11张图步步演进：你一定能看懂的【分布式系统】容错架构设计！

淡淡的烟草味﹌ 2021-11-19 14:30 173阅读 0赞

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**目录**

1.  TB级数据放在一台机器上：难啊！
2.  到底啥是分布式存储？
3.  啥又是分布式存储系统？
4.  某台机器宕机了咋办？
5.  Master节点如何感知到数据副本消失？
6.  如何复制副本保持足够副本数量？
7.  删除多余副本又该怎么做呢？
8.  全文总结

**“ **这篇文章，我们将用非常浅显易懂的语言，跟大家聊聊大规模分布式系统的容错架构设计。

虽然定位是有“分布式”、“容错架构”等看起来略显复杂的字眼，但是咱们还是按照老规矩：大白话 + 手绘数张彩图，逐步递进，让每个同学都能看懂这种复杂架构的设计思想。

**1、TB级数据放在一台机器上：难啊！**

咱们就用分布式存储系统举例，来聊一下容错架构的设计。

首先，我们来瞧瞧，到底啥是分布式存储系统呢？

其实特别的简单，咱们就用数据库里的一张表来举例。

比如你手头有个数据库，数据库里有一张特别大的表，里面有几十亿，甚至上百亿的数据。

更进一步说，假设这一张表的数据量多达几十个TB，甚至上百个TB，这时你觉得咋样？

当然是内心感到恐慌和无助了，因为如果你用MySQL之类的数据库，单台数据库服务器上的磁盘可能都不够放这一张表的数据！

咱们就来看看下面的这张图，来感受一下。

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**2、到底啥是分布式存储？**

所以，假如你手头有一个超大的数据集，几百TB！那你还是别考虑传统的数据库技术来存放了。

因为用一台数据库服务器可能根本都放不下，所以我们考虑一下分布式存储技术？对了！这才是解决这个问题的办法。

咱们完全可以搞多台机器嘛！比如搞20台机器，每台机器上就放1/20的数据。

举个例子，比如总共20TB的数据，在每台机器上只要把1TB就可以了，1TB应该还好吧？每台机器都可以轻松加愉快的放下这么多数据了。

所以说，把一个超大的数据集拆分成多片，给放到多台机器上去，这就是所谓的**分布式存储**。

咱们再看看下面的图。

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**3、啥又是分布式存储系统？**

分布式存储系统，当然就是负责把一个超大数据集拆分成多块，然后放到多台机器上来存储，接着统一管理这些分散在多台机器上存储的数据的一套系统。

比如说经典的hadoop就是这类系统，然后fastdfs也是类似的。

如果你可以脑洞打开，从思想本质共通的层面出发，那你会发现，其实类似elasticsearch、redis cluster等等系统，他本质都是如此。

这些都是基于分布式的系统架构，把超大数据拆分成多片给你存放在多台机器上。

咱们这篇文章是从分布式系统架构层面出发，不拘泥于任何一种技术，所以姑且可以设定：这套分布式存储系统，有两种进程。

一个进程是Master节点，就在一台机器上，负责统一管控分散在多台机器上的数据。

另外一批进程叫做Slave节点，每台机器上都有一个Slave节点，负责管理那台机器上的数据，跟Master节点进行通信。

咱们看看下面的图，通过图再来直观的看看上面的描述。

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**4、某台机器宕机了咋办？**

这个时候又有一个问题了，那么万一上面那20台机器上，其中1台机器宕机了咋整呢？

这就尴尬了，兄弟，这会导致本来完整的一份20TB的数据，最后有19TB还在了，有1TB的数据就搞丢了，因为那台机器宕机了啊。

所以说你当然不能允许这种情况的发生，这个时候就必须做一个数据副本的策略。

比如说，我们完全可以给每一台机器上的那1TB的数据做2个副本的冗余，放在别的机器上，然后呢，万一说某一台机器宕机，没事啊，因为其他机器上还有他的副本。

我们来看看这种多副本冗余的架构设计图。

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上面那个图里的浅蓝色的“1TB数据01”，代表的是20TB数据集中的第一个1TB数据分片。

图中可以看到，他就有3个副本，分别在三台机器中都有浅蓝色的方块，代表了他的三个副本。

这样的话，一份数据就有了3个副本了。其他的数据也是类似。

这个时候我们假设有一台机器宕机了，比如下面这台机器宕机，必然会导致“1TB数据01”这个数据分片的其中一个数据副本丢失。如下图所示：

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那这个时候要紧吗？不要紧，因为“1TB数据01”这个数据分片，他还有另外2个副本在存活的两台机器上呢！

所以如果有人要读取数据，完全可以从另外两台机器上随便挑一个副本来读取就可以了，数据不会丢的，不要紧张，大兄弟。

**5、Master节点如何感知到数据副本消失？**

现在有一个问题，比如说有个兄弟要读取“1TB数据01”这个数据分片，那么他就会找Master节点，说：

“你能不能告诉我“1TB数据01”这个数据分片人在哪里啊？在哪台机器上啊？我需要读他啊！”

我们来看看下面的图。

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那么这个时候，Master节点就需要从“1TB数据01”的3个副本里选择一个出来，告诉人家说：

“兄弟，在哪台哪台机器上，有1个副本，你可以去那台机器上读“1TB数据01”的一个副本就ok了。”

但是现在的问题是，Master节点此时还不知道“1TB数据01”的副本3已经丢失了，那万一Master节点还是通知人家去读取一个已经丢失的副本3，肯定是不可以的。

我们怎么才能让Master节点知道副本3已经丢失了呢？

其实也很简单，每台机器上负责管理数据的Slave节点，都每隔几秒（比如说1秒）给Master节点发送一个心跳。

那么，一旦Master节点发现一段时间（比如说30秒内）没收到某个Slave节点发送过来的心跳，此时就会认为这个Slave节点所在机器宕机了，那台机器上的数据副本都丢失了，然后Master节点就不会告诉别人去读那个丢失的数据副本。

大家看看下面的图，一旦Slave节点宕机，Master节点收不到心跳，就会认为那台机器上的副本3就已经丢失了，此时绝对不会让别人去读那台宕机机器上的副本3。

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那么此时，Master节点就可以通知人家去读“1TB数据01”的副本1或者副本2，哪个都行，因为那两个副本其实还是在的。

举个例子，比如可以通知客户端去读副本1，此时客户端就可以找那台机器上的Slave节点说要读取那个副本1。

整个过程如下图所示。

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**6、复制副本保持足够副本数量**

这个时候又有另外一个问题，那就是“1TB数据01”这个数据分片此时只有副本1和副本2这两个副本了，这就不足够3个副本啊。

因为我们预设的是每个数据分片都得有3个副本的。大家想想，此时如何给这个数据分片增加1个副本呢？

很简单，Master节点一旦感知到某台机器宕机，就能感知到某个数据分片的副本数量不足了。

此时，就会生成一个副本复制的任务，挑选另外一台机器来从有副本的机器去复制一个副本。

比如看下面的图，可以挑选第四台机器从第二台机器去复制一个副本。

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但是，现在这个复制任务是有了，我们怎么让机器4知道呢？

其实也很简单，机器4不是每秒都会发送一次心跳么？当机器4发送心跳过去的时候，Master节点就通过心跳响应把这个复制任务下发给机器4，让机器4从机器2复制一个副本好了。

同样，我们来一张图，看看这个过程：

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看上图，现在机器4上是不是又多了一个“1TB数据01”的副本3 ？那么“1TB数据01”这个数据分片是不是又变成3个副本了？

**7、删除多余副本**

那反过来，如果说此时机器3突然恢复了，他上面也有一个“1TB数据01”的副本3，相当于此时“1TB数据01”就有4个副本了，副本不就多余了吗？

没关系，一旦Master节点感知到机器3复活，会发现副本数量过多，此时会生成一个删除副本任务。

他会在机器3发送心跳的时候，下发一个删除副本的指令，让机器3删除自己本地多余的副本就可以了。这样，就可以保持副本数量只有3个。

一样的，大家来看看下面的图。

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**8、全文总结**

好了，到这里，通过超级大白话的讲解，还有十多张图的渐进式演进说明，相信大家以前即使不了解分布式系统，都绝对能理解一个分布式系统的**完整的数据容错架构**是如何设计的了。

实际上，这种数据分片存储 、多副本冗余、宕机感知、自动副本迁移、多余副本删除，这套机制，对于hadoop、elasticsearch等很多系统来说，都是类似的。

所以笔者在这里强烈建议大家，一定好好吸收一下这种分布式系统、中间件系统底层数据容错架构的思想。

这样，以后学习类似的一些技术的时候，对他们的原理、思想都会感到一种似曾相识的感觉。

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