分类： 分布式系统

妄谈时间序列表格型大数据系统设计

一直在特定领域的分布式系统一线摸爬滚打，曾取得一些微不足道的成绩，也犯过一些相当低级的错误。回头一看，每一个成绩和错误都是醉人的一课，让我在兴奋和懊恼的沉迷中成长。自己是个幸运儿，作为一个 freshman 就能够有机会承担许多 old guy 才能够有的职责。战战兢兢、如履薄冰的同时，在一线的实作和思考也让我获得了一些珍贵的经验，却直至今日才够胆量写出来一晒。这篇文章标题前面是“妄谈”两字，所持观点未必被所有人认可，我姑妄言之，有心之人姑听之。若有些友好的讨论，亦我所愿也。

我做的虽然也是分布式系统，却不够胆去讨论通用分布式系统的设计原则。因而这篇文章的主题限定到一个特定领域的分布式系统设计，这样即使别人有疑惑，我也可以把 TA 拖到我擅长的领域打败 TA :)

既然要限定，我们需要给这个系统下个定义，就有必要解释一下标题。

大数据（Big Data），这是由于分布式系统和云计算的风靡而变得很火的一个词。那么多大的规模才算大数据呢？目前没有定义，但要讨论这个问题，就必须给个确定的范围。在本文中，这个范围暂时定义为 10TB~1PB 的数据量。为什么是这个范围？我的理由是，小于 10TB 的数据规模有比较多的可选方案；大于 1PB 的数据规模，讨论的意义不大，下面会谈到。

表格型数据，是指数据是有结构的，类似于关系型数据库中的表，但不是关系型，至少不是完整的关系型。在大数据的范围内，不能说完全没有关系型的需求，但这个需求实际上是很小的。因为关系操作的复杂性，使得其在大数据上的性能非常差，此类的需求往往使用数据冗余等其它方式来实现。是性能原因，而不仅是实现难度导致它不被需求。

时间序列数据，是指数据是按照时间产生的，跟随时间而变化的分析型数据。其实分析型数据一般都是时间序列的。与操作型数据不同，在分析型数据中单单一条记录的信息是很小的，只有与其它数据进行对比、组合、分解，这条记录才会体现出其价值。

在这些限定词下，这个系统的用途就比较清楚了。它可以被用到很多地方：比如网站访问统计（Google Analytics 和百度统计）、APP 的数据统计、集群服务器状态收集、在线广告的展现和点击量等等。它是一个数据仓库，但庞大于一般的数据仓库，功能需求却少于一般的数据仓库，而且很强调性能。在这个级别上，我还没看到成熟的开放系统解决这个问题（也许我是孤陋寡闻），基本上每家都是自己实现，所以它也更值得讨论。

由于不知该如何系统地探讨，我下面只能把自己发散的思维整理为一条条简单的原则，可能会有很大的跳跃性。但是，谁在乎它连不连贯呢？

latency 对你很重要时，不要采用分层设计，优化做得越底层越好

事实上，对于有兴趣做这样一套系统的公司，latency 都很重要。因为 latency 不重要时它们完全可以使用 HBase。而且，当你有超过 1PB 数据时，你会发现其中很大一部分的 latency 不重要，那剥离出来这部分，用 HBase 吧。

在这个数据量上，必须采用分布式的实现方案。但不要为了系统逻辑的清晰而做存储层与应用层分离的实现，像 BigTable 那样。因为 locality 可以显著地降低 latency，做了存储层和应用层的分离，那你就放弃了很多可以优化的地方。否则你必须破坏分层的封装性，像 Facebook 对 HBase 做的那样。

MySQL 不是一个选项，分布式 MySQL 也不是，分布式 KV 也不是，做自己的系统吧

总会有人问这些问题：为什么数据库（分布式数据库、分布式 KV 存储）不能用于这样的场景？我只能说，原因关键是上面三个形容词：时间序列数据、表格型数据、大数据。此外可能还要加上性能、成本等其它因素。

问出上面这个问题的人，其实都可以去用数据库或者 KV 系统，大部分情况下他们的需求会被满足。因为实践过且不满足需求的人，不会问上面这个问题，所以自己找出为什么吧，更容易些。

索引很重要，但要注意控制粒度

上面说过，对于分析型数据而言，单条记录没那么重要，所以快速地获取一条记录不会成为此类系统的目标，而且索引会降低数据更新的性能。但是能不要索引吗？开玩笑，那你怎么查询！索引必须要有，但要考虑到业务场景，做到合适的粒度。所谓合适的粒度，就是能快速获得目标数据而又不至于影响数据更新的性能。

内存很重要，能省则省，能用就用完

内存的重要性大家都明白，但很少人能真正理解。能省则省——说的是不要用浪费空间的数据结构；能用就用完——说的是在保证服务器能正常工作的前提下，使用最多的内存。

IO 很重要，做任何能减少 IO 次数和数据量的事，如果要折衷，选择优化次数

对于分析型数据而言，CPU 向来不是瓶颈，IO 才是。做任何能减少 IO 次数和数据量的事，比如各种缓存（块缓存、索引缓存、请求结果缓存），比如数据压缩。如果在减少 IO 次数和减少数据量上做折衷，选择减少 IO 次数，除非这会导致数据量爆炸。

即使没分层，也不要随机写

即使能直接访问到本地文件系统，也不要使用随机写，不要向一个文件中插入内容，而是将更新与基准合并写入另一个文件。这样性能更高，真的。

支持 CRUD？不，只支持 CRA，A for aggregate

其实很多数据都可以表示成时间序列型数据，例如 MySQL 的数据表内容完全可以用时间序列的操作日志来表示，这也是 Twitter 首席工程师 Nathan Marz 提倡的，他说有 CR 就够了。虽然我没有那么极端，但是朋友，我们处理的就是时间序列数据啊，所以我们完全不需要 UD。增加 A 的原因是，聚合会减少数据量，聚合会提升查询性能。

一定要压缩数据，选择一个合适的压缩算法

原因很简单，这能够减少 IO 数据量。但不要傻乎乎地压缩整个文件，跟 BigTable 学，分块压缩。考虑到对数据更新和读取的性能偏重不同，选择对自己合适的压缩算法。因为列存储的压缩比一般而言更高，所以

如果能做列存储，就做吧

尽量分离更新和读取的压力

如果数据需要做清洗，可以聚合，那么在导入系统前做这件事，而不是让承担查询压力的系统做这件事。

实时性没那么重要，批量更新会让你更轻松

如果能接受一天的延迟，就每天一批；能接受一个小时的延迟，就不做分钟级更新。更新次数越少，预聚合效果越好，数据量越小；更新次数越少，一致性越容易保证；更新次数越少，事故处理越从容。实时更新的话，很多事情会变得非常复杂，尤其是故障处理。

用数据冗余实现关系型需求或者高性能需求

如果有关系型运算需求，一定要逼 PM 改掉。实在改不掉，在导入系统前（或者过一段时间后）计算得到结果，直接导入到系统中。高性能需求也是这样，提前在系统外聚合好再导入，让系统做最少的事情它才能更快。

分布式架构？不重要，重要的是可靠性

至于采取什么样的分布式架构，其实不重要。只要它能实现 IO 的（大致）负载均衡，并且可靠就够了。另外，值得一提的是，如果想实现中心机，选举，分片自动分裂、合并、迁移等 fancy 分布式技术，首先想想自己公司是不是行业领导者。Perfect is the enemy of good. 对于很多人来说，Zookeeper 足够了。

好的运维工具，比完美的设计更靠谱[20110222]

在完成一个大规模系统时，往往很难做到完美，尤其是当这个完美设计很复杂时。事实上 fancy 的功能也不是不能折中，例如可伸缩性通过运维工具而不是内建于系统中实现，其复杂度会大大下降，稳定性会大大提高。所以如果没有足够的能力或者时间去实现一个完美的系统，不如好好地去做一些简洁方便的运维工具。

借鉴别人经验

这个不用我解释了吧。找一切可利用的信息，和一些人讨论，自己做决定。 :)

(暂时写到这里，但我可能会更新这篇文章，当我想到更多时。)

关于自动分裂的思考

自动分裂是分布式系统中的一项重要技术，通常与自动迁移和负载均衡一起考虑，提供了系统的可扩展性和良好的性能。例如 Google 的 BigTable 和 Yahoo 的 PNUTS 都实现了类似的功能，我之前也认为这应该是一个好的分布式系统标配。

但读了 Facebook 关于实时 Hadoop 的文章后，结合我自己在工程上的实践，我开始反思这一想法，认识到了这个功能的一些局限性。

Facebook 在打造实时 HBase 系统时，放弃了 HBase 提供的自动分裂，而专门开发了手工分裂功能。对此， Facebook 的解释是：

  1. 由于业务数据的均匀增长性，所有子表可能在相近的时间触发自动分裂，导致分裂风暴；合理安排的手工分裂可以避免这一情况，减少对生产环境的影响。
  2. 手工分裂时在某个时间，子表的数目是稳定的，有利于进行调试和调优；自动分裂时很难把握住系统中子表的变化。
  3. 在对日志文件问题进行后期处理时，子表没有分裂比有分裂要容易处理很多。因为应用日志到子表上时不用考虑是否已经分裂。

Facebook 给出的三个原因是非常合理的，我也很赞同，但我想补充一下我对自动分裂局限性的两个考虑：

  1. 较难进行事故影响评估。对于一个严肃服务来说，发生系统事故时不仅要求尽快恢复，更为紧迫的要求是迅速给出影响评估。手工分裂时运维人员对系统中子表的分布情况有着更好的了解，能够更快地做出评估（而且一般影响面也可控一些）。
  2. 较难进行数据恢复。当子表数据出现问题，或者数据源本身就有问题，要进行数据恢复时，手工分裂一方面能够准确地定位错误数据的位置，另一方面便于进行错误数据的处理（后台直接替换错误文件等，不单指 HBase）。而自动分裂时寻找错误数据位置本身就比较麻烦，由于子表可能一直在变动中，对错误数据进行处理也不容易。

从上面列出的几点来看，使用、改造或者实现一个分布式系统时，不能仅仅考虑方案是否漂亮，还要考虑到该系统的具体应用场景。脱离了应用场景的系统实现，如同漂亮的水果，吃起来不一定甜。但令人感到讽刺的是，漂亮的水果一般比较贵。

Facebook的实时Hadoop系统

Facebook 在今年六月 SIGMOD 2011 上发表了一篇名为“Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook”的会议论文 (pdf)，介绍了 Facebook 为了打造一个实时的 HBase 系统使用到的独门秘技。由于该论文提到的应用场景与小弟负责的系统要解决的问题域有相似之处，因而抽时间仔细阅读了这篇论文。下面便是结合论文的内容，谈一谈我的一些看法和感想，如有谬误，敬请指正。

这篇 10 页的长文主要的内容是 Facebook 在 Hadoop 系统上的工程实践，这些工程实践的目标则是题目所点出的——实时。虽然缺乏 Hadoop 系统的开发或使用经验，但是我觉得并没有妨碍我对这篇论文的理解。在我的脑子里，HDFS 就是 GFS，HBase 就是 BigTable。它们实现上可能有差异之处，但主要的思想应该是相通的。如果熟悉 GFS 和 BigTable 那两篇文章，这篇文章就可以视为 GFS 和 BigTable “进阶”。

1. 应用场景和需求

文章的最初是一些背景介绍，主要给出了三类应用场景：Facebook Messaging、Facebook Insight 和 Facebook Metrics System(ODS)。Messaging 就是 Facebook 的新型消息服务，Insight 是提供给开发者和网站主的数据分析工具，ODS 则是 Facebook 内部的软硬件状态统计系统。这三个应用场景都有各自的特色，但简单地来说，面临的问题是同样的：单机或者拆分的关系型数据库无法满足需求。

基于应用场景的数据特征，Facebook 抽象出了几个对存储系统的需求。由于描述起来有些复杂，例如 Efficient and low-latency strong consistency semantics within a data center，这些需求就不一一列举了。相比需求，更让人感兴趣的是它的那些“非需求”，总共有三条：

  1. 容忍单数据中心内部的网络分化，Facebook 认为这个问题应该从网络硬件层面（做冗余设计）而不是软件层面去解决；
  2. 单个数据中心宕机不影响服务，Facebook 认为这种灾难很难发生，因而愿意接受这种风险；
  3. 跨数据中心的数据热备服务能力，Facebook 假设用户数据是分配到固定的数据中心的，可能带来的响应延迟问题应该通过缓存来解决。

从这些“非需求”上可以看出，Facebook 考虑的是更实际的情况，而不是一个理想中的分布式系统，在这点上有一定的借鉴意义。

根据以上的需求和非需求，Facebook 自然而然地给出选择 Apache Hadoop 这套系统的理由，其中有社区的成熟度、Hadoop 在一致性、扩展性、可用性、故障容忍、读写效率等等的各项优点，这些方面的优点也是有目共睹的。

2. 打造实时的 HDFS

HDFS 本身设计来支持离线 MapReduce 计算的分布式文件系统，虽然在扩展性和吞吐上有很好的表现，但在实时性方面表现并不好。如果想让基于 HDFS 的 HBase 有更好的性能，HDFS 层的优化是不可避免的。为了把 HDFS 打造成一个通用的低时延文件系统，Facebook 主要做了以下一些优化。

2.1 实现 NameNode 的高可用——AvatarNode

HDFS 的 NameNode 是系统单点，就意味着 NameNode 挂掉会导致系统的不可用。NameNode 重启时加载内存快照、应用log和收集 DataNode 的数据块信息报告大概需要 45 分钟。即便使用了 BackupNode，仍然需要收集数据块信息报告，切换的时间仍然可能大于 20 分钟。但有实时性需求的系统一般都会要求系统 24x7 的可用性，因而 Facebook 对单点的 NameNode 进行了改进，实现了 NameNode 的双节点热备，称为 AvatarNode，如下图所示：

AvatarNode
AvatarNode

简单地来说，备份 AvatarNode 通过 NFS 读取并回放主 AvatarNode 的事务日志来保持数据的同步，并同时接收 DataNode 的数据块信息报告，这保证了主备 AvatarNode 的数据差距尽可能地小，使得备份 AvatarNode 能够很快地切换为主节点的角色。主备 AvatarNode 的角色是注册到 ZooKeeper 中的，DataNode 可以根据 ZooKeeper 中信息判断需要服从哪个 AvatarNode 节点的指令。

为了实现热备 AvatarNode 的数据同步和易用性，Facebook 还改进了 NameNode 事务日志，并部署了 DAFS (Distributed Avatar File System) 屏蔽了 AvatarNode 的故障切换，使得这些改变对客户端透明。文中并没有提到 AvatarNode 的切换是手工还是自动进行的，但是考虑到 ZooKeeper 的 lease 机制，自动切换应该不难实现。

2.2 Hadoop RPC 兼容性和数据块可用性

在之前的系统需求中，有提到一点是 Fault Isolation，并且 Facebook 的 Hadoop 系统是在单机房部署的，因而同一个服务必然会使用多套 Hadoop 系统。为了系统升级独立方便，使客户端兼容不同版本的 Hadoop RPC 是自然而然的事情。

HDFS 在分配副本数据块位置时，虽然会考虑到机架位，但整体来说仍然是相当随机的。其实我以前也曾经与同事讨论过类似的问题，到底是选择随机分配副本位置，还是使用一定的组策略去分配。随机分配的好处是简单均衡，坏处是一旦发生多台宕机，由于副本随机分布，导致某块数据副本全部丢失概率很大；用一定的组策略去分配的好处是多台宕机如果不发生在同一组里，不会丢数据，但是一旦多台宕机发生在同一组，会丢很多数据。看来 Facebook 是选用了组策略分配的方法，认为多台宕机发生在同一组的概率不大。

但这样做是否正确，我是有疑问的。同一个机架或相邻机架上的服务器一般上架时间、硬件型号等都相同，那么同时发生故障的事件不是完全独立的，其概率是要大于理想故障分布情况下概率的。我想这也是为什么 Facebook 最终方案中一组机器是 (2, 5)，2 个机架，5 台服务器。这两个机架的选择，如果很谨慎的话，能够尽量避免我说的这种情况。不过，凡事还得看执行力，如果不了解部署情况去选择机架的话，不一定能够达到预期效果。

2.3 实时负载的性能优化

除了上面的改动之外，Facebook 还对客户端的 RPC 过程进行了优化。为 RPC 添加超时机制，加快文件 lease 的撤销速度（由于对 HDFS 文件操作不了解，我没明白为什么要加快 lease 撤销）。

此外，还提到了最重要的一点：局部性！Facebook 增加了一个检查文件块是否在本机的功能，如果在本机就直接读取。不知道它具体实现方式是怎样的，但我觉得这个做法其实是“很黄很暴力”的，不知道会不会破坏数据一致性。

2.4 HDFS sync 优化和并发读

为了提高写性能，Facebook 允许不等待 sync 结束就继续写，这一点看起来也很暴力，不知道会不会影响数据正确性。

为了能够读到最新数据，Facebook 允许客户端读一个还未写完的数据文件。如果读到正在写入的最后一个块，就重新计算 checksum。

3. 打造实时生产坏境的 HBase

3.1 行级别原子性和一致性

虽然 HBase 已经保证了行级别的原子性，但节点宕机可能导致最后一条更新日志不完整。Facebook 不够满意，引入了 WALEdit，一个日志事务概念来保证每条更新日志的完整性。

一致性方面，看来 HBase 能够满足需求。不过对于 3 个副本同时校验失败导致数据块不可用的情况，Facebook 增加了事后分析的机制，而不是简单丢弃。

3.2 可用性

为了提高 HBase 的可用性，Facebook 对其进行了完善的测试，并解决了以下几个问题：

  1. 重写 HBase Master，将 ragion 分配信息存储到 ZooKeeper 中以保证宕机切换正确完成。
  2. 使得 compaction 可以中断以加速 RegionServer 的正常退出速度，并实现 rolling restarts（就是逐台升级），降低程序升级对服务的影响。
  3. 将宕机 RegionServer 的日志拆分功能从 Master 中拆离，由多个 RegionServer 进行拆分，以提高 RegionServer 故障恢复效率。

这几个问题的解决倒是有通用的用途，我想不久以后很有可能会合并到 Hadoop 的代码中。

3.3 性能优化

性能优化主要从两点进行，一个是 compaction 性能，另一个是读性能。

读过 BigTable 论文的应该对其 memtable 和 compaction 的特性比较熟悉。这里主要讨论了让 minor compaction 也删除数据的好处，以及如何做 major compaction 能够提高合并的性能。

在数据读性能方面，文章里主要讨论了减少 IO 操作的方法，其中包括 bloom filter 和特定类型 meta 信息（时间戳）的使用。还有很重要的一点，在部署上保持 RegionServer 和物理文件的局部性！

文章后面还给出了 Facebook 在部署和运维方面的一些经验，其中有一些有趣的点，我后续可能会写篇文章专门讨论，这里就不详细说明了。

4. 总结

以前我们也曾经讨论过如何在分布式文件系统的基础上搭建一套实时数据分析系统，当时认为如果有成熟的 GFS 可用的话，这个工作会比较简单。现在读到 Facebook 的这篇文章，才发现当初想法的幼稚。仅仅从这篇文章中的技术点体现出的工作量来看，文中说这个系统是多年持续工作的结晶是令人信服的。当然，这也意味着想复制一套这样的系统并不是件轻松容易的事。

从系统设计的成果来看，这个系统应该能达到文章开头制定的需求目标，并也能够满足大部分应用场景的需要。不过有一点，我存在疑问，即是为 Insights 提供的 Realtime Analytics 功能。Realtime 没问题，但使用 HBase， Analytics 究竟能支持多好呢？可能还需要再去了解 HBase 的功能才能有答案。

从这个系统的很多细节可以发现，有不少折中和 trick。我想这就是现实世界，凡事很难做到尽善尽美，工程也一样。在设计系统时追求完美没有错，但是需要考虑代价和可行性，不要忘记满足需求才是最重要的目标。除此之外，也不妨再列出一些“非需求”，排除这些限制可能会降低不少的系统复杂度。

在百度的第一年

半夜精神有些亢奋，混乱的思绪在脑袋里滚来滚去，没来由地忽然想起在百度这一年。想起这一年可以总结为：前半年拼命给自己揽事儿，后半年尽量往外推事儿。

我是去年大约这个时候加入（←_←这词儿帅吧）百度的，职位是商务搜索部的分布式计算工程师。可惜那时候我对分布式系统的理解还仅限于一本老套的教科书。

我加入的项目组当时致力于设计一套高可用、会话一致、高性能、易用的海量分布式类SQL数据库，因而我们花了很长时间去调研各种分布式系统，也包括一些数据库技术，如索引、压缩算法等。那段时间最主要的事情就是读paper，写报告和讨论。因而我对各种分布式系统和相关技术的了解也是突飞猛进，可以说是挺快乐的一段学习时光。

但在这种快乐时光的背后，也隐藏着问题。在领导层没有下决心投入所有人力做一个新系统之前，这个团队还有着维护线上系统的使命，而且这是一个关键的实时广告报表查询服务。所有人面前都放着一个选择题：新系统调研，还是维护已有系统？但这不是经理出的选择题，而是自己给自己出的，因为对这个问题的回答决定了对不同工作的态度。

我的回答你可能猜到了，为什么不同时都做呢？于是在研究新技术的同时，我也慢慢开始琢磨线上系统那近十万行代码。得益于以前开发过调试器的经验，我定位问题的能力还不错，找出了几个关键的系统缺陷。修复了这几个缺陷后，系统的稳定性提高了一大截。

这只是一个例子。总的来说，积极地去发现问题，解决问题——哪怕这问题不在自己的作用域，就是我说的前半年拼命给自己揽事儿。这让我承担了越来越多的工作，也很快地成长起来。

进入了工作的后半年，变动频频。新项目被移交到新部门，设计未能得到首肯，进行了相当大且不优雅的改动。项目组同事都去了新部门，只有我一个人决定留在原项目组负责线上系统。本来还承担了一些跨部门的合作任务，后来因压力太大，从新项目中抽身而出。

没曾想到的是新年刚过，各种新需求层出不穷。我既要负责处理和修复运行在几百台服务器上程序的各种问题，又要响应来自七八个上下游的新需求。虽然有新同事加入团队，但人力总是捉襟见肘，无法完全满足需要。于是这半年来学习到的最重要一点是——谈判。

每个项目都很着急，每个需求都很重要，但凡事都得讲先来后到，轻重缓急，都有谈判和折中的余地。推开事情并提出更合适的解决方案，远胜过揽来超过自己能力的事情然后搞砸，这就是我前面所说的后半年尽量往外推事儿。这让我不至于在工作中迷失。

上面这两点是我工作这一年来的经验，也是感慨。我不敢说自己做到都对，但在各种客观不客观的条件下，我在探索和学习着正确的方法。

进入新的“工作周年”，有好多改变。下周有合作半年的同事离职，本周有三个新同事加入。但我仍然在做着同样又不一样的事情——同样是这个系统，希望尽我所能地把它变成更好的不一样。

epoll 事件之 EPOLLRDHUP

在对系统问题进行排查时，我发现了一个奇怪的现象：明明是对方断开请求，系统却报告一个查询失败的错误，但从用户角度来看请求的结果正常返回，没有任何问题。

对这个现象深入分析后发现，这是一个基于 epoll 的连接池实现上的问题，或者说是特性 :)

首先解释一下导致这个现象的原因。

在使用 epoll 时，对端正常断开连接（调用 close()），在服务器端会触发一个 epoll 事件。在低于 2.6.17 版本的内核中，这个 epoll 事件一般是 EPOLLIN，即 0x1，代表连接可读。

连接池检测到某个连接发生 EPOLLIN 事件且没有错误后，会认为有请求到来，将连接交给上层进行处理。这样一来，上层尝试在对端已经 close() 的连接上读取请求，只能读到 EOF，会认为发生异常，报告一个错误。

因此在使用 2.6.17 之前版本内核的系统中，我们无法依赖封装 epoll 的底层连接库来实现对对端关闭连接事件的检测，只能通过上层读取数据时进行区分处理。

不过，2.6.17 版本内核中增加了 EPOLLRDHUP 事件，代表对端断开连接，关于添加这个事件的理由可以参见 “[Patch][RFC] epoll and half closed TCP connections”。

在使用 2.6.17 之后版本内核的服务器系统中，对端连接断开触发的 epoll 事件会包含 EPOLLIN | EPOLLRDHUP，即 0x2001。有了这个事件，对端断开连接的异常就可以在底层进行处理了，不用再移交到上层。

重现这个现象的方法很简单，首先 telnet 到 server，然后什么都不做直接退出，查看在不同系统中触发的事件码。

注意，在使用 2.6.17 之前版本内核的系统中，sys/epoll.h 的 EPOLL_EVENTS 枚举类型中是没有 EPOLLRDHUP 事件的，所以带 EPOLLRDHUP 的程序无法编译通过。

淘宝OceanBase架构笔记

OceanBase架构图
OceanBase架构图(引自 rdc.taobao.com)

OceanBase 是淘宝研发的一套分布式 NoSQL 数据库系统。具体它是什么、怎样实现的，可以参考李震老师(花名楚材)的《OceanBase介绍》和杨传辉老师(花名日照)的《Oceanbase – 千亿级海量数据库》。这里我只是谈一下自己的感想，如有谬误，敬请指正。

OceanBase 相较于其它分布式存储系统，有一个特性是支持跨行跨表事务。这个特性太明星了，让几乎所有其它系统黯然失色。但实现这个是有代价和局限的，OceanBase 只能使用单机接受更新，也就是说它的 UpdateServer 只能有一个（或者准确地说，一组）。由于 UpdateServer 失去了扩展性，OceanBase 的应用必须建立在单机能够满足增量更新和查询性能需求（查询可以通过从机部分缓解）的前提下（或者硬件性能的增长快于性能需求的发展）。为满足这一点，需要对软件和硬件都进行很好的优化，幸运的是从淘宝核心系统团队成员的文章来看淘宝应该不缺这样的专家，也不缺买设备的钱。值得一提的是，每个公司看来都有自己的基因，看到 OceanBase 我脑子里就浮现出淘宝数据库架构中单机 Oracle 挂一堆 MySQL 的景象，何其相似啊！

阳振坤老师（花名正祥）在《淘宝海量数据库之二：一致性选择》这篇文章中说 OceanBase 是支持强一致性的。如果 UpdateServer 没有从库的话， 能够很容易理解。但考虑到 UpdateServer 从库也提供读服务，且 UpdateServer 之间使用 binlog 进行同步，那么还能否保证强一致性这一点我比较怀疑。也许会有其它的辅助机制来保证这一点，例如在 MergeServer 上做一定的策略。

在高可用性方面，对 RootServer 的说明较少，不清楚 OceanBase 有没有实现 UpdateServer 宕机后的 Master 选举。由于使用 binlog 同步，可能宕机恢复方面还是有一些风险的。

将 MergeServer 和 ChunkServer 部署在一起是个很好的选择，这样查询时能够利用一定的局部性。但除非根据业务需求非常精妙地部署，否则不可避免需要请求其它 ChunkServer 上的数据。我不知道它的查询是 MergeServer->(UpdateServer, ChunkServer0, ChunkServer1...)，还是 MergeServer->(UpdateServer, MergeServer0, MergeServer1)。不同的模式有同的优缺点，如果 ChunkServer 只做存储的话，查询的过滤、合并应该是在 MergeServer 上做的。如果选用第一种方式请求，ChunkServer 间传输的数据没有过滤和合并，数据量较大；如果选用第二种方式请求，UpdateServer 的压力可能会被放大，视 MergeServer 封装的功能而定。

OceanBase 的介绍中没有提到 Chunk 或者 ChunkServer 是否分主从，也没有提到整体更新机制。考虑到更新是以批量方式合并到 Chunk 中，也许为了简化，Chunk 或者 ChunkServer 只是互备，没有主从。为了保证 ChunkServer 合并 UpdateServer 上冻结/转储数据时查询的正确性，可能用两阶段提交，不过我想仍然是一个很复杂的过程。

早上起来就想到这里，以后有问题再补充吧。

PS: 之前将楚材错当成了阳振坤老师的花名，已更正之。

有没有这样一种手机应用?

Google 的 Jeff Dean 在演讲中提过：对一套系统来说，每年典型的事故率会是这样的：1. 1-5% 的硬盘会坏掉；2. 全系统宕机至少两次。以前没有深切体会，现在我会说，i cannot agree more！

当你负责的系统线上服务器达到百台以上规模时，你就会发现这个系统频繁会出各种各样的问题：死机，是最频繁的，会有各种各样的原因导致死机，内存占满、CPU耗尽、硬盘故障，还有你永远不知道的原因；硬盘挂掉，如果对没有做 RAID 的系统来说，这是一个灾难，对于做 RAID 的系统来说，这是一个事故，不过也有可能是一个灾难；文件损坏，在脆弱的硬盘上面也是有可能的；存储空间耗尽，未必是所有空间都耗尽，但可能程序问题导致某个分区被写满；数据流延误，作为一个系统总有上下游吧，只要有一个地方卡住了，下面的数据流也就停了。

所以我想任何一个互联网企业都会支持异常监控报警机制，最典型的做法应该就是邮件和短信。虽然我不是运维人员，但是自己写的系统出了问题，也脱不了干系。于是报警短信就成了生活旅行必备之调剂品。

但是，报警多了也郁闷啊！为了尽早地发现系统问题，往往一台机器上会布多种监控，CPU、内存、硬盘、进程、数据流、文件，乱七八糟的一个不能少。这样以来误报率就很高，比如CPU IDLE可能一下子压到0但是迅速回升了，这没啥问题，但是报警短信是照发不误。更别说服务器多了，真出事儿的可能性也大，所以每天接个几条到几百条短信，都是很正常的事情。

让人郁闷的不仅仅是报警短信多，还有和平时短信分不清。时间长了，有些报警会出现在什么时候、会以什么样的频率出现，自己心里都有底了。有的短信不看，光凭规律就知道是啥问题，应该以什么优先级处理它。但是掺杂进平时短信就不一样了，这规律就被打乱了，只好每条必看。在无奈之下，现在我只好用一个手机专门收报警短信。

说了那么多，我就是想知道：现在智能手机那么多，有没有哪款智能手机或者APP，像邮件客户端一样，支持根据短信特征将短信分发到不同的文件夹中，并且可以给不同文件夹分配不同铃声或者干脆没铃声？

Infobright 数据仓库

最近有部分工作涉及到了 Infobright 数据仓库，就浏览了一些相关的资料，感觉很受启发。下面写一些感想，如有谬误，还请指正。

简单的来讲，Infobright 主要有下面的一些优点：

1. TB 级的数据存储和高效查询。大数据量存储主要依赖自己提供的高速数据加载工具（百G/小时）和高数据压缩比（>10:1），高效查询主要依赖特殊设计的存储结构对查询的优化，但这里优化的效果还取决于数据库结构和查询语句的设计。

2. 高数据压缩比，号称一般能够达到 10:1 以上的数据压缩率。高数据压缩比主要依赖列式存储和 patent-pending 的灵活压缩算法。

3. 与主要 BI 分析工具的兼容性。兼容性这点主要依赖与 MySQL 的集成，作为 MySQL 的存储引擎自然地能够保证与 BI 分析工具的兼容。

除了上面的优点外，它也有一些限制：

1. 不支持数据更新。这使对数据的修改变得很困难，这样就限制了它作为实时数据服务的数据仓库来使用。用户要么忍受数据的非实时或非精确，这样对最（较）新数据的分析准确性就降低了许多；要么将它作为历史库来使用，带来的问题是实时库用什么？很多用户选择数据仓库系统，不是因为存储空间不够，而是数据加载性能和查询性能无法满足要求。

2. 不支持高并发。虽然单库 10 多个并发对一般的应用来说也足够了，但较低的机器利用率对投资者来说总是一件不爽的事情，特别是在并发小请求较多的情况下。

3. 没有提供主从备份和横向扩展的功能。如果没有主从备份，想做备份的话，也可以主从同时加载数据，但只能校验最终的数据一致性，这会使得从机在数据加载时停服务的时间较长；横向扩展方面，倒不是 Infobright 的错，它本身就不是分布式的存储系统，但如果把它搞成一个分布式的系统，应该是一件比较好玩的事情。

在架构方面，Infobright 给我展示了不少新想法，算是受益颇多吧。首先是按列存储，然后把列数据切成小块（Data Pack），进行压缩和统计（DPN, Data Pack Node），然后再对多块数据之间进行知识关联（Knowledge Node），最后对整个表形成知识网格（Knowledge Grid）。虽然说 Infobright 没有提供索引结构，但它 Knowledge Grid 中的 Numerical Histogram、Character Map 和 Pack-to-Pack 结构，怎么看都和 bitmap 索引脱不了关系。只是它的组织形式不像传统数据库中的索引罢了。

其实我们在设计类似的分布式表格系统时，也可以实现类似于 Knowledge Grid 的结构。这个结构未必跟 Infobright 的一样，但是如果在压缩的基础上，基于系统查询模式（分布式系统的查询模式一般相对简单，复杂的也做不来），存储一些辅助的块统计信息以及块之间的关联信息，对于减少查询的资源消耗，提高查询效率会非常有帮助，这也正好是针对分布式表格系统很难建立索引这一缺点的弥补。

参考链接：

这篇文章对 Infobright 及其安装方法进行了基本介绍，最后的一个查询速度对比有些夸张（105:1），我觉得这可能跟查询条件正好能匹配上 Knowledge Grid 中的信息所致；这个博客很有趣，从 2010 年 3 月 8 日到 5 月 8 日之间的文章全是 Infobright 相关的，写的还是挺详细的；Brighthouse: An Analytic DataWarehouse for Ad-hoc Queries 是一篇相关的 08 年 VLDB paper；此外官网上的白皮书不能直接下载，但在搜索引擎中能搜到一些。