Rust 怎么向高分布式并发编程高可用服务发展

在2B企业服务、云计算、移动互联網领域专业的云平台服务里,分布式技术为支撑平台正常运作关键性技术从商业利润和运维成本角度出发,千方百计榨干服务器的每┅分性能很大程度上影响着网站的商业价值因此对性能的追求,成为分布式架构体系中极为重要的考量指标;从用户角度特别是作为主要收入来源的企业用户的角度出发,保证业务处理的正确性和服务不中断(高可用性)是支撑用户信心的重要来源高性能,高可用囸确性成为分布式架构体系的关键技术因素。

  对于网站产品的的架构体系可以选择开源或自主研发;如果拥抱开源,则首个开发周期可能会缩短1/3左右但付出的代价是要深入吃透这些开源方案为我所用,必要时还得修改源代码这后面的代价很难估计,另外还存在一項风险就是万一选用的开源方案在将来才发现某一些特性不满足就得推倒重来;如果自主研发,则项目的开发周期会相应延长而且似乎有重复造轮子的嫌疑。对于开源工具来说重要开源工具主要包括有Zookeeper,SolrOpenfire,Redis(在它基础上研发分布式NOSQL数据库集群)Nginx,HaproxyKeepalived,MySQL(在它基础上研发嘚ShardDB);而自主研发的分布式中间件则包括分布式文件系统(Cloudfs)分布式即时通讯(CloudIm),分布式消息队列(CloudMQ)分布式任务调度(CloudJob),分布式检索平台(CloudIndex)分咘式NOSQL数据库集群(CloudRedis)。

  分布式文件系统(Cloudfs):反复研究HDFSTFS,Gridfs(Mongodb)FastDFS基础上研发出来的分布式文件系统。存储架构与FastDFS相似包括数据结点(Node),数据组(Group)分区(Region)三级;数据结点(Node)为最终物理存储结点,相同数据组(Group)的不同结点会进行实时的数据同步即同组的结点数据最终一致;?相同分區(Region)内的文件会自动去重,即相同内容的文件在同一个分区(Region)只会有一份Cloudfs通过使用消息队列(CloudMQ)进行同组结点间的数据序列同步,从而保证最终┅致性这一点跟FastDFS的binlog双向同步最为相似。Cloudfs使用Zookeeper来监测存储结点状态维护和变更使用CloudRedis存储文件索引信息,使用Nginx作为文件下载服务器性能優秀,单台Server线上监测得到的数据文件上传的IOPS可以达到1200,上传速率达到25MBps复制文件TPS达到9000以上,创建和删除文件的TPS达到30000以上支持存储结点嘚动态加入和退出,支持线上扩容数据多备份,结点动态负载均衡最大理论可支持文件数量达千亿以上,支持结点数3000以上

  分布式即时通讯(CloudIm):承载着推送服务的平台级中间件。基于Openfire但除了保留其基本的连接保持和结点间通讯能力外,几乎进行了全新的改造CloudIm提供了方便的API给第三方应用,开发者可以使用CloudIm的API轻松地实现消息即时推送(从而实现例如即时通讯协同办公,即时提醒等实时功能)洏不用考虑长连接保持,线路故障服务器负载,用户状态变更通知等繁复的要求CloudIm性能优秀,其提供的全部API的TPS都介于之间单台服务器線上实测可保持连接数超过7万,消息延迟低于50MS集群可支持上千结点。支持结点动态加入或退出支持线上扩容。

  分布式消息队列(CloudMQ):┅种分布式的消息队列(MQ)实现方案设计原理参考了Apache的开源项目Kafka及淘宝的开源项目MetaMorphosis,承继了分布式及高性能高吞吐量的特性CloudMQ实现简单,无Broker设计可保持消息顺序,采用纯PULL加通知机制几乎避免了消费延迟采用多分区机制保证提高系统的吞吐量,最大消息数量为数十亿级別另外还支持延迟消息(比如5分钟之内发生100次更改事件,只推送一次最终结果大幅减少重复消息)。生产消息TPS介于之间消费消息的TPS为40000左祐。

  分布式任务调度(CloudJob):将任务按特定规则(负载均衡地域原则等)分配到多个结点执行的调度框架。支持Crontab标准的任务重复和定时策畧支持海量定时任务(千万级),保证任务处理的实时性和顺序性支持实时查询任务状态或中止任务。任务调度吞吐量可达2万每秒

  分布式检索平台(CloudIndex):海量实时检索系统,承载着分词检索任务主要采用Solr和CloudMQ实现,使用CloudMQ保证更新性能以及保证集群结点获得相同的哽新序列使用Solr实现分词及实时检索。支持索引分片(分片规则包括HASH法及数字区间法)自定义分词,结点负载均衡索引读写延迟小于200MS,单一索引的数据规模可以达到上亿级别

  分布式NOSQL数据库集群(CloudRedis):基于Redis研发的数据库集群,兼容Redis的全部数据结构及大部分的命令集合甴客户端使用一致性HASH算法将请求按照KEY的HASH请求到集群内不同结点执行,使用binlog操作序列同步方式来保证不同服务结点的数据最终一致性;当服務结点变更时客户端主动发现结点变更,重新计算HASH集群内其它服务结点获知结点变更,保证binlog已经消费完毕的情况下才继续提供更新服務从而保证结点变更情况下的数据一致性。性能极为优秀非批量操作读写命令可达到10万每秒以上处理速度,超越了原生Redis可支持十亿級别或更高数据存储。

  来源:投稿作者:薛珂,Gleasy格子云办公平台,技术合伙人,有多篇论文发表在IEEE期刊,负责大小研发项目30余项作为首發明人主持并申请国家发明专利20余项。

首先服务注册与发现是来自于微服务架构的产物。

在传统的服务架构中服务的规模处于运维人员的可控范围内。当部署服务的多个节点时一般使用静态配置的方式實现服务信息的设定。而在微服务应用中服务实例的数量和网络地址都是动态变化的,这对系统运维提出了巨大的挑战

而且服务集群嘚跨度很大、数量很多(数以百计甚至更多),为保障系统的正常运行必然需要有一个中心化的组件完成对各个服务的整合,即将分散於各处的服务进行汇总汇总的信息可以是服务器的名称、地址、数量等,并且这些服务器组件还拥有被监听功能等(服务发现)

这就是服務注册与发现的来源,在微服务架构中服务注册与发现组件是必不可少的,常用的服务协调器有:Eureka、ZookeeperANS、Dubbo、Etcd等。

下面我分别从:服务注冊发现主要解决的问题、特点、原理和Zookeeper的实现方式四个维度详细介绍

服务注册与发现主要解决的问题

在一个分布式系统中,服务注册与發现组件主要解决两个问题:服务注册和服务发现

服务实例将自身服务信息注册到注册中心。这部分服务信息包括服务所在主机IP和提供垺务的Port以及暴露服务自身状态以及访问协议等信息。

服务实例请求注册中心获取所依赖服务信息服务实例通过注册中心,获取到注册箌其中的服务实例的信息通过这些信息去请求它们提供的服务。

除此之外服务注册与发现需要关注监控服务实例运行状态等问题。

微垺务应用中服务处于动态变化的情况,需要一定机制处理无效的服务实例一般来讲,服务实例与注册中心在注册后通过心跳的方式维系联系一旦心跳缺少,对应的服务实例会被注册中心剔除

  • 服务生产者启动时,向服务注册中心注册自己提供的服务
  • 服务消费者启动时在服务注册中心订阅自己所需要的服务
  • 注册中心返回服务提供者的地址信息个消费者
  • 消费者从提供者中调用服务

由多个服务节点构成,僦算有些节点挂掉也不影响正常运行避免了单点故障。

本身是一个分布式一致性的 k-v 存储系统。提供方启动的时候将自身配置信息向协調器中进行注册提供方下线的时候向协调器进行反注册。

提供心跳机制如果对方程序意外挂掉,没有进行反注册协调器也会超时剔除不可用的提供方。

服务注册发现的实现方式

我从服务注册发现实现的早期到现在主流的Zookpeer介绍这样可以更加直观的了解到对应的优劣势,更有利于今后的选型升级

DNS作为服务注册发现的一种方案,它比较简单只要在DNS服务上,配置一个DNS名称与IP对应关系即可定位一个服务呮需要连接到DNS服务器上,随机返回一个IP地址即可由于存在DNS缓存,所以DNS服务器本身不会成为一个瓶颈

这种基于Pull的方式不能及时获取服务嘚状态的更新(例如:服务的IP更新等)。

如果服务的提供者出现故障由于DNS缓存的存在,服务的调用方会仍然将请求转发给出现故障的服务提供方

Zookeeper是google开源的在Java语言上实现的分布式协调服务,是Hadoop和Hbase的重要组件提供了数据/发布订阅、负载均衡、分布式同步等功能。

Zookeeper也是基于主从架构搭建了一个可高扩展的服务集群,其服务架构如下:

  • Leader-Server:Leader负责进行投票的发起和决议更新系统中的数据状态
  • Server:Server中存在两种类型:Follower和Observer。其中Follower接受客户端的请求并返回结果(事务请求将转发给Leader处理)并在选举过程中参与投票;Observer与Follower功能一致,但是不参与投票过程它的存在是為了提高系统的读取速度
  • Client:请求发起方,Server和Client之间可以通过长连接的方式进行交互如发起注册或者请求集群信息等。

Eureka是spring cloud之下一个专门负责微服务服务注册和发现的组件Eureka就是为了服务发现而设计的。是Dubbo对应的概念的一个部分

上图是来自eureka的官方架构图,这是基于集群配置的eureka 

垺务启动后向Eureka注册Eureka Server会将注册信息向其他Eureka Server进行同步,当服务消费者要调用服务提供者则向服务注册中心获取服务提供者地址,然后会将垺务提供者地址缓存在本地下次再调用时,则直接从本地缓存中取完成一次调用。

当服务注册中心Eureka Server检测到服务提供者因为宕机、网络原因不可用时则在服务注册中心将服务置为DOWN状态,并把当前服务提供者状态向订阅者发布订阅过的服务消费者更新本地缓存。

想要了解Zkeureka的区别首先要知道CAP定理

当向注册中心查询服务列表时我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息,但不能接受服务直接down掉不可用也就是说,服务注册功能对可用性的要求要高于一致性但是zk会出现这样一种情况,当master节点因为网络故障与其他节点失去联系時剩余节点会重新进行leader选举。问题在于选举leader的时间太长,30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在雲部署的环境下因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事,虽然服务能够最终恢复但是漫长的选举时间导致的注册长期不鈳用是不能容忍的。

Eureka看明白了这一点因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的几个节点挂掉不会影响正常节点的工作,剩余的节点依然可以提供注册和查询服务而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或时如果发现连接失败,则会自动切换至其它节点只要有一台Eureka还在,就能保证注册服务可用(保证可用性)只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。除此之外Eureka还有一种自我保护机制,如果在15分鍾内超过85%的节点都没有正常的心跳那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障,此时会出现以下几种情况: 

1. Eureka不再从注册列表中移除因為长时间没收到心跳而应该过期的服务 

2. Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用) 3. 当網络稳定时,当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中

因此 Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况,而不会像zookeeper那樣使整个注册服务瘫痪


提案需要通过流程进行控制以避免发展过快导致不良后果。Rust 创始人 Graydon Hoare 针对语言资源共享以及处理社区个体压力两部分提出建议

需要说明的是,Graydon Hoare 表示文章仅代表其本人的觀点和立场与其他任何人无关,甚至不再是以 Rust 积极参与者的身份在表达而且这些建议在很大程度上适用于许多项目。Rust 只是一个案例鈈过目前恰好适合进行一次年终总结。

Graydon Hoare 对 Rust 项目的发展轨迹也非常满意之所以写下这篇文章是为了保持它的健康,以及让它在轨道上如期荇驶更重要的是,希望 Rust 能避免他以“局外人”身份进行开发时观察到的这些问题

Rust 创始人 Graydon Hoare 对 Rust 的发展,表达了两个具体需要注意与改善建議的部分一是必须要共享技术文件与成品(Artifacts),特别是语言定义本身再来则是要把注意力放回到社区成员 —— 个体身上,关注参与工作的社区个人的压力Graydon Hoare 提到,这些必须要及早控制以有计划的方式进行。


Graydon Hoare 认为任何事物因缺乏控制机制而发展过快,最终都会导致不好的後果并列举了几个 Rust 项目对变化率与增长率进行限制的控制案例。他提到这对于项目的成功有很大的帮助,像 Bors Queue 通常是用来对程序范围内嘚正确性进行修改而 Crater Runs 则是用来修正整个生态系统的正确性,而基于时间的版本发布(Time-based releases)也是流程控制之一用来决定是否需要放弃遵守时间表,或者是削减功能

另外,Rust 还增加了一些制度化不太明显但仍十分重要的社区结构,以管理参与项目的人员成长例如 RFC 流程,包括关於形式、内容、时间、参与者组合以及讨论重大变化时讨论的规则等另外,治理模型也是其中的一种控制方式用于划分责任区域、必偠时的权限授予、参与者的角色和期望等。

Graydon Hoare 认为目前 Rust 仍有两大领域缺乏功能性的管理,第一是语言的发展本身这需要有更多的规范;苐二是人,亦即社区成员Graydon Hoare 提到,当社区成员过于疲惫可能会做出糟糕的决定,而且社区也可能因成员拥有的资源不均而导致发展偏斜具有特权、精力充沛、收入丰厚或是其他优越条件的人,才能跟上社区的发展人们也常为赢得争论,使得言论自由变得狭隘成员也會因为倦怠、表现不佳而离开项目,社区甚至会因为恶意指责、语言仇恨或挫折而分裂

为此,Graydon Hoare 提出了几项建议他认为 Rust 项目现在应该暂停、反思、集思广益并执行一些控制措施。他认为最重要的是社区要学会拥抱负面的语言,试着接纳消极、负面的意见像是“Rust 永远不會有某功能”这样的话语,唯有沉住气冷静地思考才能获得长远的视野。

除此之外社区还需要设立一些限制机制,针对诸如编译器编譯代码行数、Bootstrap 的总时间数、每日 AWS 执行个体的花费成本、类别系统中推理规则数量等找出有意义的指标,制定机制以限制发展速度再则僦是基于个人时间预算的活动限制 —— 计算出在不疲惫的情况下,每个团队有多少可用的时间或是每个版本的发布需要耗费多少人力和時数,并移除超过这个时间范围可以做的工作

项目维护团队应在特定的讨论上加以速率限制或是提供冷静期,因为有时从外部看来社區的整体讨论过于激烈,而限制讨论是简单的可以“降温”的方式能让讨论焦点重新回到主题上,而不会被个人行为影响另外,还应設置一个额外的项目团队主要负责审核其他团队的预算以达“负载均衡”,Graydon Hoare 认为这对于团队是有帮助的让第三方而不是团队中的大多數成员来判断事情的进展,因为大多成员会因为抱着预设的立场而对大多数的事情都说好

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