘文件里去了,查询的时候,操作系统会将磁盘文件里的数据自动缓存到 filesystem cache 里面去。 es 的搜索引擎严重依赖于底层的 filesystem cache,你如果给 filesystem cache 更多的内存,尽量让内存可以容纳所有的 idx segment file 索引数据文件,那么你搜索的时候就基本都是走内存的,性能会非常高。 性能差距究竟可以有多大?我们之前很多的测试和压测,如果走磁盘一般肯定上秒,搜索性能绝对是秒级别的,1秒、5秒、10秒。但如果是走 filesystem cache,是走纯内存的,那么一般来说性能比走磁盘要高一个数量级,基本上就是毫秒级的,从几毫秒到几百毫秒不等。 这里有个真实的案例。某个公司 es 节点有 3 台机器,每台机器看起来内存很多,64G,总内存就是 64 * 3 = 192G。每台机器给 es jvm heap 是 32G,那么剩下来留给 filesystem cache 的就是每台机器才 32G,总共集群里给 filesystem cache 的就是 32 * 3 = 96G 内存。而此时,整个磁盘上索引数据文件,在 3 台机器上一共占用了 1T 的磁盘容量,es 数据量是 1T,那么每台机器的数据量是 300G。这样性能好吗? filesystem cache 的内存才 100G,十分之一的数据可以放内存,其他的都在磁盘,然后你执行搜索操作,大部分操作都是走磁盘,性能肯定差。 归根结底,你要让 es 性能要好,最佳的情况下,就是你的机器的内存,至少可以容纳你的总数据量的一半。 根据我们自己的生产环境实践经验,最佳的情况下,是仅仅在 es 中就存少量的数据,就是你要用来搜索的那些索引,如果内存留给 filesystem cache 的是 100G,那么你就将索引数据控制在 100G 以内,这样的话,你的数据几乎全部走内存来搜索,性能非常之高,一般可以在 1 秒以内。 比如说你现在有一行数据。id,name,age .... 30 个字段。但是你现在搜索,只需要根据 id,name,age 三个字段来搜索。如果你傻乎乎往 es 里写入一行数据所有的字段,就会导致说 90% 的数据是不用来搜索的,结果硬是占据了 es 机器上的 filesystem cache 的空间,单条数据的数据量越大,就会导致 filesystem cahce 能缓存的数据就越少。其实,仅仅写入 es 中要用来检索的少数几个字段就可以了,比如说就写入 es id,name,age 三个字段,然后你可以把其他的字段数据存在 mysql/hbase 里,我们一般是建议用 es + hbase 这么一个架构。 hbase 的特点是适用于海量数据的在线存储,就是对 hbase 可以写入海量数据,但是不要做复杂的搜索,做很简单的一些根据 id 或者范围进行查询的这么一个操作就可以了。从 es 中根据 name 和 age 去搜索,拿到的结果可能就 20 个 doc id,然后根据 doc id 到 hbase 里去查询每个 doc id 对应的完整的数据,给查出来,再返回给前端。 写入 es 的数据最好小于等于,或者是略微大于 es 的 filesystem cache 的内存容量。然后你从 es 检索可能就花费 20ms,然后再根据 es 返回的 id 去 hbase 里查询,查 20 条数据,可能也就耗费个 30ms,可能你原来那么玩儿,1T 数据都放 es,会每次查询都是 5~10s,现在可能性能就会很高,每次查询就是 50ms。 数据预热 假如说,哪怕是你就按照上述的方案去做了,es 集群中每个机器写入的数据量还是超过了 filesystem cache 一倍,比如说你写入一台机器 60G 数据,结果 filesystem cache 就 30G,还是有 30G 数据留在了磁盘上。 其实可以做数据预热。 举个例子,拿微博来说,你可以把一些大V,平时看的人很多的数据,你自己提前后台搞个系统,每隔一会儿,自己的后台系统去搜索一下热数据,刷到 filesystem cache 里去,后面用户实际上来看这个热数据的时候,他们就是直接从内存里搜索了,很快。 或者是电商,你可以将平时查看最多的一些商品,比如说 iphone 8,热数据提前后台搞个程序,每隔 1 分钟自己主动访问一次,刷到 filesystem cache 里去。 对于那些你觉得比较热的、经常会有人访问的数据,最好做一个专门的缓存预热子系统,就是对热数据每隔一段时间,就提前访问一下,让数据进入 filesystem cache 里面去。这样下次别人访问的时候,性能一定会好很多。 冷热分离 es 可以做类似于 mysql 的水平拆分,就是说将大量的访问很少、频率很低的数据,单独写一个索引,然后将访问很频繁的热数据单独写一个索引。最好是将冷数据写入一个索引中,然后热数据写入另外一个索引中,这样可以确保热数据在被预热之后,尽量都让他们留在 filesystem os cache 里,别让冷数据给冲刷掉。 你看,假设你有 6 台机器,2 个索引,一个放冷数据,一个放热数据,每个索引 3 个 shard。3 台机器放热数据 index,另外 3 台机器放冷数据 index。然后这样的话,你大量的时间是在访问热数据 index,热数据可能就占总数据量的 10%,此时数据量很少,几乎全都保留在 filesystem cache 里面了,就可以确保热数据的访问性能是很高的。但是对于冷数据而言,是在别的 index 里的,跟热数据 index 不在相同的机器上,大家互相之间都没什么联系了。如果有人访问冷数据,可能大量数据是在磁盘上的,此时性能差点,就 10% 的人去访问冷数据,90% 的人在访问热数据,也无所谓了。 document 模型设计 对于 MySQL,我们经常有一些复杂的关联查询。在 es 里该怎么玩儿,es 里面的复杂的关联查询尽量别用,一旦用了性能一般都不太好。 最好是先在 Java 系统里就完成关联,将关联好的数据直接写入 es 中。搜索的时候,就不需要利用 es 的搜索语法来完成 join 之类的关联搜索了。 document 模型设计是非常重要的,很多操作,不要在搜索的时候才想去执行各种复杂的乱七八糟的操作。es 能支持的操作就那么多,不要考虑用 es 做一些它不好操作的事情。如果真的有那种操作,尽量在 document 模型设计的时候,写入的时候就完成。另外对于一些太复杂的操作,比如 join/nested/parent-child 搜索都要尽量避免,性能都很差的。 分页性能优化 es 的分页是较坑的,为啥呢?举个例子吧,假如你每页是 10 条数据,你现在要查询第 100 页,实际上是会把每个 shard 上存储的前 1000 条数据都查到一个协调节点上,如果你有个 5 个 shard,那么就有 5000 条数据,接着协调节点对这 5000 条数据进行一些合并、处理,再获取到最终第 100 页的 10 条数据。 分布式的,你要查第 100 页的 10 条数据,不可能说从 5 个 shard,每个 shard 就查 2 条数据,最后到协调节点合并成 10 条数据吧?你必须得从每个 shard 都查 1000 条数据过来,然后根据你的需求进行排序、筛选等等操作,最后再次分页,拿到里面第 100 页的数据。你翻页的时候,翻的越深,每个 shard 返回的数据就越多,而且协调节点处理的时间越长,非常坑爹。所以用 es 做分页的时候,你会发现越翻到后面,就越是慢。 我们之前也是遇到过这个问题,用 es 作分页,前几页就几十毫秒,翻到 10 页或者几十页的时候,基本上就要 5~10 秒才能查出来一页数据了。 有什么解决方案吗? 不允许深度分页(默认深度分页性能很差) 跟产品经理说,你系统不允许翻那么深的页,默认翻的越深,性能就越差。 类似于 app 里的推荐商品不断下拉出来一页一页的 类似于微博中,下拉刷微博,刷出来一页一页的,你可以用 scroll api,关于如何使用,自行上网搜索。 scroll 会一次性给你生成所有数据的一个快照,然后每次滑动向后翻页就是通过游标 scroll_id 移动,获取下一页下一页这样子,性能会比上面说的那种分页性能要高很多很多,基本上都是毫秒级的。 但是,唯一的一点就是,这个适合于那种类似微博下拉翻页的,不能随意跳到任何一页的场景。也就是说,你不能先进入第 10 页,然后去第 120 页,然后又回到第 58 页,不能随意乱跳页。所以现在很多产品,都是不允许你随意翻页的,app,也有一些网站,做的就是你只能往下拉,一页一页的翻。 初始化时必须指定 scroll 参数,告诉 es 要保存此次搜索的上下文多长时间。你需要确保用户不会持续不断翻页翻几个小时,否则可能因为超时而失败。 除了用 scroll api,你也可以用 search_after 来做,search_after 的思想是使用前一页的结果来帮助检索下一页的数据,显然,这种方式也不允许你随意翻页,你只能一页页往后翻。初始化时,需要使用一个唯一值的字段作为 sort 字段。 往期回顾: 【Java问答学堂】1期 为什么使用消息队列?消息队列有什么优点和缺点?Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景? 【Java问答学堂】2期 如何保证消息队列的高可用? 【Java问答学堂】3期 如何保证消息不被重复消费?或者说,如何保证消息消费的幂等性? 【Java问答学堂】4期 如何保证消息的可靠性传输?(如何处理消息丢失的问题?) 【Java问答学堂】5期 如何保证消息的顺序性? 【Java问答学堂】6期 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题? 【Java问答学堂】7期 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计? 【Java问答学堂】8期 es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)? 【Java问答学堂】9期 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?

剑曼红尘 2020-04-28 14:17:05 0 浏览量 回答数 0

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【Java问答学堂】10期 es 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊?

剑曼红尘 2020-04-28 14:16:56 0 浏览量 回答数 1

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问问小秘 2019-12-01 21:57:43 38841 浏览量 回答数 14

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