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数据模型

组合键：Table + HashKey + SortKey

1. Table实现业务数据的隔离

2. HashKey决定数据在那个分片

3. SortKey决定数据在分片内的排序

一致性协议

使用PacificA协议，保证多副本数据的一致性。

<!– addition –>

机器

Pegasus分布式集群至少需要准备这些机器：

• MetaServer

  • link：Meta Server 的设计

  • 要求：2~3台机器，无需SSD盘。

  • 作用：用来保存表和表的分片信息。

• ReplicaServer：

  • link：Replica Server 的设计

  • 要求至少3台机器，建议挂SSD盘。譬如一台服务器挂着8块或者12块SSD盘。这些机器要求是同构的，即具有相同的配置。

  • 作用：至少三台ReplicaServer。每一个ReplicaServer都是由多个Replica组成的。每一个Replica表示的是一个数据分片的Primary或Secondary。

• Collector：可选角色，1台机器，无需SSD盘。该进程主要用于收集和汇总集群的统计信息，负载很小，建议放在MetaServer的其中一台机器上。

Replica

• 一个数据分片对应3个Replica。

• Replica有两个种类：Primary和Secondary。

• 在一个数据分片对应的 3 个或以上的Replica中，只有1个Primary，其余的均是Secondary。

• 很多个Replica组成一个ReplicaServer，同一个ReplicaServer中的Replica种类不相同。

  • 同一个ReplicaServer中的Replica不一定全是Primary，也不一定全是Secondary。

• 一个最基本的Pegasus集群，最少需要 3 个ReplicaServer。

在Pegasus中，一个Replica有如下几种状态：

• Primary

• Secondary

• PotentialSecondary(learner)：

  • 当group中新添加一个成员时，在它补全完数据成为Secondary之前的状态

• Inactive：

  • 和MetaServer断开连接时候的状态，或者在向MetaServer请求修改group的PartitionConfiguration时的状态

• Error：

  • 当Replica发生IO或者逻辑错误时候的状态

写流程

写流程类似于两段提交：

1. 客户端根据Key首先查询MetaServer，查询到这个Key对应的分片的对应的ReplicaServer。具体来说，客户端需要的其实是分片Primary所在的ReplicaServer。

2. 客户端向Primary ReplicaServer发起写请求。

3. Primary ReplicaServer向其对应的两台或以上的Secondary ReplicaServer复制数据。

4. Secondary ReplicaServer将数据写入成功后，Primary ReplicaServer向客户端返回成功的响应。

可能导致ReplicaServer不能响应写请求的原因有：

1. ReplicaServer无法向MetaServer持续汇报心跳，自动下线。

2. Replica在IO上发生了一些无法恢复的异常故障，自动下线。

3. MetaServer将Replica的Primary进行了迁移。

4. Primary在和MetaServer进行group成员变更的操作，拒绝写。

5. 当前Secondary个数太少，Replica出于安全性考虑拒绝写。

6. 出于流控考虑而拒绝写。

读流程

只从Primary读。

宕机恢复

• MetaServer和所有的ReplicaServer维持心跳。

• 通过心跳来实现失败检测。

• 宕机恢复的几种情况：

  • Primary Failover：如果某个分区的Primary所在的ReplicaServer宕机了，那么MetaServer 就会选择一个Secondary成为Primary。过后再添加Secondary。

  • Secondary Failover：如果某个分区的Secondary所在的ReplicaServer宕机了，那么暂时使用一主一副的机构继续提供服务。过后再添加Secondary。

  • MetaServer Failover：主MetaServer宕机了，备用的MetaServer通过zookeeper抢主成为新的主MetaServer。从zookeeper恢复状态，然后重新和所有ReplicaServer建立心跳。

• 宕机恢复过程中，尽量避免数据的跨节点复制。

zookeeper抢主

<!– zookeeper抢主 –>

link：zookeeper抢主

单机存储

一个ReplicaServer包括多个Replica，Replica使用RocksDB作为存储引擎：

• 关闭掉了rocksdb的WAL。

• PacificA对每条写请求都编了SequenceID，RocksDB对写请求也有内部的SequenceID。Pegasus对二者做了融合，来支持自定义的checkpoint的生成。

• Pegasus给RocksDB添加了一些compaction filter以支持Pegasus的语义：例如某个value的TTL。

和很多一致性协议的实现一样，Pegasus中PacificA的实现也是和存储引擎解耦的。

RocksDB

<!– RocksDB –>

link：RocksDB

数据安全

• Table软删除

  • Table删除后，数据会保留一段时间，防止误删除

• 元数据恢复

  • Zookeeper损坏时，从各ReplicaServer收集并重建元数据

• 远程冷备份

  • 数据定期备份到异地，譬如HDFS或者金山云 • 在需要的时候可快速恢复

• 跨机房同步

  • 在多个机房部署集群

  • 采用异步复制的方式同步数据

冷备份

Pegasus的冷备份功能用来将Pegasus中的数据定期生成快照文件，并备份到其他存储介质上，从而为数据容灾多提供一层保障。但由于备份的是某个时间点的数据快照文件，所以冷备份并不保证可以保留所有最新的数据，也就是说，恢复的时候可能会丢失最近一段时间的数据。

具体来看，冷备份过程要涉及到如下一些参数：

• 存储介质(backup_provider)：

  • 指其他的文件存储系统或服务，如本地文件系统或者HDFS。

• 数据冷备份的周期(backup_interval)：

  • 周期的长短决定了备份数据的覆盖范围。如果周期是1个月，那么恢复数据时，就可能只恢复一个月之前的数据。但如果周期设的太短，备份就会太频繁，从而使得备份开销很大。在小米内部，冷备份的周期通常是1天。

• 保留的冷备份个数(backup_history_count)：

  • 保留的备份个数越多，存储的空间开销就越大。在小米内部，一般保留最近的3个冷备份。

• 进行冷备份的表的集合(backup_app_ids)：

  • 并不是所有的表都值得进行冷备份。在小米内部，对于经常重灌全量数据的表，我们是不进行冷备份的。

在Pegasus中，以上这几个参数的组合称为一个冷备份策略(backup_policy)。数据的冷备份就行按照policy为单位进行的。

跨机房同步

link：跨机房同步文档

小米内部有些业务对服务可用性有较高要求，但又不堪每年数次机房故障的烦恼，于是向 pegasus 团队寻求帮助，希望在机房故障时，服务能够切换流量至备用机房而数据不致丢失。因为成本所限，在小米内部以双机房为主。

通常解决该问题有几种思路：

1. 由 client 将数据同步写至两机房。这种方法较为低效，容易受跨机房专线带宽影响，并且延时高，同机房 1ms 内的写延时在跨机房下通常会放大到几十毫秒，优点是一致性强，但需要 client 实现。服务端的复杂度小，客户端的复杂度大。

2. 使用 raft/paxos 协议进行 quorum write 实现机房间同步。这种做法需要至少 3 副本分别在 3 机房部署，延时较高但提供强一致性，因为要考虑跨集群的元信息管理，这是实现难度最大的一种方案。

3. 在两机房下分别部署两个 pegasus 集群，集群间进行异步复制。机房 A 的数据可能会在 1 分钟后复制到机房 B，但 client 对此无感知，只感知机房 A。在机房 A 故障时，用户可以选择写机房 B。这种方案适合 最终一致性/弱一致性 要求的场景。后面会讲解我们如何实现 “最终一致性”。

基于实际业务需求考虑，我们选择方案3。

即使同样是做方案 3 的集群间异步同步，业内的做法也有不同：

1. 各集群单副本：这种方案考虑到多集群已存在冗余的情况下，可以减少单集群内的副本数，同时既然一致性已没有保证，大可以索性脱离一致性协议，完全依赖于稳定的集群间网络，保证即使单机房宕机，损失的数据量也是仅仅几十毫秒内的请求量级。考虑机房数为 5 的时候，如果每个机房都是 3 副本，那么全量数据就是 3*5=15 副本，这时候简化为各集群单副本的方案就是几乎最自然的选择。

2. 同步工具作为外部依赖使用：跨机房同步自然是尽可能不影响服务是最好，所以同步工具可以作为外部依赖部署，单纯访问节点磁盘的日志（WAL）并转发日志。这个方案对日志 GC 有前提条件，即日志不可以在同步完成前被删除，否则就丢数据了，但存储服务日志的 GC 是外部工具难以控制的。所以可以把日志强行保留一周以上，但缺点是磁盘空间的成本较大。同步工具作为外部依赖的优点在于稳定性强，不影响服务，缺点在于对服务的控制能力差，很难处理一些琐碎的一致性问题（后面会讲到），难以实现最终一致性。

3. 同步工具嵌入到服务内部：这种做法在工具稳定前会有一段阵痛期，即工具的稳定性影响服务的稳定性。但实现的灵活性肯定是最强的。

最初 Pegasus 的热备份方案借鉴于 HBase Replication，基本只考虑了第三种方案。而事实证明这种方案更容易保证 Pegasus 存储数据不丢的属性。

每个 replica （这里特指每个分片的 primary，注意 secondary 不负责热备份复制）独自复制自己的 private log 到远端，replica 之间互不影响。复制直接通过 pegasus client 来完成。每一条写入 A 的记录（如 set / multiset）都会通过 pegasus client 复制到 B。为了将热备份的写与常规写区别开，我们这里定义 duplicate_rpc 表示热备写。

A->B 的热备写，B 也同样会经由三副本的 PacificA 协议提交，并且写入 private log 中。这里有一个问题是，在 A，B 互相同步的场景，一份写操作将形成循环：A->B->A，同样的写会无数次地被重放。为了避免循环写，我们引入 cluster id 的概念，每条 duplicate_rpc 都会标记发送者的 cluster id。

[duplication-group]
A=1
B=2

代码100分

代码100分void set(String tableName, byte[] hashKey, byte[] sortKey, byte[] value, int ttlSeconds)

直接使用pegasus优化，直接对pegasus读、写。可以替代redis缓存的架构。

1. 读写逻辑复杂

2. 要特意维护数据一致性

3. 服务可用性不高

4. 机器成本高

问题：

读取：先读取缓存，如果缓存中不存在，那么再读取数据库中的数据。

写入：双写，既写入缓存、也要写入数据库。

原先：Redis 作为缓存 + HBase/mysql/MongoDB 作为数据库。

业务应用

Pegasus本身不支持容器类型，但是其HashKey + SortKey的数据模型可以模拟容器。

容器支持

对HashKey或者SortKey进行字符串匹配， 只有符合条件的结果才会返回。对HashKey或者SortKey进行字符串匹配，只有符合条件的

条件过滤

同一个HashKey的数据写入同一个Replica，同一个Replica的操作，在同一个线程中串行执行。这样就避免了同步的问题。

对同一个HashKey的写操作，保证总是原子的，包括set、multiSet、del、multiDel、incr、 checkAndSet。

单行事务

支持对数据指定过期时间， 数据过期后就无法读取到。

TTL过期策略

1. 线程安全

   • 所有的接口都是线程安全的，不用担心多线程的问题。

2. 并发性能

   • 客户端底层使用异步的方式实现，可以支持大的并发，不用担心性能的问题。

3. Client单例

   • 通过 getSingletonClient() 获得的Client是单例， 可以重复使用。

4. 翻页功能

   • 通过客户端提供的接口，能够轻松实现数据翻页功能 。

Java客户端

集群使用falcon进行监控。

集群监控

使用

热备份同时也需要容忍在 replica 主备切换下复制的进度不会丢失，例如当前 replica1 复制到日志 decree=5001，此时发生主备切换，我们不想看到 replica1 从 0 开始，所以为了能够支持 断点续传，我们引入 confirmed_decree。replica 定期向 meta 汇报当前进度（如 confirmed_decree = 5001），一旦meta将该进度持久化至 zookeeper，当replica故障恢复时即可安全地从 5001重新开始热备份。

所以当 B 重放某条 duplicate_rpc 时，发现其 cluster_id = 1，识别到这是一条发自 A 的热备写，则不会将它再发往 A。