Spanner - Google的全球化分布式数据库
Spanner论文出来后大家山呼万岁,但是它是否适合业务?可能只有自己能搞明白。本文是读spanner过程的一点小记录,不准备全文翻译,权当笔记。如有错漏,烦请指正,如有见解也欢迎讨论。
</div>
section 1 介绍
优点:
高可用、可扩展、(中间态的?tmp)多版本、全分布式、同步复制、对外一致的分布式事务
应用:
F1
高可用 vs 低延迟:大多数应用使用3-5个datacenter,以获得较低延迟,可抵抗1-2个datacenter的失效
关注点:
管理复制到数据中心间的数据。同时在底层分布式系统之上提供一些数据库功能。
因为bigtable UI不够简单。megastore写吞吐低
描述:
从Bigtable类型的多版本的key-value store演变到带有中间态多版本的数据库。数据保存在半关系型的表中,可有多版本并被标上提交时的时间戳。老版本数据可通过时间戳访问,可被内部机制(他们说是cop哦-_-)垃圾回收。支持事务并提供SQL接口。
复制功能各指标可配置:
数据位置(在哪个数据中心)
读延迟(与应用的距离)
写延迟(各副本的距离)
持久性、可用性与读性能(副本数)
平衡各数据中心的资源使用(动态地、向上透明地在数据中心间迁移数据)
!对外一致的读写,各数据中心全局一致的指定时间戳的读操作
Section 2 实现
结构
universe —— zone(可理解为对应数据中心)
universemaster(1个,显示状态的终端)、placement driver(1个,自动在数据中心间迁移数据,时间大概以分钟记)
zonemaster(1个/zone,指派数据给spanserver)、location proxy(N个/zone,向client提供查询数据所在spanserver服务)、spanserver(N个/zone,向client提供数据服务)
spanserver
自下而上包含的基本组件:colossus(GFS的进化版,据说消除了单点?未考究) -> tablet(结构化的存储,大致对应bigtable的tablet) -> paxos(为支持高层的副本概念) -> replica(注意副本概念提升到了较高层)
写操作需要先在leader处初始化paxos状态,而读操作则可直接访问任意足够新的replica。
相同数据的多个replica组成一个paxos组,组里的leader需要使用lock table(2PL)和transaction manager来支持并发控制(2PC)和分布式事务。其中,当不需要同步读时(只读操作),可以绕过lock table;当事务只涉及一个paxos组时,可绕过transaction manager(不使用2PC,减轻可用性问题,因为lock table与paxos已经保证了)。当事务涉及到多个paxos组时使用,leader与其他组的leader使用2PC进行协同,此时leader也 participant leader。多个组中有一个被选作协调者coordinator,而此时的participant leader也是coordinator leader。
directory
一组带有共同前缀的连续的key的数据集。是数据部署、迁移的单位。
迁移可线完成。50MB大小的directory可在秒级迁移完。迁移时并非从头到尾使用事务,而是在迁移快完成时才使用,在事务中完成数据迁移及元数据的修改。
应用可指定的部署属性的数据粒度也是directory,属性包含两方面:副本的数量与类型、副本的位置。
以上是简化的说明,实际上,directory在过大时会拆成多个fragment,并分布在不同的paxos组中(因此可能在不同的机器上),数据迁移的实际上是fragment的迁移,而不是整个driectory。
!当directory拆成fragment以后,又回到了数据相关性问题,这个先放一下。
数据模型
很多人诟病2PC带来的性能与可用性问题。可用在性方面:下层先使用paxos与2PL,上层才使用2PC,以减轻可用性问题。性能方面:作者认为控制过度使用的事务(需要用2PC的原因)比纠结没事务要好方式的编码要好一些。
database定义在universe上,可有多个。一个database下可有多个table(带有行、列、 版本)。table要求定义一个有序(可排序?)的主键,各个table中都有主键到非主键的映射。
!数据分区后,相关性是由应用指定的。table是带有层次结构的,最上层的是directory table,下层的可以使用INTERLEAVE IN指定其属于哪个table。directory table中的每一条记录(假设其主键为K),与所有在其下table中前以K作为主键前缀的记录共同组成一个directory。
Section 3 TrueTime
定义了几个操作,跳过没细看,大致了解其使用到Marzullo算法、 GPS、原子钟
TT.now() TTinterval: [earliest; latest]
TT.after(t) true if t has definitely passed
TT.before(t) true if t has definitely not arrived
TT.before(t) true if t has definitely not arrived
!以上几个操作基于Marzullo算法,而其时间的同步则依赖于GPS和原子钟。这种TrueTime操作给出了时序表达的另一种思路,但不能忽略其使用GPS与原子钟的前提(还在整Logic time吗,看看这个)
Section 4 并发控制!
!可能是论文中直接给出最有价值的内容,或者说是我最关注的点,但要注意它的实现与TrueTime机制支持分不开。
三种类型的读写操作:读-写、只读(需要预定义)、快照读。
重试逻辑:在服务内部重试,客户端不需要再进行重试。
leader权使用租约(lease)机制传递,选举机制是quorum vote(容错性)。每次写操作成功后,各replica会自动延长lease时间,而leader则会在租约快过期时,启动新的选举。
leader权在各replica间传递时"租期不相交性"是spanner后续工作(即使事务由不同leader处理,也能保证对外的一致 性)的依赖之一(拗口-_-)。为了保证这个不相交性,当前leader在让出其leader权时,必须要等到其应用过的时间戳”毫无疑问已经过期”。 (此处leader指 participant leader)
读-写
提交使用了2PC,由应用驱动第一个phase以减少通信消耗。为了与上述的TrueTime配合来保证时序并做到对外的一致和并发控制,非 coordinator leader需要向coordinator leader确认一个prepare ts,而coordinator leader则在此基础上定出事务的commit ts。
GPS/原子钟(全局时间同步)+ marzullo算法(估算精确时间)+ lease租期不相交性(多leader)+ 多处monotonicity机制
快照读
快照读可以在任意“足够新”的replica上进行。“足够新”是指所要读的快照时间t在t_safe之内(t ≤ t_safe ),问题就转移到了t_safe上:
,由两个值中较小的一定确定。
其中,前者为replica上最后一次paxos写操作的时间。但如果最近一次写操作隔得比较久呢?更进方法是记录一个后续写事务时间的阈值 (或叫分水岭?)MinNextTS(实际上是与paxos序列ID对应的一个mapping),只要paxos安全时间不超过这个值就可以了。
而后者,则是paxos组里边,最后一个没有未提交(prepared but not committed)读写事务的时间点。由上述读写事务描述可知,事务的commit ts不小于各participant/replica的prepare ts,因此可以安全地选择prepare ts作为TM安全时间的界限。
在以上的方案下,即使读操作与当前未提交的数据没有关联,也需要等待,这是不合理的,简单的只关注与自己scope相关的那部分,具体做法就是把TM的安全时间考虑粒度切分开。
只读
首先要确定一个时间戳t_read,然后就按照快照读的方式来读取数据,所以问题转换成t_read的确定方式。
最简单的方式就是直接使用“当前时间” t.now().latest,但为了让t ≤ t_safe成立,可能需要等待。如果应用能提供读事务中所涉及的数据范围(scope,单独的事务可由spanner自行推导出 scope),spanner是否能按照scope选择一个更优的t_read?
是滴,当scope只包含一个paxos组时,t_read可以选择该组上最后一次commit write的时间戳(记为LastTS,在没有未提交事务时)。涉及多个组时,spanner则是直接使用上边的t.now().latest(也就意义 着需要等),原因是不想为了这个t_read实施一次协商(通信消耗啊)。注意到,在第一种情况下,如果最后一次commit write刚提交,那么即使读操作所涉及的数据与其无关,也需要等待,改进的方法也是切小粒度。
修改schema
在使用了TrueTime机制之后,支持原子的schema修改(事务),当机器数可能达到百万级时,这个是非常有意义的。做法就是提前注册一个t,在这个t之前的操作可以继续进行。而且由于它执行的速度较快,对其他操作的影响也较小。
改进
关于Paxos安全时间、TM安全时间和LastTS的选取的改进已经在上文提到了。
其他
benchmark、related work、future work等,没有什么太大的东西,几个 数字自己看看也就OK了(如果因为不看数字就而被以上内容忽悠,那……)。
参考资料
[1] Spanner: Google’s Globally-Distributed Database http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/en//archive/spanner-osdi2012.pdf
[2] Building Spanner
http://berlinbuzzwords.de/sites/berlinbuzzwords.de/files/slides/alex_lloyd_keynote_bbuzz_2012.pdf
来自:http://www.cnblogs.com/sunyongyue/archive/2012/09/20/spanner_note.html
本文由用户 jopen 自行上传分享,仅供网友学习交流。所有权归原作者,若您的权利被侵害,请联系管理员。
转载本站原创文章,请注明出处,并保留原始链接、图片水印。
本站是一个以用户分享为主的开源技术平台,欢迎各类分享!