大型互联网技术架构4-分布式存储-II

.Net remoting 的解答,以及跟WebService的区别

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1, 到底是什么东东吗?
webservice和.net
remoting都是故来通信的框架,它们不过充分的亮点是得像调用本地对象同调用长途对象,比如:
Uploader uploader = new Uploader();
uploader.Save(file);
得为此如此简洁而空虚的调用实现上传,不用从曾对socket进行同样多元之处理,可以管再多精力在工作逻辑上;
区别:
webservice是故的应用层协议http封装的,所以其好给不少任何语言调用,很多言语为还实现了webservice代理端封装以及工具,只要知道
webservice的地址(比如:http://www.baidu.com/SomeService.asmx),就可以用,所以webservice的点特是好用、通用、效率一般;
.net
remoting是为此传输层协商tcp封装的,所以可以为二进制传输数据,效率高;.net
remoting基于.net的反射机制,只方便.net使用(其它语言反
喷洒机制实现不同,有的从没有反射);

The largest single database on earth – Google Spanner.

2.
webservice能穿越防火墙,是以http协议是本广泛应用的商,防火墙一般不见面发作屏蔽,并无说webservice有有功能穿越防火墙;

我们延续互联网技术架构-分布式存储。

  1. 只能在winform下用吗?
    如若您是用.net开发,任何类型的应用程序都可以用webservice和.net
    remoting,包括winform,asp.net, wpf, silverlight…,只要会using
    …就得以其的不二法门因此了

上文大篇幅介绍了部分分布式存储的理论,偏重理论。可生成小看这些理论,Google的各个神器都是建立于这些理论之上,甚至整个Apache的死数量3剑客列都是为惠于这些理论。难怪@Tiger大牛讲Google靠的凡相同可怜批判世界顶尖级数据,物理,计算领域的Ph.D.,这些大神和他们之Paper是Google为什么是Google的缘故,以及Google没有开源为什么还是强劲的原委,其偷有着强大的底蕴研究团体。

马上同次记忆之百般片,因为突然意识记东西是特别有补益的,好记性不设烂笔头

总目录

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分布式存储概述

全都有利有弊,在即时简单摘抄一些双边的比,方便理清思绪及扩大知识面

分布式存储特性 - 哈希分布/一致性哈希分布

脚下于为此Remoting做分布式的ERP各发生只之长处,比如Remoting的Tcp通道速度相快,但平台限定在了,net上WebService开放,任何语言形容的顺序还好调用当然还有DCOM,甚至是WCF
WebService的表征是:

分布式存储协议 - 两流同Paxos

阳台独立性(Platform-independent)、跨语言(只要能够支撑XML的言语都好)以及穿透企业防火墙;

分布式文件系统 - Google GFS

webservice是依据http的是任状态的;

分布式键值系统- Alibaba Tair**

但是它们的毛病也老明白,就是得配置一雅Web Server;而且速度比较慢;

分布式表格系统- Google BigTable /Megastore

.net Remoting的特色是:

分布式数据库系统****MySQL Sharding, Google Spanner / F1**

长是用户既好运用TCP信道进行第二前进制流方式通信,也可行使HTTP信道进行SOAP格式的通信,效率相对WebService要高不丢;

1. 分布式文件系统

remoting可以用于产生状态的事态;

GFS Google文件系统

然而其的通病也充分醒目,.net remoting只能用被MS的.net framework之下。

关系分布式文件系统,当然首推GFS了。GFS是Google分布式存储的基业,所有的神器都是立以分布式存储之上的,如Google
BigTable, Google Megastore, Google Percolator, MapReduce等。

.net Remoting
的行事原理是:服务器端向客户端发送一个经过编号,一个程序域编号,以确定目标的职。
WS主要是不过利用HTTP,穿透防火墙。而Remoting可以采用TCP/IP,二进制传送提高效率。
remoting是.net中因故来过machine,process,appdomain进行艺术调用的技艺
于三成结构的顺序,就好采取remoting技术来构建.
她是布应用之底蕴技术.相当给以前的DCOM
Web Service是同等种植构建应用程序的便模型
并会于所有支持internet网报道的操作系统及执行。
Web Service令基于组件的开支与web的咬合上最佳
采取场所:

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只要互动双方还是支持.NET技术的环境,并且于操作系统及能提供平等的验证机制,而且十分重视沟通双方作业的效率,就是.NET
Remoting上场的会。

GFS

反倒的,如果沟通双方是异质环境,又要联系的模式就是是任状态的状,持续开展的相互作业前后是尚未提到的,Web
Service就是了不起选择了。

GFS系统节点可以分为三栽角色:GFS Master, GFS ChunkServer, GFS Client.

–原文地址:http://www.cnblogs.com/paper/archive/2009/08/01/1536539.html

GFS文件被分开一定大小的数据库,称为Chunk,
由Master分配一个64个全局唯一ID;
ChunkServer(CS)以平凡Linux文件形式以chunk存储在磁盘,为了HA,
Chunk于replication,默认3卖。

  Webservice到底是什么啊?什么时候理应据此Webservice呢?到底出啊长处和缺点也?什么情況下相应据此WebService?什么情況下未应有用WebService?是急需我们是去确认的。

客户端访问GFS时,首先走访Master,获取CS信息,之后更错过拜谒CS,完成数据存取。GFS目前重要用来MapReduce,
Bigtable.

  WebService的根本对象是过平台的而是互操作性。为了达到这同对象,WebService完全依据XML、XSD
(XMLSchema)等独立为阳台、独立为软軟件供应商之标准,是创办而互相操作的、分布式应用程序的新平台。带来的好处是应有程序并、跨防火墙通信、
B2B合并及软伯重用。从这些足以观看WebService主要是由此Web的有助于互操作及远程调用最好用。而对此单机程序不见面还来什么好处。

租约机制(Lease)

 

GFS追加底笔录大小从即凡是KB到几十MB不顶,为了避免Master变成系统瓶颈,GFS引入了租约机制,即将Chunk的描写操作授权为ChunkServer。拥有租约授权的CS称为主ChunkServer。在租约有效期内,如60秒,对拖欠chunk的状操作都是因为主CS负责。主CS也可以在租约到期后,不断往Master提出加约直到Chunk写满。

一致性模型

GFS支持一个宽松的一致性模型,GFS从相对需求以及简单化层名考虑,设计成首要是为追加append而非是以改写override的架,如我辈了解之

HBase。

看一下笔录多的流水线:

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1)客户端向Master请求chunk每个副本所在CS

2)Master返回客户端主副本和统副本所在CS位置

3)客户端将追加记录发送给各级一个副本,CS会内部LRU结构缓存这些数据

4)当有符合本都确认收到数额,客户端接着发起一个央控制命令于主副本

5)主副本把写请求提交给持有副本。

6)备副本成功完成后答应答主副本。

7)主副本响应客户端。

里面,分为控制流与数据流。

容错

1)Master容错:

跟传统类似,通过操作日志加checkpoint来进展。

2)CS容错:

行使复制多只副本方式。

于GFS的架构可以视,GFS是一个拥有可以而扩大能力连得以活动处理各种大的网。Google的系统已经开始就是考虑了如河水准扩展,所以持续之系会站在巨人的肩头上,如Bigtable建构在GFS之上,Megastore,
Spanner又在

Biigtable之上融合了关联项目数据库的功力,整个方案华丽,完美。

除此以外,Google的成功经验反过来证明了单Master是行之,简化了系还要实现了一致性。

2. 分布式键值系统

分布式键值类似于分布式表格模型Bigtable的一模一样栽特例。比较出名的有Amazon
Dynamo, Memcache以及境内阿里的Tair系统。

前少龙有小伙伴关系Tair, 那我们便为Tail来拉吧。

Tair分布式系统

Tair是阿里/淘宝开发之一个分布式键/值存储系统,tair分为持久化和非持久化两栽方式。非持久化的tair可以当一个分布式缓存,持久化的tair将数据存放置磁盘,当然tair可以自行备份以避免磁盘损坏等问题。

系架构:

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一如既往,Tair由一个Master和千篇一律多样Slave节点组成,称之为Config
Server作为完全的操纵中心,而服务节点吧可伸缩的Data Server。Config
Server负责管理所有的data server, 维护该状态信息。Data
Server则对外提供各种数码服务,并以衷心跳来将自我信息举报让config
server。可以见到,Config
Server是着力控制点,而且是特点,只有主-备形式保证其可靠性。

ConfigServer的功能

1) 通过保护及dataserver心跳得知集众多中现有节点信息

2) 根据现有节点的音信来构建数据在集众多中之分布表。

3) 提供数据分布表的查询服务。

4) 调度dataserver之间的数量迁移、复制。

另外ConfigServer实现了由配置文件load进节点信息,然后因部署的数据分布的桶和急需建立的数据备份数,建立数据分布表,长度也桶数乘以备份数。如目前起1023只桶,备份3,所以长度为1023*3的数组。数组元素即是多少要存储的主节点信息,下标即桶号码。其中后的1023*2乎备份节点信息。为了负载均衡,主桶会尽量都匀分布至持有节点,备桶则冲政策,如不同数额基本来分布。

DataServer的功能

1) 提供仓储引擎

2) 接受client的put/get/remove等操作

3) 执行多少迁移,复制等

4) 插件:在受请求的时候处理部分于定义功能

5) 访问统计

操作规模

客户端首先要Config Server获取数据所在Data Server, 之后于Data
Server发送读写请求。

负载均衡

Tair采用分布式一致性哈希算法,可参照我们达成同一首介绍,正所谓理论的本。tair对于拥有的key,分配到Q个桶,桶是负载均衡和多少迁移的中心单位。config
server根据已经定政策把每个桶指派到不同的data
server,因为数量据key做hash算法,所以每个桶中之数核心抵消。

如下图:

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一致性和可靠性:

分布式系统中的可靠性以及一致性是心有余而力不足以确保的,因为发网错误.
tair采用复制技术来领高可靠性,并召开了有些优化,当任网错误的时,
tair提供的是同一种胜似一致性.但是在出data
server发生故障的下,客户发出或于得时间窗口内读不顶最新的数据.甚至发生流行性数据丢失的情况.

参考:http://tair.taobao.org/

3. 分布式表格系统

顾名思义,表格模型,多尽大多排列,通过主键唯一标识。如始祖Google Bigtable

Google Bigtable:

据悉GFS与Chubby的分布式表格系统,目标是化解读取速度,许多Google数据如web索引,卫星图像数据还存放在bigtabe。

完全布局:

(row:string, column:string, timestamp:int64) -> string

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RowKey为任意字符串,长度小于64kb。整个数据以主键进行排序,字典排序,如果域名之话语通常采用反向变换来排序,这样可以就二级,子域名好连续不断。

系架构:

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Bigtable

整体分为客户端,主控服务器和子表服务器Tablet Server。
Bigtable把大表分割为100-200m的子表tablet。

Master:

管住所有子表tablet
server,暴扣分配子表给子表服务器,子表合并,以及收受子表分裂消息,监控子表服务器,以及在子表实现负载均衡和故障恢复。

Tablet Server:

子表服务器,心想事成子表的装载/卸载,以及表格内容的读写,合并,分裂。其服务之多少包含操作日志及子表sstable数据,而数保存于底层GFS中。

Chubby:

Google的分布式服务,zk的鼻祖。底层核心算法就是咱上文提及的Paxos,就算大部分派遣上一致,类似昨天之英国公投脱欧。Chubby作为整个bigtable的主干,如果出故障,则整个bigtabe不可用。Chubby为了保全HA,
通常大型部署组织也两地三数主导五称本

何以用五个副本?

力排众议及3个数据主导就是已经非常高可用了,为什么而选择5只为?假如只是布置在3个数据主导,一个悬了后剩余两单必须休可知挂,因为commit成功在Paxos协议里用至少2节点;但若第二个节点又挂了这儿就算真无法访问了,为了大可用,所以选择了5只数据核心节点.

Chubby在Bigtable中提供了/辅助了以下基本作用:

1)选取并保证同一时间有还只有发一个主控服务器master

2)保存bigtable系统引导信息

3)配合master发现子表服务器加载与卸载

4)获取bigtable的schema信息及访问控制信息

Bigtable

分成用户表(User Table), 元数据表(Meta Table)和根表(Root
Table)。客户段查询时,首先走访Chubby读取根表位置,再起根表读取所急需首先数据子表的职务。

复制和一致性:

Bigtable下大一致性,同一时刻与一个子表只能于同样台tablet
server服务,master需要来控制这种一致性,而这吗是通过Chubby的分布式互斥锁机制来保证的。

GFS +
Bigtable两重叠架构以平等种植优雅的章程兼顾系统的赛一致和HA。底层的GFS是死亡一致性,可用性和性能大好,但是大多客户多可能会见出现重复记录等数据未雷同问题;上层之Bigtable通过层层分布式索引使得系统对外表现为大一致。Bigtable最要命优势在于线性扩展,单机出现故障,可以用服务(1分钟内)自动迁移至方方面面集群。

Google Megastore:

Megastore在Bigtable的根基及,提供了数据库功能的支撑,介于关系项目数据库和NoSQL之间的囤积。Google在那明白之Megastore论文中指出,传统的涉及项目数据库在Google已经让否定,如MySQL。昂贵之商业数据库会大幅加大用户在道蒙大幅部署之终究财力。

Megastore设计原理同花在于,能够以广域网中同步复制文件写操作,可接受之延时,支持数据核心的故障迁移。论文还透漏,目前Google以及产生100大多独生产用Megastore作为存储服务,其可靠度在99.99%-100%,并且平均读取延迟小于万分之一毫秒,写副延迟100-400毫秒。

系架构如下:

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客户端库Megastore Library:

供应用程序的接口,包括映射megastore操作到bigtable,事务及出现控制,基于Paxos的复制,将请求分发给复制服务器,通过协调者快速读写。

复制服务器Replication:

收受客户端的用户要并转化到所在机房的bigtable实例解决跨机房连接数过多之题材。

协调者Coord.

囤每个机房本地的实体组是否处在最新状态信息,实现快捷读写。

Megastore主要成效分为:映射Megastore到Bigtable;
事务并作控制;跨机房数据复制与读写优化。

操作流程:

率先分析用户的SQL,接着冲用户定义之Megastore数据模型将sSQL转换为底色对应的Bigtable。

数码复制Replication

数据拆分成不同之实体组,每个实体组内的操作日志采用基于Paxos的章程共同到大半只机房保持高一致性。实体组之间通过分布式队列或者少号提交协议落实分布式事务。

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倘若达到图所示,Megastore的数量复制是通过paxos进行联合复制的,即要更新一个数目,所有机房都见面进行共同更新,因为使用了paxos协议,所以不同机房真对相同久数的创新复制到独具机房的换代顺序都是相同的;同步复制保证了数据的实时可见性,采用paxos算法则保证了富有机房的换代一致性。

Megastore主要创新:

1)
包括提出了实体组的数据模型,实体组内部维持了关系数据库的ACID特性,实体组之间保持NoSQL弱一致性,创新之休戚与共了SQL和NoSQL的优势。另外实体组的定义规避了性杀手Join。

2)
通过Paxos协议而确保了高可靠和强可用,既可拿数据强同步到几近个机房,又完成有故障时自动切换不影响读写服务。

分布式存储系统发生一定量只目标:可扩展性 +
全效SQL在Megastore上基本实现了。当然,Megastore也产生一部分题材,其中有源底层Bigtable,如单副本等等。实际上,在Google,
Megastore已经不合时宜,并再次开了同等效革命性的分布式系统Spanner用来缓解这些题目。

4. 分布式数据库

关联项目数据库汇集了电脑领域的小聪明,也也今天互联网,大数量做好了陪衬。在互联网时代,如何水平扩展是民俗关系项目数码的极酷挑战。

MySQL Sharding

便水平扩展的做法是应用层按照规则以数据查分到差不多个分片,分布至几近个数据库节点,并引入一个中间层应用来遮后段的拆分细节。

同样,在MySQL Sharding被为是近似:

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倘若达到图,总体分为:应用端,中间层dbproxy集群,数据库组,元数据服务器等。

1)应用端/客户端:透过MySQL与客户端交互,支持JDBC,使得旧单机数据库无缝对接。

2)中间层dbproxy:浅析客户SQL,并转化到后端数据库。解析MySQL协议,执行SQL路由于,过滤,读写分离,结果由并,排序和分组等。另外可以引入LVS(Linux
Virtual Server)进行负荷均衡。

3)数据库组dbgroup:每个dbgroup由n台数据库机器组成,一雅master,剩余为slave。master负责所有来工作及大一致读,并复制到备机。

4)元数据服务器:保护dbgroup拆分规则并用于dbgroup选主。dbproxy通过长数据服务器拆分规则规定SQL的实践计划。另外利用zk来兑现多只副本HA。

值得注意的凡,如果要数据仅关乎一个数据库组,则中层将请求转发并等候返回结果让客户端;如涉嫌多个数据库分组,则由中间层将结果实行统一,分组,排序等操作后返回给客户端,中间层协商和MySQL兼容,所以透明于客户端。

Google Spanner

归根到底到Google Spanner登场了,Google
Spanne是Google全球级分布式数据库存储系统。Spanner的扩展性达到了全球级,可以扩展数百个数据主导,数百万玉机器,上万亿履行记录。

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Spanner使得分布式技术以及数据库技术有机的组成起来,分布式可扩大,而数据库则接近关系型数据模型。

重温CAP理论:

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及图的CAP定理是恃于网络或出现分区故障的情状下,一致性与可用性不可得兼顾。例如在银行等应用领域,一致性是异常主要之。又如果我们熟悉的MongoDB并无支持复杂的事情,只支持少量之原子操作,所以无适用于“转帐”等对作业与一致性要求非常高的场子。这就算要求得一个关系数据库来对
交易进行过大级别的主宰。

Spanner同时支持并复制,多版本控制,以及跨数据基本工作,完全打破CAP的管束,在三者之间完美平衡。无论从学还是工程,Spanner可谓一个前无古人之分布式存储系统。Spanner能做到这些,Google使用GPS和原子钟实现的时API。这个API能将数据核心之间的时空共同精确到10ms以内。因此实现了效力:无锁读事务,原子schema修改,读历史数据无block。

Google F1 RDBMS

说交Spanner,
我们不得不提一下F1,赛车?Google研究院推出命名吧F1的初数据库,F1凡Google全新建立的新RDBMS数据库,作为同样栽混合型数据库融合了BigTable的胜扩展性和SQL数据库的可用性和功能性。支持具备伸缩性很强之数据库,而不必转向NoSQL。

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假使达到图,F1时支撑着谷歌的AdWords核心业务,
而AdWords的后台F1已经从MySQL分库分表迁移至了Spanner。

F1体系架构和职能:

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胡Google还索要F1,而无是都以BigTable呢?因为BigTable提供的末尾一致性,一些用工作级别之动无法以。同时BigTable还是NoSql,而大气之下场景需要有关联模型。就比如现在大气的互联网公司还应用Mysql而未情愿用HBase,因此Google才有此可扩大数据库的F1.而Spanner就是F1的要的底存储技术。

Spanner数据模型

数据模型类似Megastore系统。Spanner的发明是层次化的,最底部是目录表directory,其它表创建时可以采取INTERLEAVE
IN
PARENT表示层次关系。其中目录类似于megastore中的实体组,实际存储时,会用同一个索引的数目放到一起,同一个目录的每个副本都见面分配到平台机器。因此,针对同一个目录的读写事物通常不见面涉及跨机器,除非目录非常特别之英雄。

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Google全新设计了GFS 2-
Colossus之上,主要改进了实时性,并支持海量小文件。

Spanner基本概念

Universe:一个Spanner部署实例称之为一个Universe,
目前环球只有来3只,一个用以支付,一个测试,一个丝达。

Zones:每个zone属于一个数量基本,而一个数基本可涵盖多独zone。跨zone通信代价较高。

Universe Master:督查者实例中的zone级别状态信息

Placement Driver: 提供跨zone数据迁移

Location Proxy:提供获取数据位置信息服务;

Spanserver: 提供仓储服务,类似于bigtable中的tablet server

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Spanner呢是通过Paxos协议落实跨数据主导多单副本的一致性。每个主副本所在的spanserver还会兑现一个沿用于并发控制。

TrueTime

为兑现产出,数据库需要为每个工作分配全局唯一事务ID。然而,在分布式系统中,很麻烦坏成全局唯一ID。Google创意之选用了TrueTime机制。

TrueTime是一个供当地时间的接口,可以齐全球时间。这个API的兑现依靠的凡GPS与原子钟。引入了区区种,是避当GPS受到打扰失败后,原子钟则大平静,不会见产出差错。实际部署中,每个数据基本都亟待安排Master机器,其它机器则需要Slave来起Master同步。

发出了TrueTime, Spanner并可以决定并发,实现外部一致性,支持以下工作:

读写,只念,快照读,读写作业。

[Google2012] James C. Corbett, Jeffrey Dean, Michael Epstein, etc.
Spanner: Google’s Globally-Distributed Database.OSDI’2012.

我们死期望看到类似Spanner和F1的寨子开源产品。当然,在2014年与去年2015年,我们来看一个类似于Spanner的开源项目,值得注意的凡该作者是前面Google员工,CockroachDB,中文叫蟑螂?打不深的微高。目前

CockroachDB已经推出Beta版本,并且得到高额风投。

https://www.infoq.com/news/2014/08/CockroachDB

CockroachDB: A Scalable, Geo-Replicated, Transactional Datastore

千古十年,在神州睡眠的当儿,美国乘在人多势众的底蕴研究和高尖工程师于的硅谷打造了一个新的互联网+DT时代;未来十年,在美国人睡的下,中国的企业也初步大量讲究基础研究,中国会晤愈出么?

吓了,我们分布式存储到此暂告一段落,写作辛苦,其中参考了大量网资源,包括英文文档。此文基本上属于周边,入门级作品,作者想以攻过程遭到共同享受给极客朋友。

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关爱群众号:技术极客TechBooster

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