【系统设计】分布式键值数据库

键值存储 ( key-value store )，也称为 K/V 存储或键值数据库，这是一种非关系型数据库。每个值都有一个唯一的 key 关联，也就是我们常说的 键值对。

常见的键值存储有 Redis, Amazon DynamoDB，Microsoft Azure Cosmos DB，Memcached，etcd 等。

你可以在 DB-Engines 网站上看到键值存储的排行。

  设计要求  

在这个面试的系统设计环节中，我们需要设计一个键值存储， 要满足下面的几个要求

• • 每个键值的数据小于 10kB。

• • 有存储大数据的能力。

• • 高可用，高扩展性，低延迟。

  单机版 - 键值存储  

对于单个服务器来说，开发一个键值存储相对来说会比较简单，一种简单的做法是，把键值都存储在内存中的哈希表中，这样查询速度非常快。但是，由于内存的限制，把所有的数据放到内存中明显是行不通的。

所以，对于热点数据（经常访问的数据）可以加载到内存中，而其他的数据可以存储在磁盘。但是，当数据量比较大时，单个服务器仍然会很快达到容量瓶颈。

  分布式 - 键值存储  

分布式键值存储也叫分布式哈希表，把键值分布在多台服务器上。在设计分布式系统时，理解 CAP（一致性，可用性，分区容错性） 定理很重要。

  CAP 定理  

CAP 定理指出，在分布式系统中，不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性。让我们认识一下这三个定义：

• • 一致性：无论连接到哪一个节点，所有的客户端在同一时间都会看到相同的数据。

• • 可用性：可用性意味着任何请求数据的客户端都会得到响应，即使某些节点因故障下线。

• • 分区容错性：分区表示两个节点之间的网络通信中断。分区容错性意味着，当存在网络分区时，系统仍然可以继续运行。

通常可以用 CAP 的两个特性对键值存储进行分类：

CP（一致性和分区容错性）系统：牺牲可用性的同时支持一致性和分区容错。

AP（可用性和分区容错性）系统：牺牲一致性的同时支持可用性和分区容错。

CA（一致性和可用性）系统：牺牲分区容错性的同时支持一致性和可用性。

由于网络故障是不可避免的，所以在分布式系统中，必须容忍网络分区。

让我们看一些具体的例子，在分布式系统中，为了保证高可用，数据通常会在多个系统中进行复制。假设数据在三个节点 n1, n2, n3 进行复制，如下：

理想情况

在理想的情况下，网络分区永远不会发生。写入 n1 的数据会自动复制到 n2 和 n3，实现了一致性和可用性。

现实世界的分布式系统

在分布式系统中，网络分区是无法避免的，当发生分区时，我们必须在一致性和可用性之间做出选择。

在下图中，n3 出现了故障，无法和 n1 和 n2 通信，如果客户端把数据写入 n1 或 n2，就没办法复制到 n3，就会出现数据不一致的情况。

如果我们选择一致性优先（CP系统），当 n3 故障时， 就必须阻止所有对 n1 和 n2 的写操作，避免三个节点之间的数据不一致。涉及到钱的系统通常有极高的一致性要求。

如果我们选择可用性优先（AP系统），当 n3 故障时，系统仍然可以正常的写入读取，但是可能会返回旧的数据，当网络分区恢复后，数据再同步到 n3 节点。

选择合适的 CAP 是构建分布式键值存储的重要一环。

  核心组件和技术  

接下来，我们会讨论构建键值存储的核心组件和技术：

• • 数据分区

• • 数据复制

• • 一致性

• • 不一致时的解决方案

• • 故障处理

• • 系统架构图

• • 数据写入和读取流程

  数据分区  

在数据量比较大场景中，把数据都存放在单个服务器明显是不可行的，我们可以进行数据分区，然后保存到多个服务器中。

需要考虑到的是，多个服务器之间的数据应该是均匀分布的，在添加或者删除节点时，需要移动的数据应该尽量少。

一致性哈希非常适合在这个场景中使用，下面的例子中，8台服务器被映射到哈希环上，然后我们把键值的 key 也通过哈希算法映射到环上，然后找到顺时针方向遇到的第一个服务器，并进行数据存储。

使用一致性哈希，在添加和删除节点时，只需要移动很少的一部分数据。

  数据复制  

为了实现高可用性和可靠性，一条数据在某个节点写入后，会复制到其他的节点，也就是我们常说的多副本。

那么问题来了，如果我们有 8 个节点，一条数据需要在每个节点上都存储吗？

并不是，副本数和节点数没有直接关系。副本数应该是一个可配置的参数，假如副本数为 3，同样可以借助一致性哈希环，按照顺时针找到 3 个节点，并进行存储，如下

  一致性  

因为键值数据在多个节点上复制，所以我们必须要考虑到数据一致性问题。

Quorum 共识算法可以保证读写操作的一致性，我们先看一下 Quorum 算法中 NWR 的定义。

N = 副本数, 也叫复制因子，在分布式系统中，表示同一条数据有多少个副本。

W = 写一致性级别，表示一个写入操作，需要等待几个节点的写入后才算成功。

R = 读一致性级别，表示读取一个数据时，需要同时读取几个副本数，然后取最新的数据。

如下图，N = 3

注意，W = 1 并不意味着数据只写到一个节点，控制写入几个节点的是 N 副本数。

N = 3 表示，一条数据会写入到 3 个节点，W = 1 表示，只要收到任何节点的第一个写入成功确认消息（ACK）后，就直接返回写入成功。

这里的重点是，对 N、W、R的值进行不同的组合时，会产生不同的一致性效果。

• • 当 W + R > N 的时候，通常是 N = 3, W = R = 2，对于客户端来讲，整个系统能保证强一致性，一定能返回更新后的那份数据。

• • 当 W + R <= N 的时候，对于客户端来讲，整个系统只能保证最终一致性，所以可能会返回旧数据。

通过 Quorum NWR，可以调节系统一致性的程度。

  一致性模型  

一致性模型是设计键值存储要考虑的另外一个重要因素，一致性模型定义了数据一致性的程度。

• • 强一致性： 任何一个读取操作都会返回一个最新的数据。

• • 弱一致性： 数据更新之后，读操作可能会返回最新的值，也有可能会返回更新前的值。

• • 最终一致性： 这是弱一致性的另外一种形式。可能当前节点的值是不一致的，但是等待一段时间的数据同步之后，所有节点的值最终会保持一致。

强一致性的通常做法是，当有副本节点因为故障下线时，其他的副本会强制中止写入操作。一致性程度比较高，但是牺牲了系统的高可用。

而 Dynamo 和 Cassandra 都采用了最终一致性，这也是键值存储推荐使用的一致性模型，当数据不一致时，客户端读取多个副本的数据，进行协调并返回数据。

  不一致的解决方案：版本控制  

多副本数据复制提供了高可用性，但是多副本可能会存在数据不一致的问题。

版本控制和向量时钟（vector clock ）是一个很好的解决方案。向量时钟是一组 [server，version] 数据，它通过版本来检查数据是否发生冲突。

假设向量时钟由 D([S1, v1], [S2, v2], ..., [Sn, vn]) 表示，其中 D 是数据项，v1 是版本计数器，下面是一个例子

1. 1. 客户端把数据 D1 写入系统，写入操作由 Sx 处理，服务器 Sx 现在有向量时钟 D1[(Sx, 1)]。

2. 2. 客户端把 D2 写入系统，假如这次还是由 Sx 处理，则版本号累加，现在的向量时钟是 D2([Sx, 2])。

3. 3. 客户端读取 D2 并更新成 D3，假如这次的写入由 Sy 处理， 现在的向量时钟是D3([Sx, 2], [Sy, 1]))。

4. 4. 客户端读取 D2 并更新成 D4，假如这次的写入由 Sz 处理，现在的向量时钟是 D4([Sx, 2], [Sz, 1]))。

5. 5. 客户端读取到 D3 和 D4，检查向量时钟后发现冲突（因为不能判断出两个向量时钟的顺序关系），客户端自己处理解决冲突，然后再次写入。假如写入是 Sx 处理，现在的向量时钟是 D5([Sx, 3], [Sy, 1], [Sz, 1])。

注意，向量时钟只能检测到冲突，如何解决，那就需要客户端读取多个副本值自己处理了。

  故障处理  

在分布式大型系统中，发生故障是很常见的，接下来，我会介绍常见的故障处理方案。

  故障检测  

一种很常见的方案是使用 Gossip 协议，我们看一下它的工作原理：

• • 每个节点维护一个节点成员列表，其中包含成员 ID 和心跳计数器。

• • 每个节点周期性地增加它的心跳计数器。

• • 每个节点周期性地向一组随机节点发送心跳，这些节点依次传播到另一组节点。

• • 一旦节点收到心跳，成员列表就会更新为最新信息。

• • 如果在定义的周期内，发现心跳计数器的值比较小，则认为该成员离线。

  处理临时故障  

通过 gossip 协议检测到故障后，为了保证数据一致性，严格的 Quorum 算法会阻止写入操作。而 sloppy quorum 可以在临时故障的情况下，保证系统的可用性。

当网络或者服务器故障导致服务不可用时，会找一个临时的节点进行数据写入，当宕机的节点再次启动后，写入操作会更新到这个节点上，保持数据一致性。

如下图所示，当 s2 不可用时，写入操作暂时由 s3 处理， 在一致性哈希环上顺时针查找到下一个节点就是s3，当 s2 重新上线时，s3 会把数据还给 s2。

  处理长时间故障  

数据会在多个节点进行数据复制，假如节点发生故障下线，并且在一段时间后恢复，那么，节点之间的数据如何同步? 全量对比？明显是低效的。我们需要一种高效的方法进行数据对比和验证。

使用 Merkle 树是一个很好的解决方案，Merkle 树也叫做哈希树，这是一种树结构，最下面的叶节点包含数据或哈希值，每个中间节点是它的子节点内容的哈希值，根节点也是由它的子节点内容的哈希值组成。

下面的过程，展示了 Merkle 树是如何构建的。

第 1 步，把键值的存储空间划分为多个桶，一个桶可以存放一定数量的键值。

第 2 步，创建桶之后，使用哈希算法计算每个键的哈希值。

第 3 步，根据桶里面的键的哈希值，计算桶的哈希值。

第 4 步，计算子节点的哈希值，并向上构建树，直到根节点结束。

如果要比较两个 Merkle 树，首先要比较根哈希，如果根哈希一致，表示两个节点有相同的数据。如果根哈希不一致，就遍历匹配子节点，这样可以快速找到不一致的数据，并进行数据同步。

  系统架构图  

我们已经讨论了设计键值存储要考虑到的技术问题，现在让我们关注一下整体的架构图，如下

这个架构主要有下面几个特点：

• • 客户端通过简单的 API 和键值存储进行通信，get (key) 和 put (key, value)。

• • coordinator 协调器充当了客户端和键值存储之间的代理节点。

• • 所有节点映射到了一致性哈希环上。

• • 数据在多个节点上进行复制。

  写入流程  

下图展示了数据写入到存储节点的过程，主要基于 Cassandra 的架构设计。

1. 1. 写入请求首先被持久化在提交日志文件中。

2. 2. 然后数据保存在内存缓存中。

3. 3. 当内存已满或者达到阈值时，数据移动到本地磁盘的 SSTable，这是一种高阶数据结构，感兴趣的读者自行查阅资料了解。

  读取流程  

在进行数据读取时，它首先检查数据是否在内存缓存中，如果是，就把数据返回给客户端，如下图所示：

如果数据不在内存中，就会从磁盘中检索。我们需要一种高效的方法，找到数据在哪个 SSSTable 中，通常可以使用布隆过滤器来解决这个问题。

1. 1. 系统首先检查数据是否在内存缓存中。

2. 2. 如果内存中没有数据，系统会检查布隆过滤器。

3. 3. 布隆过滤器可以快速找出哪些 SSTables 可能包含密钥。

4. 4. SSTables 返回数据集的结果。

5. 5. 结果返回给客户端。

  Reference  

[0] System Design Interview Volume 2:
https://www.amazon.com/System-Design-Interview-Insiders-Guide/dp/1736049119

[1] Amazon DynamoDB: https://aws.amazon.com/dynamodb/

[2] memcached: https://memcached.org/

[3] Redis: https://redis.io/

[4] Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store: https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf

[5] Cassandra: https://cassandra.apache.org/

[6] Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//archive/bigtable-osdi06.pdf

[7] Merkle tree: https://en.wikipedia.org/wiki/Merkle_tree

[8] Cassandra architecture: https://cassandra.apache.org/doc/latest/architecture/

[9] SStable: https://www.igvita.com/2012/02/06/sstable-and-log-structured-storage-leveldb/

[10] Bloom filter https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter

点击下方卡片关注DotNet NB

一起交流学习

▲ 点击上方卡片关注DotNet NB，一起交流学习

请在公众号后台