聊聊replication的方式 - xixicat - SegmentFault

本文主要聊一聊主流开源产品的replication方式。

replication

replication和partition/sharding是分布式系统必备的两种能力。具体详见复制、分片和路由.
对于海量数据来说，replication一方面可以增加冗余，保证系统可用性，一方面还可以提升读取的效率。
本文主要聚焦于replication，即假设每个node都足以存下整个副本。

replication type

按照有无leader以及leader数目可以分为：

• single leader replication
  即一主多从的复制方式，由leader同步/通知follower，只有leader能接受写操作，follower只能读不能写。
• multi leader replication
  即多主多从，有多个leader分布在不同node，同时接受写入操作，而每个leader之间相互为follower。比较适合多数据中心的场景，不过对于并发写多数据中心冲突解决的复杂度也增加。
• leaderless replication
  无中心的复制，不区分主从副本，任意节点都可以接收请求，然后又它去通知其他副本进行更新。

leader-based replication way

具体详见副本更新策略，主要有如下几种

• sync replication
  同步复制，这个可以保证强一致，不过follower多的情况下，延迟太大，一般很少使用
• async replication
  异步复制，这个可能造成读不一致，但是写入效率高
• semi sync replication
  半同步，一般采用quorum的机制，即当写入的节点个数满足指定条件，即算写入成功，然后通过并发请求多个node来满足读取的一致性

leaderless replication way

无中心的复制，可以分为三种拓扑结构，环形、星/树型、网状拓扑

replication implementation

主要分为以下几种

• statement/trigger-based replication
  这种是基于数据库的语句或触发器来实现的复制，但是存在一定的问题，比如一些now()/rand()/seq()等函数可能造成主从同步的不确定性，比如从节点的now()/rand()等执行结果跟master不一样。mysql5.1版本之前用的是这种，5.1+版本,当有不确定语句时,就切换为row-based log replication
• write-ahead-log replication(WAL)
  WAL是数据库中一种高效的日志算法，对于非内存数据库而言，磁盘I/O操作是数据库效率的一大瓶颈。在相同的数据量下，采用WAL日志的数据库系统在事务提交时，磁盘写操作只有传统的回滚日志的一半左右，大大提高了数据库磁盘I/O操作的效率，从而提高了数据库的性能。

PG使用的就是这种。

• row-based-log replication(logical log)
  WAL跟数据库存储引擎是耦合的，而row-based-log也称作logical log，是跟存储引擎无关的，采用的是change data capture的方式，这个就很方便异构数据源的数据同步。

replication带来的问题

replication lag

• 同步差异大
  比如mongo的oplog太小，跟不上写入速度，造成旧的操作日志就会被丢弃，主从延迟一直增加导致副本同步失败。
• 新加入node的同步
  比如在线扩容增加replication，这个时候就涉及新节点的node的replication问题，一般这类同步的方式跟正常在线节点的同步方式是分开的，新的node同步到一定的时候才转为正常的增量同步方式。

master slave failover

一般replication增加冗余常用来做master的的热备(支持查询)/温备(不支持查询)

• 当主节点挂的时候，这个时候就涉及选哪个replication为主的问题
• 当旧的master恢复的时候，这个时候就涉及旧master与新master之间的数据差异的处理

read consistency

一旦replication支持读取的话，那么就涉及读的一致性问题，一般理论上除了强一致外，有这几种最终一致性：

• （1）因果一致性（Causal consistency）
  即进程A在更新完数据后通知进程B，那么之后进程B对该项数据的范围都是进程A更新后的最新值。
• （2）读己之所写（Read your writes）
  进程A更新一项数据后，它自己总是能访问到自己更新过的最新值。
• （3）会话一致性（Session consistency）
  将数据一致性框定在会话当中，在一个会话当中实现读己之所写的一致性。即执行更新后，客户端在同一个会话中始终能读到该项数据的最新值
• （4）单调读一致性（Monotonic read consistency）
  如果一个进程从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该进程后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。
• （5）单调写一致性（Monotoic write consistency）
  一个系统需要保证来自同一个进程的写操作被顺序执行。

读取的话，涉及读己所写，因果读(针对操作有序)、单调读(不读到旧数据)

quorum/RWN方案解决读冲突

write quorum

假设某份数据需要复制到3个节点，为了保证强一致性，不需要所有节点都确认写入操作，只需要其中两个节点（也就是超半数节点）确认就可以了。在这种情况下，如果发生两个相互冲突的写入操作，那么只有其中一个操作能为超过半数的节点所认可，这就是写入仲裁（write quorum），如果用稍微正规一点的方式说，那就是W>N/2，这个不等式的意思是参与写入操作的节点数W，必须超过副本节点数N的一半，副本节点数又称为复制因子（replication factor）。

read quorum

读取仲裁（read quorum），也就是说想保证能够读到最新的数据，必须与多少个节点联系才行。假设写入操作需要两个节点来确认（W=2），那么我们至少得联系两个节点，才能保证获取到最新数据。然而，假如某些写入操作只被一个节点所确认（W=1），那么我们就必须3个节点都通信一遍，才能确保获取到的数据是最新的。一个情况下，由于写入操作没有获得足够的节点支持率，所以可能会产生更新冲突。但是，只要从足够数量的节点中读出数据，就一定能侦测出此类冲突。因此，即使在写入操作不具备强一致性的情况下，也可以实现除具有强一致性的读取操作来。

• R
  执行读取操作时所需联系的节点数R
• W
  确认写入操作时所需征询的节点数W
• N
  复制因子N

这三者之间的关系，可以用一个不等式来表述，即只有当R+W>N的时候，才能保证读取操作的强一致性。

主流开源产品的replication概览

产品	复制方式	实现方式	其他
mysql	主从半同步	MySQL 5.0及之前的版本仅支持statement-based的复制,5.1+版本,当有不确定语句时,就切换为row-based log replication	主从延迟处理
kafka	主从ISR半同步	leader写入消息并复制到所有follower,ISR中的副本写入成功返回ack给leader才算commit成功	生产者可以选择是否等待ISR的ack
elasticsearch	主从半同步,默认replication=sync	consistency可选的值有quorum、one和all。默认的设置为quorum	tradelog及fsync以及refresh
pg	主从异步复制	基于Write-ahead log	archive及stream方式
redis	主从异步复制	增量Redis Protocol(全量增量长连接)	Sentinel failover
mongo	主从异步,Replica set模式	持久化的ring-buffer local.oplog.rs(initial_sync,steady-sync)	Arbiter选主

可以看见一些对一致性要求高的，可以采用半同步的机制，一般是基于quorum机制，像es就是基于这种机制，而kafka是采用ISR机制，二者都可以配置
其他的基本是异步复制，对于新加入的node以及recovery node的同步来说，采用不同的同步方式，新加入的一般采用全量同步，而处于正常状态的node，一般是增量同步

kafka的ISR(In-Sync Replicas的缩写，表示副本同步队列)

所有的副本（replicas）统称为Assigned Replicas，即AR。ISR是AR中的一个子集，由leader维护ISR列表，follower从leader同步数据有一些延迟，任意一个超过阈值都会把follower剔除出ISR,存入OSR（Outof-Sync Replicas）列表，新加入的follower也会先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。

当producer发送一条消息到broker后，leader写入消息并复制到所有follower。消息提交之后才被成功复制到所有的同步副本。消息复制延迟受最慢的follower限制，重要的是快速检测慢副本，如果follower“落后”太多或者失效，leader将会把它从ISR中删除。

由此可见，Kafka的复制机制既不是完全的同步复制，也不是单纯的异步复制。事实上，同步复制要求所有能工作的follower都复制完，这条消息才会被commit，这种复制方式极大的影响了吞吐率。而异步复制方式下，follower异步的从leader复制数据，数据只要被leader写入log就被认为已经commit，这种情况下如果follower都还没有复制完，落后于leader时，突然leader宕机，则会丢失数据。而Kafka的这种使用ISR的方式则很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。

es的副本一致性

es的一致性主要有两个方面：

• 使用lucene索引机制带来的refresh问题

在Elasticsearch和磁盘之间是文件系统缓存。 在内存索引缓冲区中的文档会被写入到一个新的段中,但是这里新段会被先写入到文件系统缓存--这一步代价会比较低，稍后再被刷新到磁盘--这一步代价比较高。不过只要文件已经在缓存中， 就可以像其它文件一样被打开和读取了。

在 Elasticsearch 中，写入和打开一个新段的轻量的过程叫做 refresh 。 默认情况下每个分片会每秒自动刷新一次。这就是为什么我们说 Elasticsearch是近实时搜索: 文档的变化并不是立即对搜索可见，但会在一秒之内变为可见。

这些行为可能会对新用户造成困惑: 他们索引了一个文档然后尝试搜索它，但却没有搜到。这个问题的解决办法是用 refresh API 执行一次手动刷新.

refresh_interval 可以在既存索引上进行动态更新。 在生产环境中，当你正在建立一个大的新索引时，可以先关闭自动刷新，待开始使用该索引时，再把它们调回来.

• 使用分片和复制带来的副本一致性问题(consistency：one、all、quorum)
  在有副本配置的情况下，数据从发向Elasticsearch节点，到接到Elasticsearch节点响应返回，流向如下

• 1）客户端请求发送给Node1节点，这里也可以发送给其他节点
• 2）Node1节点用数据的_id计算出数据应该存储在shard0上，通过cluster state信息发现shard0的主分片在Node3节点上，Node1转发请求数据给Node3,Node3完成数据的索引，索引过程在上篇博客中详细介绍了。
• 3）Node3并行转发数据给分配有shard0的副本分片Node1和Node2上。当收到任一节点汇报副本分片数据写入成功以后，Node3即返回给初始的接受节点Node1，宣布数据写入成功。Node1成功返回给客户端。

不同产品的replication细节不尽相同，但是大的理论是一致的，对于replication除了关注上述的replication相关方式外，还需要额外关注replication相关异常场景，才能做到成熟应用。