
構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的前沿技術(shù)概述
第一部分存儲(chǔ)模型之前,先拋兩個(gè)問題:
1)這些存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),主要是來優(yōu)化什么操作的?
2)SSD對(duì)于這些存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)有什么樣的影響?
一. 存儲(chǔ)模型--讀和寫的取舍
一個(gè)好的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),我們希望的是更新數(shù)據(jù)快,查找特定的數(shù)據(jù)也快,最好占用空間還小,一般來說,這算得上是對(duì)存儲(chǔ)的終極要求了。
終極要求,這東西一般都是YY,但是,加上一定的限制條件,在特定的時(shí)期,數(shù)據(jù)大爆炸之前,單機(jī)時(shí)代,B樹這個(gè)結(jié)構(gòu),可以算得上是銀彈?;旧纤械?a href='/map/guanxixingshujuku/' style='color:#000;font-size:inherit;'>關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都采用這種結(jié)構(gòu)。SqlServer和Oracle都采用B樹,Mysql,Db2還有informix采用的B+樹,
磁盤讀數(shù)據(jù)和寫數(shù)據(jù)的過程,1)移動(dòng)磁頭到對(duì)用的扇區(qū),2)然后磁頭接觸磁道,寫或者讀數(shù)據(jù),3)通過總線傳輸?shù)絻?nèi)存或者寄存器。
磁頭移動(dòng)時(shí)間,十分之一秒的級(jí)別,讀寫的時(shí)間,按照普通磁盤,7200轉(zhuǎn)的,差不多在百分之一秒級(jí)不到,還有一個(gè)耗時(shí)就是總線傳輸時(shí)間,這個(gè)基本可以忽略,在10的8次方分之秒。
另一個(gè)背景知識(shí)是,文件系統(tǒng), 讀寫是有最小操作單位的塊,每次I/O操作,都是整塊操作。塊大小,跟文件系統(tǒng)的格式有關(guān),fat32,ext3/4等等,常見的塊大小4096個(gè)字節(jié),塊大小可以調(diào)整,塊,對(duì)應(yīng)到物理的扇區(qū)。
通過上面的分析,有效的優(yōu)化是降低磁頭定位的次數(shù);B樹就是綜合讀寫兩方面的需求,提出的對(duì)磁頭定位操作優(yōu)化的結(jié)構(gòu)。隱含的數(shù)據(jù)特征是:重查詢,輕新增,并發(fā)寫要求不高??偟臄?shù)據(jù)量優(yōu)先,單挑記錄會(huì)被反復(fù)更新,這剛好就是單機(jī)時(shí)代的數(shù)據(jù)特征。在做關(guān)系型數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)的時(shí)候,知道這點(diǎn)會(huì)比較有用。
B+樹和B*樹是B樹的兩種變形,B+樹降低了中間節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)大小,同樣的塊大小,可以存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù),檢索上更有效率,但是,實(shí)際數(shù)據(jù)讀取上有妥協(xié)。B*樹,相對(duì)于B數(shù)在節(jié)點(diǎn)的分裂,旋轉(zhuǎn),平衡方面有增強(qiáng)。
進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)據(jù)的特征有了變化,寫多讀少,數(shù)據(jù)具備熱點(diǎn)時(shí)間。有效期之后的數(shù)據(jù),就相當(dāng)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的歸檔。另外一個(gè)有利的變化,是內(nèi)存變得很便宜,可以用足夠低的成本hold住熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。這種前提下,順序?qū)懽龀志没?,熱點(diǎn)數(shù)據(jù)保持在內(nèi)存中,并且在內(nèi)存中進(jìn)行排序,保證順序?qū)懭氲臄?shù)據(jù)是有序的。
基于這樣的思路,就有了LSM-Tree和COLA-Tree兩種改進(jìn)。區(qū)別在于LSM的MemTable保持固定大小,持久化數(shù)據(jù)的索引都有compaction階段完成。COLA的思路,是Memtable就按照固定的邏輯完成索引更新。COLA里面是沒有Memtable這個(gè)名稱的。
基本上現(xiàn)存所有的NoSQL都是采用LSM-Tree的思路,除了TokuDB。
Cassandrda和LevelDB,需要特別提一下,他們兩個(gè)在Compaction階段的實(shí)現(xiàn),是參考了COLA的做法的,sstable做了分層合并。COLA在層之間,還引入了分形樹(Fractal Tree)的實(shí)現(xiàn),改進(jìn)索引性能,Cassandra和LevelDB是沒有,單層上數(shù)據(jù)檢索,還是采用的BloomFilter和二分法。
二.實(shí)時(shí)計(jì)算-精度和速度的權(quán)衡
純粹從性能對(duì)比,COLA跟B樹算是公平對(duì)決,數(shù)據(jù)如下:塊大小4098字節(jié)
查詢Cola比B樹慢12倍,插入速度是B樹的340倍。
LSM不具備可比性,更多靠cache命中的效率。
之前提到的問題,SSD的影響,這么看起來,SSD對(duì)B樹和Toku的影響要比LSM大(只是相對(duì)的),這些算法,對(duì)于ssd來說,算法對(duì)性能的影響并不重要,比較重要的反而是,通過算法降低,flash的讀寫次數(shù),達(dá)到延長ssd使用壽命和減少損壞率。
除了需要保存檢索數(shù)據(jù),還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,流計(jì)算,實(shí)時(shí)計(jì)算的框架,已經(jīng)是大數(shù)據(jù)里面到處可見,Storm,Spark Stream等等,這些流行框架更多是調(diào)度系統(tǒng),真正的計(jì)算還需要自己來實(shí)現(xiàn)。
在我現(xiàn)在的實(shí)際工作中,常見的有點(diǎn)難度的計(jì)有exist是否存在,distinct count 去重計(jì)數(shù),top n 等等在 window內(nèi)部。
所有這些計(jì)算,對(duì)于內(nèi)存都是很巨大的挑戰(zhàn)。可行的做法,就是引入精度,接受概率。
這些做法,在數(shù)據(jù)挖掘的領(lǐng)域,已經(jīng)是司空見慣的做法,比如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的Apriori跟Fp-growth等都引入的概率的做法。
很多程序員其實(shí)也用過,一說就知道,Bloom Filter做去重,接受一定概率的誤差,換來空間的減少,提升性能。
接下來介紹幾個(gè),我在實(shí)際工作中,用得比較多的方法,實(shí)際上是幾個(gè)概念。
1)Bloom Filter
2)Sketching
3)基數(shù)估計(jì)
BF略過,大家都知道。Sketching,用于做頻率估計(jì),估算數(shù)據(jù)流中每個(gè)數(shù)據(jù)的出現(xiàn)次數(shù)?;舅悸芬哺鶥F差不多,通過互相獨(dú)立的hash函數(shù)依次處理輸入,接受一定程度的正負(fù)錯(cuò)判,估計(jì)值在一定概率內(nèi)正確,這個(gè)概率可調(diào)整。這類方法的另一個(gè)優(yōu)勢是可以很容易實(shí)現(xiàn)分布式,能夠合并。
Sketch有幾個(gè)變種,basic sketch, counter sketch和counter min sketch,依次各有改進(jìn)。
Bf和counter min sketch算是當(dāng)前最優(yōu)的top n的方法。Cms對(duì)于重復(fù)度高的效果較好,重復(fù)度不高了,有基于cms基礎(chǔ)上的改進(jìn),counter-mean-min sketch。
上面在存儲(chǔ)模型中間沒有提到,cms還能夠用在nosql的range query索引上,不追求精確度,在性能方面完爆B樹。
基數(shù)估計(jì)也是類似的思路,用很少的空間,計(jì)算集合的勢,常見的算法有Linear counter,LogLog counter兩類,分別使用在重復(fù)情況比較明顯和重復(fù)情況相對(duì)于總量來說較低
Redis在支持bitmap之后,在2.8.9之后,直接提供了hyperloglog的支持,每個(gè) HyperLogLog 鍵只需要花費(fèi) 12 KB 內(nèi)存,就可以計(jì)算接近 2^64 個(gè)不同元素的基 數(shù)。線性的counter也可以直接利用bitmap實(shí)現(xiàn)。Hash函數(shù)的murmur是比較可以無腦使用的實(shí)現(xiàn)。
具體的算法描述,大家可以問百度,不細(xì)說了,知道有哪些可用場景就好。我們主要用在風(fēng)險(xiǎn)檢測的參數(shù)計(jì)算方面。
三.分布式持久化-CAP的妥協(xié)
對(duì)于分布式持久化的內(nèi)容,也扯兩句,我個(gè)人很喜歡Dynamo模型的對(duì)稱結(jié)構(gòu),BigTable的管理節(jié)點(diǎn)實(shí)在是不美觀。也就是zk和gossip+vector clock的戰(zhàn)爭,這種選擇也就決定了各自在CAP和ACID中間能夠達(dá)到的水平。
四.日志為中心的基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)
ArchSummit全球架構(gòu)師峰會(huì) 上我也推薦過kafka的作者寫的文章,在推薦一次,個(gè)人覺得每一個(gè)做分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)的架構(gòu)師,都應(yīng)該讀幾遍才好。
給大家看這樣一個(gè)圖
蘇寧現(xiàn)在整體數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)思路,差不多就是這樣,通過日志,串行所有操作,避免沖突?;旧蠞M足異地多活的需求。中間過程,分實(shí)時(shí)計(jì)算,批量計(jì)算并且在服務(wù)層合并數(shù)據(jù)。
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