分布式系统设计策略
在分布式环境下,有几个问题是普遍关心的.
- 如何检测当前节点还活着?
- 如何保障高可用?
- 容错处理
- 负载均衡
1.心跳检测
在分布式环境中,我们提及过存在非常多的节点(Node)。那么就有一个非常重要的问题,如何检测一个节点出现了故障乃至无法工作了?
通常解决这一问题是采用心跳检测的手段,如同通过仪器对病人进行一些检测诊断一样。
心跳顾名思义,就是以固定的频率向其他节点汇报当前节点状态的方式。收到心跳,一般可以认为一个节点和现在的网络是良好的。当然,心跳汇报时,一般也会携带一些附加的状态、元数据信息,以便管理
若Server没有收到Node的心跳时,Server认为Node失联。但是失联是失去联系,并不确定是否是Node故障,有可能是Node处于繁忙状态,导致调用检测超时;也有可能是Server与Node之间链路出现故障或闪断。所以心跳不是万能的,收到心跳可以确认节点正常,但是收不到心跳也不能认为该节点就已经宣告“死亡”。此时,可以通过一些方法帮助Server做决定: 周期检测心跳机制、累计失效检测机制。
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周期检测心跳机制
Server端每间隔 t 秒向Node集群发起监测请求,设定超时时间,如果超过超时时间,则判断“死亡”。可以把该节点踢出集群
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累计失效检测机制
在周期检测心跳机制的基础上,统计一定周期内节点的返回情况(包括超时及正确返回),以此计算节点的“死亡”概率。另外,对于宣告“濒临死亡”的节点可以发起有限次数的重试,以作进一步判断。如果超过次数则可以把该节点踢出集群
2.高可用
2.1 高可用HA设计
高可用(High Availability)是系统架构设计中必须考虑的因素之一,通常是指,经过设计来减少系统不能提供服务的时间 .
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主备模式
主备模式就是Active-Standby模式,当主机宕机时,备机接管主机的一切工作,待主机恢复正常后,按使用者的设定以自动(热备)或手动(冷备)方式将服务切换到主机上运行。在数据库部分,习惯称之为MS模式。MS模式即Master/Slave模式,这在数据库高可用性方案中比较常用,如MySQL、Redis等就采用MS模式实现主从复制
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互备模式
互备模式指两台主机同时运行各自的服务工作且相互监测情况。在数据库高可用部分,常见的互备是MM模式。MM模式即Multi-Master模式,指一个系统存在多个master,每个master都具有read-write能力,会根据时间戳或业务逻辑合并版本。
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集群模式
集群模式是指有多个节点在运行,同时可以通过主控节点分担服务请求。集群模式需要解决主控节点本身的高可用问题,一般采用主备模式。
2.2 高可用HA下"脑裂问题"
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什么是脑裂
在高可用(HA)系统中,当联系两个节点的"心跳线"断开时(即两个节点断开联系时),本来为一个整体、动作协调的HA系统,就分裂成为两个独立的节点(即两个独立的个体)。由于相互失去了联系,都以为是对方出了故障,两个节点上的HA软件像"裂脑人"一样,“本能"地争抢"共享资源”、争起"应用服务"。就会发生严重后果:
- 共享资源被瓜分、两边"服务"都起不来了;
- 两边"服务"都起来了,但同时读写"共享存储",导致数据损坏(常见如数据库轮询着的联机日志出错)。
两个节点相互争抢共享资源,结果会导致系统混乱,数据损坏。对于无状态服务的HA,无所谓脑裂不脑裂,但对有状态服务(比如MySQL)的HA,必须要严格防止脑裂
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脑裂出现的原因
- 高可用服务器各节点之间心跳线链路发生故障,导致无法正常通信。
- 因网卡及相关驱动坏了,ip配置及冲突问题(网卡直连)。
- 因心跳线间连接的设备故障(网卡及交换机)。
- 因仲裁的机器出问题(采用仲裁的方案)。
- 高可用服务器上开启了iptables防火墙阻挡了心跳消息传输。
- 高可用服务器上心跳网卡地址等信息配置不正确,导致发送心跳失败。其他服务配置不当等原因,如心跳方式不同,心跳广插冲突、软件Bug等。
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预防方案
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添加冗余的心跳线 [即冗余通信的方法] 同时用两条心跳线路 (即心跳线也HA),这样一条线路坏了,另一个还是好的,依然能传送心跳消息,尽量减少"脑裂"现象的发生几率。
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仲裁机制 当两个节点出现分歧时,由第3方的仲裁者决定听谁的。这个仲裁者,可能是一个锁服务,一个共享盘或者其它什么东西
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Lease机制
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隔离(Fencing)机制
共享存储fencing:确保只有一个Master往共享存储中写数据。
客户端fencing:确保只有一个Master可以响应客户端的请求。
Slave fencing:确保只有一个Master可以向Slave下发命令
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3.容错性
容错顾名思义就是IT系统对于错误包容的能力 容错的处理是保障分布式环境下相应系统的高可用或者健壮性,一个典型的案例就是对于缓存穿透问题的解决方案。
问题描述: 我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在,如果存在直接返回缓存内容,如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在,就会造成每一次请求都查询DB,这样缓存就失去了意义,在流量大时,或者有人恶意攻击
那这种问题有什么好办法解决呢?
临时存放null值
使用布隆过滤器
4.负载均衡
负载均衡:其关键在于使用多台集群服务器共同分担计算任务,把网络请求及计算分配到集群可用的不同服务器节点上,从而达到高可用性及较好的用户操作体验。
负载均衡器有硬件解决方案,也有软件解决方案。硬件解决方案有著名的F5,软件有LVS、HAProxy、 Nginx等。