聊聊replication的方式

序

本文主要聊一聊主流開源產品的replication方式。

replication

replication和partition/sharding是分佈式系統必備的兩種能力。具體詳見複製、分片和路由.
對於海量數據來講，replication一方面能夠增長冗餘，保證系統可用性，一方面還能夠提高讀取的效率。
本文主要聚焦於replication，即假設每一個node都足以存下整個副本。

replication type

按照有無leader以及leader數目能夠分爲：

• single leader replication
  即一主多從的複製方式，由leader同步/通知follower，只有leader能接受寫操做，follower只能讀不能寫。
• multi leader replication
  即多主多從，有多個leader分佈在不一樣node，同時接受寫入操做，而每一個leader之間相互爲follower。比較適合多數據中心的場景，不過對於併發寫多數據中心衝突解決的複雜度也增長。
• leaderless replication
  無中心的複製，不區分主從副本，任意節點均可以接收請求，而後又它去通知其餘副本進行更新。

leader-based replication way

具體詳見副本更新策略，主要有以下幾種

• sync replication
  同步複製，這個能夠保證強一致，不過follower多的狀況下，延遲太大，通常不多使用
• async replication
  異步複製，這個可能形成讀不一致，可是寫入效率高
• semi sync replication
  半同步，通常採用quorum的機制，即當寫入的節點個數知足指定條件，即算寫入成功，而後經過併發請求多個node來知足讀取的一致性

leaderless replication way

無中心的複製，能夠分爲三種拓撲結構，環形、星/樹型、網狀拓撲

replication implementation

主要分爲如下幾種

• statement/trigger-based replication
  這種是基於數據庫的語句或觸發器來實現的複製，可是存在必定的問題，好比一些now()/rand()/seq()等函數可能形成主從同步的不肯定性，好比從節點的now()/rand()等執行結果跟master不同。mysql5.1版本以前用的是這種，5.1+版本,當有不肯定語句時,就切換爲row-based log replication
• write-ahead-log replication(WAL)
  WAL是數據庫中一種高效的日誌算法，對於非內存數據庫而言，磁盤I/O操做是數據庫效率的一大瓶頸。在相同的數據量下，採用WAL日誌的數據庫系統在事務提交時，磁盤寫操做只有傳統的回滾日誌的一半左右，大大提升了數據庫磁盤I/O操做的效率，從而提升了數據庫的性能。

PG使用的就是這種。

• row-based-log replication(logical log)
  WAL跟數據庫存儲引擎是耦合的，而row-based-log也稱做logical log，是跟存儲引擎無關的，採用的是change data capture的方式，這個就很方便異構數據源的數據同步。

replication帶來的問題

replication lag

• 同步差別大
  好比mongo的oplog過小，跟不上寫入速度，形成舊的操做日誌就會被丟棄，主從延遲一直增長致使副本同步失敗。
• 新加入node的同步
  好比在線擴容增長replication，這個時候就涉及新節點的node的replication問題，通常這類同步的方式跟正常在線節點的同步方式是分開的，新的node同步到必定的時候才轉爲正常的增量同步方式。

master slave failover

通常replication增長冗餘經常使用來作master的的熱備(支持查詢)/溫備(不支持查詢)

• 當主節點掛的時候，這個時候就涉及選哪一個replication爲主的問題
• 當舊的master恢復的時候，這個時候就涉及舊master與新master之間的數據差別的處理

read consistency

一旦replication支持讀取的話，那麼就涉及讀的一致性問題，通常理論上除了強一致外，有這幾種最終一致性：

• （1）因果一致性（Causal consistency）
  即進程A在更新完數據後通知進程B，那麼以後進程B對該項數據的範圍都是進程A更新後的最新值。
• （2）讀己之所寫（Read your writes）
  進程A更新一項數據後，它本身老是能訪問到本身更新過的最新值。
• （3）會話一致性（Session consistency）
  將數據一致性框定在會話當中，在一個會話當中實現讀己之所寫的一致性。即執行更新後，客戶端在同一個會話中始終能讀到該項數據的最新值
• （4）單調讀一致性（Monotonic read consistency）
  若是一個進程從系統中讀取出一個數據項的某個值後，那麼系統對於該進程後續的任何數據訪問都不該該返回更舊的值。
• （5）單調寫一致性（Monotoic write consistency）
  一個系統須要保證來自同一個進程的寫操做被順序執行。

讀取的話，涉及讀己所寫，因果讀(針對操做有序)、單調讀(不讀到舊數據)

quorum/RWN方案解決讀衝突

write quorum

假設某份數據須要複製到3個節點，爲了保證強一致性，不須要全部節點都確認寫入操做，只須要其中兩個節點（也就是超半數節點）確認就能夠了。在這種狀況下，若是發生兩個相互衝突的寫入操做，那麼只有其中一個操做能爲超過半數的節點所承認，這就是寫入仲裁（write quorum），若是用稍微正規一點的方式說，那就是W>N/2，這個不等式的意思是參與寫入操做的節點數W，必須超過副本節點數N的一半，副本節點數又稱爲複製因子（replication factor）。

read quorum

讀取仲裁（read quorum），也就是說想保證可以讀到最新的數據，必須與多少個節點聯繫才行。假設寫入操做須要兩個節點來確認（W=2），那麼咱們至少得聯繫兩個節點，才能保證獲取到最新數據。然而，假如某些寫入操做只被一個節點所確認（W=1），那麼咱們就必須3個節點都通訊一遍，才能確保獲取到的數據是最新的。一個狀況下，因爲寫入操做沒有得到足夠的節點支持率，因此可能會產生更新衝突。可是，只要從足夠數量的節點中讀出數據，就必定能偵測出此類衝突。所以，即便在寫入操做不具有強一致性的狀況下，也能夠實現除具備強一致性的讀取操做來。

RWN

• R
  執行讀取操做時所需聯繫的節點數R
• W
  確認寫入操做時所需徵詢的節點數W
• N
  複製因子N

這三者之間的關係，能夠用一個不等式來表述，即只有當R+W>N的時候，才能保證讀取操做的強一致性。

主流開源產品的replication概覽

產品	複製方式	實現方式	其餘
mysql	主從半同步	MySQL 5.0及以前的版本僅支持statement-based的複製,5.1+版本,當有不肯定語句時,就切換爲row-based log replication	主從延遲處理
kafka	主從ISR半同步	leader寫入消息並複製到全部follower,ISR中的副本寫入成功返回ack給leader纔算commit成功	生產者能夠選擇是否等待ISR的ack
elasticsearch	主從半同步,默認replication=sync	consistency可選的值有quorum、one和all。默認的設置爲quorum	tradelog及fsync以及refresh
pg	主從異步複製	基於Write-ahead log	archive及stream方式
redis	主從異步複製	增量Redis Protocol(全量增量長鏈接)	Sentinel failover
mongo	主從異步,Replica set模式	持久化的ring-buffer local.oplog.rs(initial_sync,steady-sync)	Arbiter選主

能夠看見一些對一致性要求高的，能夠採用半同步的機制，通常是基於quorum機制，像es就是基於這種機制，而kafka是採用ISR機制，兩者均可以配置
其餘的基本是異步複製，對於新加入的node以及recovery node的同步來講，採用不一樣的同步方式，新加入的通常採用全量同步，而處於正常狀態的node，通常是增量同步

kafka的ISR(In-Sync Replicas的縮寫，表示副本同步隊列)

全部的副本（replicas）統稱爲Assigned Replicas，即AR。ISR是AR中的一個子集，由leader維護ISR列表，follower從leader同步數據有一些延遲，任意一個超過閾值都會把follower剔除出ISR,存入OSR（Outof-Sync Replicas）列表，新加入的follower也會先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。

當producer發送一條消息到broker後，leader寫入消息並複製到全部follower。消息提交以後才被成功複製到全部的同步副本。消息複製延遲受最慢的follower限制，重要的是快速檢測慢副本，若是follower「落後」太多或者失效，leader將會把它從ISR中刪除。

因而可知，Kafka的複製機制既不是徹底的同步複製，也不是單純的異步複製。事實上，同步複製要求全部能工做的follower都複製完，這條消息纔會被commit，這種複製方式極大的影響了吞吐率。而異步複製方式下，follower異步的從leader複製數據，數據只要被leader寫入log就被認爲已經commit，這種狀況下若是follower都尚未複製完，落後於leader時，忽然leader宕機，則會丟失數據。而Kafka的這種使用ISR的方式則很好的均衡了確保數據不丟失以及吞吐率。

es的副本一致性

es的一致性主要有兩個方面：

• 使用lucene索引機制帶來的refresh問題
  

在Elasticsearch和磁盤之間是文件系統緩存。 在內存索引緩衝區中的文檔會被寫入到一個新的段中,可是這裏新段會被先寫入到文件系統緩存--這一步代價會比較低，稍後再被刷新到磁盤--這一步代價比較高。不過只要文件已經在緩存中， 就能夠像其它文件同樣被打開和讀取了。

在 Elasticsearch 中，寫入和打開一個新段的輕量的過程叫作 refresh 。 默認狀況下每一個分片會每秒自動刷新一次。這就是爲何咱們說 Elasticsearch是近實時搜索: 文檔的變化並非當即對搜索可見，但會在一秒以內變爲可見。

這些行爲可能會對新用戶形成困惑: 他們索引了一個文檔而後嘗試搜索它，但卻沒有搜到。這個問題的解決辦法是用 refresh API 執行一次手動刷新.

refresh_interval 能夠在既存索引上進行動態更新。 在生產環境中，當你正在創建一個大的新索引時，能夠先關閉自動刷新，待開始使用該索引時，再把它們調回來.

• 使用分片和複製帶來的副本一致性問題(consistency：one、all、quorum)
  在有副本配置的狀況下，數據從發向Elasticsearch節點，到接到Elasticsearch節點響應返回，流向以下

• 1）客戶端請求發送給Node1節點，這裏也能夠發送給其餘節點
• 2）Node1節點用數據的_id計算出數據應該存儲在shard0上，經過cluster state信息發現shard0的主分片在Node3節點上，Node1轉發請求數據給Node3,Node3完成數據的索引，索引過程在上篇博客中詳細介紹了。
• 3）Node3並行轉發數據給分配有shard0的副本分片Node1和Node2上。當收到任一節點彙報副本分片數據寫入成功之後，Node3即返回給初始的接受節點Node1，宣佈數據寫入成功。Node1成功返回給客戶端。

小結

不一樣產品的replication細節不盡相同，可是大的理論是一致的，對於replication除了關注上述的replication相關方式外，還須要額外關注replication相關異常場景，才能作到成熟應用。

doc

• kafka 數據可靠性深度解讀
• RWN及Quorum與強一致性
• es一致性問題
• es的寫入過程
• Elasticsearch學習筆記(三)Elasticsearch集羣分片的讀寫操做流程
• ElasticSearch權威指南-分片內部原理