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Posted to commits@pegasus.apache.org by gi...@apache.org on 2022/03/02 09:27:19 UTC
[incubator-pegasus-website] branch asf-site updated: Automatic Site Publish by Buildbot
This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
git-site-role pushed a commit to branch asf-site
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/incubator-pegasus-website.git
The following commit(s) were added to refs/heads/asf-site by this push:
new 9e7792c Automatic Site Publish by Buildbot
9e7792c is described below
commit 9e7792ca1ff95c4b97eedf4f56316aac0044987b
Author: buildbot <us...@infra.apache.org>
AuthorDate: Wed Mar 2 09:27:18 2022 +0000
Automatic Site Publish by Buildbot
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150 files changed, 2112 insertions(+), 2106 deletions(-)
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<title>Compile From Source | Pegasus</title>
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<h2 id="环境要求">环境要求</h2>
<ul>
- <li>GCC 4.9.4+</li>
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<li>CMake 3.11+</li>
</ul>
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<title>Meta Server 的设计 | Pegasus</title>
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<title>Replica Server 的设计 | Pegasus</title>
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<title>Pegasus 的 last_flushed_decree | Pegasus</title>
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<title>Pegasus 线程梳理 | Pegasus</title>
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<title>跨机房同步设计文档 | Pegasus</title>
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<title>我如何为 Pegasus 编写网站？ | Pegasus</title>
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<title>Partition Split设计文档 | Pegasus</title>
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<title>Bulk Load 设计文档 | Pegasus</title>
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<title>Pegasus Server 2.0.0 来了 | Pegasus</title>
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<title>Backup Request | Pegasus</title>
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<title>Bad Disk | Pegasus</title>
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<title>Cold Backup | Pegasus</title>
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<title>Compression | Pegasus</title>
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<title>Config | Pegasus</title>
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<title>Deployment | Pegasus</title>
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<title>Duplication | Pegasus</title>
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<meta property="og:description" content="在 pegasus 中，跨机房同步又被称为 热备份，或 duplication，简称 dup。这一功能的主要目的是保证 数据中心级别的可用性。当业务需要保证服务与数据能够容忍机房故障时，可以考虑使用此功能。" />
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<title>Experiences | Pegasus</title>
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<title>Hotspot Detection | Pegasus</title>
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@@ -19,11 +19,11 @@
<meta property="og:description" content="功能简介 Pegasus 是一个以 hash 分片打散数据的分布式存储系统。通常情况下，流量会均匀地打在集群中的所有节点上。但是在极端情况下，比如 hashkey 设计不合理、出现了热点事件/热点用户、业务代码逻辑错误等场景下，Pegasus 单机节点往往会负载过高从而影响服务整体的可用性。于是我们设计了一套热点检测方案帮助运维人员能及时发现热点问题并找出热点流量。" />
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<title>Manual Compact | Pegasus</title>
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<title>Meta Recovery | Pegasus</title>
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<title>Monitoring | Pegasus</title>
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s。 第一步: 配置Pegasus服务 Peg [...]
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<title>Partition Split | Pegasus</title>
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<title>Remote Commands | Pegasus</title>
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<title>Replica Recovery | Pegasus</title>
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<title>Scale In Out | Pegasus</title>
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<title>Table Env | Pegasus</title>
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<title>Table Migration | Pegasus</title>
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<title>Table Soft Delete | Pegasus</title>
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<title>Throttling | Pegasus</title>
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<title>Usage Scenario | Pegasus</title>
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<title>Whitelist | Pegasus</title>
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<title>Zk Migration | Pegasus</title>
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<title>Geo | Pegasus</title>
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<title>Pegasus 技术专栏 | Pegasus</title>
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<title>Cpp Client | Pegasus</title>
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<title>Clients | Pegasus</title>
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<title>Java Client | Pegasus</title>
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<title>Node Client | Pegasus</title>
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<title>Python Client | Pegasus</title>
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<title>Python2 Client | Pegasus</title>
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@@ -19,11 +19,11 @@
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<title>Python3 Client | Pegasus</title>
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<title>Scala Client | Pegasus</title>
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<meta property="og:title" content="Scala Client" />
@@ -19,11 +19,11 @@
<meta property="og:description" content="获取客户端 项目地址：Pegasus scala client 下载： git clone https://github.com/XiaoMi/pegasus-scala-client.git cd pegasus-scala-client 选择所使用的版本并构建，建议使用master版本。同时注意，scala客户端构建依赖Java客户端，请参考获取Java客户端在项目中添加Java依赖。你可以打包成Jar包进行使用： sbt package 或者，安装到本地的sbt repository，方便在sbt项目中使用： sbt publish-local 或者，安装到本地的maven repository： sbt publish-m2 项目默认使用scala-2.11进行构建，打包发布时则同时发布2.11版本（pegasus-scala-client_2.11）和2.12版本（pegasus-scala-client_2.12），如果你的项目使用sbt构建，则可配置为： //使用sbt仓库， [...]
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-{"@type":"BlogPosting","headline":"Scala Client","dateModified":"2021-11-26T07:32:36+00:00","datePublished":"2021-11-26T07:32:36+00:00","url":"/clients/scala-client","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"/clients/scala-client"},"description":"获取客户端 项目地址：Pegasus scala client 下载： git clone https://github.com/XiaoMi/pegasus-scala-client.git cd pegasus-scala-client 选择所使用的版本并构建，建议使用master版本。同时注意，scala客户端构建依赖Java客户端，请参考获取Java客户端在项目中添加Java依赖。你可以打包成Jar包进行使用： sbt package 或者，安装到本地的sbt repos [...]
+{"@context":"https://schema.org","@type":"BlogPosting","dateModified":"2022-03-02T09:27:15+00:00","datePublished":"2022-03-02T09:27:15+00:00","description":"获取客户端 项目地址：Pegasus scala client 下载： git clone https://github.com/XiaoMi/pegasus-scala-client.git cd pegasus-scala-client 选择所使用的版本并构建，建议使用master版本。同时注意，scala客户端构建依赖Java客户端，请参考获取Java客户端在项目中添加Java依赖。你可以打包成Jar包进行使用： sbt package 或者，安装到本地的sbt repository，方便在sbt项目中使用： sbt publish-local 或者，安装到本地的maven repository： sbt publish-m2 项目默认使用scala-2. [...]
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<title>Pegasus 社区 | Pegasus</title>
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-{"@type":"BlogPosting","headline":"Pegasus 社区","dateModified":"2021-11-26T07:32:36+00:00","datePublished":"2021-11-26T07:32:36+00:00","url":"/community/","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"/community/"},"@context":"https://schema.org"}</script>
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<title>Compile By Docker | Pegasus</title>
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<title>Compile From Source | Pegasus</title>
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<!-- End Jekyll SEO tag -->
</head>
@@ -865,7 +865,7 @@
<h2 id="环境要求">环境要求</h2>
<ul>
- <li>GCC 4.9.4+</li>
+ <li>GCC 5+</li>
<li>CMake 3.11+</li>
</ul>
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<title>Downloads | Pegasus</title>
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<meta property="og:title" content="Downloads" />
@@ -19,11 +19,11 @@
<meta property="og:description" content="我们推荐下载遵循ASF Release Policy发布的源码包： 执行以下操作来验证release包的正确性： 下载Package包和Checksum文件来验证checksum，执行以下命令： Linux: sha512sum -c apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.sha512 MacOS: shasum -a 512 -c apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.sha512 下载Package包和Signature文件来验证签名，执行以下命令： 导入KEYS文件 到GPG keychain：gpg --import KEYS 执行命令 gpg --verify apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.asc apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip" />
<meta property="og:site_name" content="Pegasus" />
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-<meta property="article:published_time" content="2021-11-26T07:32:36+00:00" />
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<meta name="twitter:card" content="summary" />
<meta property="twitter:title" content="Downloads" />
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-{"@type":"BlogPosting","headline":"Downloads","dateModified":"2021-11-26T07:32:36+00:00","datePublished":"2021-11-26T07:32:36+00:00","url":"/docs/downloads/","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"/docs/downloads/"},"description":"我们推荐下载遵循ASF Release Policy发布的源码包： 执行以下操作来验证release包的正确性： 下载Package包和Checksum文件来验证checksum，执行以下命令： Linux: sha512sum -c apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.sha512 MacOS: shasum -a 512 -c apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.sha512 下载Package包和Signatur [...]
+{"@context":"https://schema.org","@type":"BlogPosting","dateModified":"2022-03-02T09:27:15+00:00","datePublished":"2022-03-02T09:27:15+00:00","description":"我们推荐下载遵循ASF Release Policy发布的源码包： 执行以下操作来验证release包的正确性： 下载Package包和Checksum文件来验证checksum，执行以下命令： Linux: sha512sum -c apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.sha512 MacOS: shasum -a 512 -c apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.sha512 下载Package包和Signature文件来验证签名，执行以下命令： 导入KEYS文件 到GPG keychain：gpg --import KEYS 执行命令 gpg --verify apac [...]
<!-- End Jekyll SEO tag -->
</head>
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index d7d0eea..7a797ea 100644
--- a/output/docs/en/administration/index.html
+++ b/output/docs/en/administration/index.html
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<title>Index | Pegasus</title>
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<meta property="og:title" content="Index" />
@@ -19,11 +19,11 @@
<meta property="og:description" content="TRANSLATING" />
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<meta name="twitter:card" content="summary" />
<meta property="twitter:title" content="Index" />
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-{"@type":"BlogPosting","headline":"Index","dateModified":"2021-11-26T07:32:36+00:00","datePublished":"2021-11-26T07:32:36+00:00","url":"/docs/en/administration/","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"/docs/en/administration/"},"description":"TRANSLATING","@context":"https://schema.org"}</script>
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<title>Docs | Pegasus</title>
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<meta property="og:description" content="本文档既是面向Pegasus的运维人员，也是面向使用Pegasus的业务开发者。本文档正在持续改善中，你能够在 https://github.com/apache/incubator-pegasus-website 这里找到文档所在仓库。非常欢迎你帮助我们改善文档。" />
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<meta property="twitter:title" content="Docs" />
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-{"@type":"BlogPosting","headline":"Docs","dateModified":"2021-11-26T07:32:36+00:00","datePublished":"2021-11-26T07:32:36+00:00","url":"/docs/","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"/docs/"},"description":"本文档既是面向Pegasus的运维人员，也是面向使用Pegasus的业务开发者。本文档正在持续改善中，你能够在 https://github.com/apache/incubator-pegasus-website 这里找到文档所在仓库。非常欢迎你帮助我们改善文档。","@context":"https://schema.org"}</script>
+{"@context":"https://schema.org","@type":"BlogPosting","dateModified":"2022-03-02T09:27:15+00:00","datePublished":"2022-03-02T09:27:15+00:00","description":"本文档既是面向Pegasus的运维人员，也是面向使用Pegasus的业务开发者。本文档正在持续改善中，你能够在 https://github.com/apache/incubator-pegasus-website 这里找到文档所在仓库。非常欢迎你帮助我们改善文档。","headline":"Docs","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"/docs/"},"url":"/docs/"}</script>
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<title>Shell | Pegasus</title>
<meta name="generator" content="Jekyll v4.2.1" />
<meta property="og:title" content="Shell" />
@@ -19,11 +19,11 @@
<meta property="og:description" content="Pegasus提供了Shell工具，用于查看集群相关信息，创建/删除表，操作数据等。" />
<meta property="og:site_name" content="Pegasus" />
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@@ -869,7 +869,7 @@
<h2 id="环境要求">环境要求</h2>
<ul>
- <li>GCC 4.9.4+</li>
+ <li>GCC 5+</li>
<li>CMake 3.11+</li>
</ul>
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<title>Meta Server 的设计 | Pegasus</title>
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<title>Replica Server 的设计 | Pegasus</title>
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<title>Pegasus 的 last_flushed_decree | Pegasus</title>
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<title>Pegasus 线程梳理 | Pegasus</title>
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<title>跨机房同步设计文档 | Pegasus</title>
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<title>我如何为 Pegasus 编写网站？ | Pegasus</title>
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<title>Partition Split设计文档 | Pegasus</title>
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<title>Bulk Load 设计文档 | Pegasus</title>
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<title>Pegasus Server 2.0.0 来了 | Pegasus</title>
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<title>Backup Request | Pegasus</title>
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<title>Bad Disk | Pegasus</title>
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<title>Deployment | Pegasus</title>
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<title>Table Soft Delete | Pegasus</title>
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<title>Throttling | Pegasus</title>
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<title>Java Client | Pegasus</title>
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<title>Node Client | Pegasus</title>
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<title>Python Client | Pegasus</title>
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<title>Python2 Client | Pegasus</title>
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<title>Python3 Client | Pegasus</title>
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<title>Scala Client | Pegasus</title>
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<title>Pegasus Community | Pegasus</title>
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<title>Compile By Docker | Pegasus</title>
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<title>Compile From Source | Pegasus</title>
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-{"@type":"BlogPosting","headline":"Compile From Source","dateModified":"2021-11-26T07:32:36+00:00","datePublished":"2021-11-26T07:32:36+00:00","url":"/docs/build/compile-from-source/","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"/docs/build/compile-from-source/"},"description":"Pegasus supports Linux only. Please don’t hesitate to contact us via Github Issues when you encountered any problem.","@context":"https://schema.org"}</script>
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<!-- End Jekyll SEO tag -->
</head>
@@ -869,7 +869,7 @@
<h2 id="requirements">Requirements</h2>
<ul>
- <li>GCC 4.9.4+</li>
+ <li>GCC 5+</li>
<li>CMake 3.11+</li>
</ul>
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@@ -10,7 +10,7 @@
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<title>Downloads | Pegasus</title>
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<meta property="og:title" content="Downloads" />
@@ -19,11 +19,11 @@
<meta property="og:description" content="We recommend downloading the signed source release that follows ASF Release Policy: To verify the integrity of the release, check the following: Verify the checksum by downloading the Package and the Checksum file, and running the following command: On Linux: sha512sum -c apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.sha512 On MacOS: shasum -a 512 -c apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.sha512 Verify the signature by downloading the Package and the S [...]
<meta property="og:site_name" content="Pegasus" />
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+{"@context":"https://schema.org","@type":"BlogPosting","dateModified":"2022-03-02T09:27:15+00:00","datePublished":"2022-03-02T09:27:15+00:00","description":"We recommend downloading the signed source release that follows ASF Release Policy: To verify the integrity of the release, check the following: Verify the checksum by downloading the Package and the Checksum file, and running the following command: On Linux: sha512sum -c apache-pegasus-2.3.0-incubating-src.zip.sha512 On MacOS: shasu [...]
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<title>Index | Pegasus</title>
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<title>Docs | Pegasus</title>
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<title>Shell | Pegasus</title>
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-{"@type":"BlogPosting","headline":"Shell","dateModified":"2021-11-26T07:32:36+00:00","datePublished":"2021-11-26T07:32:36+00:00","url":"/docs/tools/shell/","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"/docs/tools/shell/"},"description":"Pegasus提供了Shell工具，用于查看集群相关信息，创建/删除表，操作数据等。","@context":"https://schema.org"}</script>
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+<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" ><generator uri="https://jekyllrb.com/" version="4.2.1">Jekyll</generator><link href="/en/feed.xml" rel="self" type="application/atom+xml" /><link href="/en/" rel="alternate" type="text/html" /><updated>2022-03-02T09:27:15+00:00</updated><id>/feed.xml</id><title type="html">Pegasus</title><entry><title type="html">Pegasus Server 2.0.0 来了</title><link href="/en/2020/06/19/pegasus-2.0.0-is-out.html" rel="altern [...]
-<blockquote>
- <p>Github Release: <a href="https://github.com/apache/incubator-pegasus/releases/tag/v2.0.0">https://github.com/apache/incubator-pegasus/releases/tag/v2.0.0</a></p>
-</blockquote>
+<blockquote>
+ <p>Github Release: <a href="https://github.com/apache/incubator-pegasus/releases/tag/v2.0.0">https://github.com/apache/incubator-pegasus/releases/tag/v2.0.0</a></p>
+</blockquote>
-<h2 id="跨机房异步复制">跨机房异步复制</h2>
+<h2 id="跨机房异步复制">跨机房异步复制</h2>
-<p>通过这个功能，我们可以把一个Pegasus表同时部署在主-备双集群上，从而支持业务的异地容灾，因为理论上双集群同时抖动甚至故障的概率要比单集群低很多。作为一个附带的优点，P99延迟相比单集群也会有显著改善。</p>
+<p>通过这个功能，我们可以把一个Pegasus表同时部署在主-备双集群上，从而支持业务的异地容灾，因为理论上双集群同时抖动甚至故障的概率要比单集群低很多。作为一个附带的优点，P99延迟相比单集群也会有显著改善。</p>
-<p>这个方案唯一的代价是成本。因为一个数据写两份到双集群，总写入量翻倍，我们需要更多的机器来支持双倍写入量。</p>
+<p>这个方案唯一的代价是成本。因为一个数据写两份到双集群，总写入量翻倍，我们需要更多的机器来支持双倍写入量。</p>
-<h2 id="backup-request">Backup Request</h2>
+<h2 id="backup-request">Backup Request</h2>
-<p>该功能的意义在于以牺牲读一致性为代价, 换取更稳定的延迟。在推荐，广告等场景中，一致性的牺牲往往是可容忍的。</p>
+<p>该功能的意义在于以牺牲读一致性为代价, 换取更稳定的延迟。在推荐，广告等场景中，一致性的牺牲往往是可容忍的。</p>
-<p>Backup Request 的实现原理很简单，如果 Pegasus 客户端发现访问延迟超过一定阈值，则会自动访问备节点。这对改善长尾延迟（tail latency）非常有帮助。在我们的测试下，长尾延迟（P999读）往往能降低 2-5 倍。</p>
+<p>Backup Request 的实现原理很简单，如果 Pegasus 客户端发现访问延迟超过一定阈值，则会自动访问备节点。这对改善长尾延迟（tail latency）非常有帮助。在我们的测试下，长尾延迟（P999读）往往能降低 2-5 倍。</p>
-<h2 id="扩容优化">扩容优化</h2>
+<h2 id="扩容优化">扩容优化</h2>
-<p>此前Pegasus在扩容时的大量数据搬迁会造成用户读延迟增高，我们研究后发现，其原因是新节点一边搬迁数据，一边提供读服务。</p>
+<p>此前Pegasus在扩容时的大量数据搬迁会造成用户读延迟增高，我们研究后发现，其原因是新节点一边搬迁数据，一边提供读服务。</p>
-<p>通过扩容优化工具，Pegasus集群的新节点会在数据迁移完成后，才提供读服务。在测试下，使用该工具能将扩容时的P999读延迟显著降低20~30倍(600ms-&gt;20ms)。</p>
+<p>通过扩容优化工具，Pegasus集群的新节点会在数据迁移完成后，才提供读服务。在测试下，使用该工具能将扩容时的P999读延迟显著降低20~30倍(600ms->20ms)。</p>
-<h2 id="冷备份限流">冷备份限流</h2>
+<h2 id="冷备份限流">冷备份限流</h2>
-<p>此前Pegasus缺少对冷备份的限流, 容易导致快照数据上传至FDS(小米内部对象存储)时的流量过高。现在我们补齐了这个缺陷。</p>
+<p>此前Pegasus缺少对冷备份的限流, 容易导致快照数据上传至FDS(小米内部对象存储)时的流量过高。现在我们补齐了这个缺陷。</p>
-<h2 id="结语">结语</h2>
+<h2 id="结语">结语</h2>
-<p>这次我们将版本号推进到 2.0，主要是因为该版本引入了向下不兼容的修改。因此我们也同时发布了 1.12-comp-with-2.0 版本，在出现问题而需要紧急回退的时候，可以回退至该版本。待问题修复后，可以继续升级至 2.0.0。</p>
+<p>这次我们将版本号推进到 2.0，主要是因为该版本引入了向下不兼容的修改。因此我们也同时发布了 1.12-comp-with-2.0 版本，在出现问题而需要紧急回退的时候，可以回退至该版本。待问题修复后，可以继续升级至 2.0.0。</p>
-<p>当然，更多改进还在路上。Pegasus 2.0.0 只是我们在上一个阶段的成果，我们将会更快地推进 Pegasus 的开发进程，以提供一个更稳定，更高效，更易用的存储系统。</p>
+<p>当然，更多改进还在路上。Pegasus 2.0.0 只是我们在上一个阶段的成果，我们将会更快地推进 Pegasus 的开发进程，以提供一个更稳定，更高效，更易用的存储系统。</p>
-<p><strong>最后，感谢所有使用过，参与过Pegasus的同学的支持。</strong></p>
+<p><strong>最后，感谢所有使用过，参与过Pegasus的同学的支持。</strong></p>
-<blockquote>
- <p>PS: 上述功能的详细测试细节后续会以博客形式发布</p>
-</blockquote></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">Pegasus Server 又发布新版本了！在去年的几个版本演进中，我们把工作的重点放在了Pegasus的服务稳定性上。在今年的 2.0.0 版本中，我们更进一步，提供了如下几个能够显著减少延迟和抖动的机制。</summary></entry><entry><title type="html">Bulk Load 设计文档</title><link href="/en/2020/02/18/bulk-load-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Bulk Load 设计文档" /><published>2020-02-18T00:00:00+00:00</published><updated>2020-02-18T00:00:00+00:00</updated><id>/2020/02/18/bulk-load-design</id><c [...]
+<blockquote>
+ <p>PS: 上述功能的详细测试细节后续会以博客形式发布</p>
+</blockquote>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[Pegasus Server 又发布新版本了！在去年的几个版本演进中，我们把工作的重点放在了Pegasus的服务稳定性上。在今年的 2.0.0 版本中，我们更进一步，提供了如下几个能够显著减少延迟和抖动的机制。]]></summary></entry><entry><title type="html">Bulk Load 设计文档</title><link href="/en/2020/02/18/bulk-load-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Bulk Load 设计文档" /><published>2020-02-18T00:00:00+00:00</published><updated>2020-02-18T00:00:00+00:00</updated><id>/2020/02/18/bulk-load-desi [...]
-<p>Pegasus是强一致的分布式KV存储系统，每次写入数据时，需要每个partition的三个副本都写成功才会真正写下数据。而在业务实际使用上，发现向pegasus灌数据需要耗费大量时间，因此pegasus希望能够实现类似于HBase的bulk load功能，在尽量对读写影响小的情况下，能够快速灌入大量数据。</p>
+<p>Pegasus是强一致的分布式KV存储系统，每次写入数据时，需要每个partition的三个副本都写成功才会真正写下数据。而在业务实际使用上，发现向pegasus灌数据需要耗费大量时间，因此pegasus希望能够实现类似于HBase的bulk load功能，在尽量对读写影响小的情况下，能够快速灌入大量数据。</p>
-<p>HBase提供多种写入数据的方式，Bulk Load是其中一种。HBase数据是以HFile的格式存储在HDFS上，Bulk load通过MapReduce等离线方式直接将数据组织成HFile格式的文件，再将这些文件导入到HBase的Region中，更详细的说明可参见 <a href="http://hbase.apache.org/book.html#arch.bulk.load">HBase book bulk load</a><br />
-Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件中，借鉴HBase的实现，Pegasus bulk load也首先离线生成用户数据，再直接将数据导入到RocksDB中来。RocksDB支持ingestion SST file的功能，详情可参见wiki: <a href="https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Creating-and-Ingesting-SST-files">Creating and Ingesting SST files</a></p>
+<p>HBase提供多种写入数据的方式，Bulk Load是其中一种。HBase数据是以HFile的格式存储在HDFS上，Bulk load通过MapReduce等离线方式直接将数据组织成HFile格式的文件，再将这些文件导入到HBase的Region中，更详细的说明可参见 <a href="http://hbase.apache.org/book.html#arch.bulk.load">HBase book bulk load</a><br />
+Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件中，借鉴HBase的实现，Pegasus bulk load也首先离线生成用户数据，再直接将数据导入到RocksDB中来。RocksDB支持ingestion SST file的功能，详情可参见wiki: <a href="https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Creating-and-Ingesting-SST-files">Creating and Ingesting SST files</a></p>
-<p>因此，Bulk load整体流程可分为以下三个步骤：（1）离线生成SST文件；（2）下载SST文件；（3）导入SST文件。本设计文档侧重于描述Pegasus server如何处理和进行Bulk load，如何离线生成SST文件不在本文档介绍之内。</p>
+<p>因此，Bulk load整体流程可分为以下三个步骤：（1）离线生成SST文件；（2）下载SST文件；（3）导入SST文件。本设计文档侧重于描述Pegasus server如何处理和进行Bulk load，如何离线生成SST文件不在本文档介绍之内。</p>
-<h2 id="概念说明">概念说明</h2>
+<h2 id="概念说明">概念说明</h2>
-<h3 id="离线存储路径">离线存储路径</h3>
+<h3 id="离线存储路径">离线存储路径</h3>
-<p>目前Bulk load支持使用<a href="http://docs.api.xiaomi.com/fds/introduction.html">XiaoMi/FDS</a>作为离线生成SST文件的存储介质，并且要求生成的SST文件被组织成如下的路径：</p>
+<p>目前Bulk load支持使用<a href="http://docs.api.xiaomi.com/fds/introduction.html">XiaoMi/FDS</a>作为离线生成SST文件的存储介质，并且要求生成的SST文件被组织成如下的路径：</p>
-<pre><code class="language-txt">&lt;bulk_load_root&gt;/&lt;cluster_name&gt;/&lt;app_name&gt;/{bulk_load_info}
- /&lt;partition_index&gt;/&lt;file_name&gt;
- /&lt;partition_index&gt;/{bulk_load_metadata}
-</code></pre>
+<pre><code class="language-txt"><bulk_load_root>/<cluster_name>/<app_name>/{bulk_load_info}
+ /<partition_index>/<file_name>
+ /<partition_index>/{bulk_load_metadata}
+</code></pre>
-<p>在生成SST文件时，需要指定待导入数据的表名和所在集群名称，每个表需要有一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_info</code>文件，每个partition除了SST文件之外还需要有一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_metadata</code>文件。<br />
-<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_info</code>文件存储着待导入数据的表名、app_id和partition_count，这个文件的作用是用来在开始bulk_load时进行检查，检查表的信息是否匹配。<br />
-<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_metadata</code>则存储着partition待导入所有文件的名称，大小和md5值，以及所有文件的总大小。这个文件的作用是在下载SST文件时，进行下载进度统计和校验。<br />
-我们目前在fds上为同一张表只保留一个bulk load的路径，这里毕竟只是一个中间路径，没有保留多个的必要性。</p>
+<p>在生成SST文件时，需要指定待导入数据的表名和所在集群名称，每个表需要有一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_info</code>文件，每个partition除了SST文件之外还需要有一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_metadata</code>文件。<br />
+<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_info</code>文件存储着待导入数据的表名、app_id和partition_count，这个文件的作用是用来在开始bulk_load时进行检查，检查表的信息是否匹配。<br />
+<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_metadata</code>则存储着partition待导入所有文件的名称，大小和md5值，以及所有文件的总大小。这个文件的作用是在下载SST文件时，进行下载进度统计和校验。<br />
+我们目前在fds上为同一张表只保留一个bulk load的路径，这里毕竟只是一个中间路径，没有保留多个的必要性。</p>
-<h3 id="bulk-load状态">bulk load状态</h3>
+<h3 id="bulk-load状态">bulk load状态</h3>
-<pre><code class="language-thrift">enum bulk_load_status
+<pre><code class="language-thrift">enum bulk_load_status
{
BLS_INVALID,
BLS_DOWNLOADING,
@@ -75,28 +75,28 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
BLS_PAUSED,
BLS_CANCELED
}
-</code></pre>
+</code></pre>
-<p>我们为bulk load定义了多种状态，表app和每个partition都将有bulk load status，更多关于bulk load status的描述请参见后文。</p>
+<p>我们为bulk load定义了多种状态，表app和每个partition都将有bulk load status，更多关于bulk load status的描述请参见后文。</p>
-<h3 id="zookeeper上的路径">zookeeper上的路径</h3>
+<h3 id="zookeeper上的路径">zookeeper上的路径</h3>
-<p>首先，bulk load在app_info中新增了一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_bulk_loading</code>的成员变量，用来标志当前表是否在进行bulk load，会在开始bulk load被设置为true，在bulk load成功或失败的时候被设置为false。<br />
-由于bulk load是由meta驱动的，meta存储bulk load的状态，为了防止meta宕机后的状态丢失，bulk load的状态需要持久化到zookeeper上，bulk load的存储路径如下：</p>
+<p>首先，bulk load在app_info中新增了一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_bulk_loading</code>的成员变量，用来标志当前表是否在进行bulk load，会在开始bulk load被设置为true，在bulk load成功或失败的时候被设置为false。<br />
+由于bulk load是由meta驱动的，meta存储bulk load的状态，为了防止meta宕机后的状态丢失，bulk load的状态需要持久化到zookeeper上，bulk load的存储路径如下：</p>
-<pre><code class="language-txt">&lt;cluster_root&gt;/bulk_load/&lt;app_id&gt;/{app_bulk_load_info}
- /&lt;partition_index&gt;/{partition_bulk_load_info}
-</code></pre>
+<pre><code class="language-txt"><cluster_root>/bulk_load/<app_id>/{app_bulk_load_info}
+ /<partition_index>/{partition_bulk_load_info}
+</code></pre>
-<p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">app_bulk_load_info</code>存储着app的bulk load状态和fds基本信息，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_bulk_load_info</code>存储着partition的bulk load状态和bulk_load_metadata。</p>
+<p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">app_bulk_load_info</code>存储着app的bulk load状态和fds基本信息，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_bulk_load_info</code>存储着partition的bulk load状态和bulk_load_metadata。</p>
-<h2 id="整体流程">整体流程</h2>
+<h2 id="整体流程">整体流程</h2>
-<h3 id="start-bulk-load">Start bulk load</h3>
+<h3 id="start-bulk-load">Start bulk load</h3>
-<pre><code class="language-txt">
+<pre><code class="language-txt">
+--------+ bulk load +------------+ create path +-----------+
-| client -----------&gt; meta_server --------------&gt; zookeeper |
+| client -----------> meta_server --------------> zookeeper |
+--------+ +-----^------+ +-----------+
|
| verification
@@ -105,24 +105,24 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| fds |
+------------+
-</code></pre>
-
-<ol>
- <li>client给meta server发送开始bulk load的request
- <ul>
- <li>检查参数: 检查表是否存在，表是否已经在进行bulk load，检查remote bulk_load_info文件中的数据是否合法等</li>
- <li>将meta server状态设置为steady，尽量避免进行load balance</li>
- <li>在zk上创建表的bulk load路径，创建每个partition的路径</li>
- <li>将表bulk load状态设置为downloading，并将每个partition的bulk load状态设置成downloading</li>
- <li>给每个partition发送bulk load request</li>
- <li>当给所有partition都发送request之后返回ERR_OK给client</li>
- </ul>
- </li>
-</ol>
-
-<h3 id="download-sst-files">download SST files</h3>
-
-<pre><code class="language-txt"> +---------+
+</code></pre>
+
+<ol>
+ <li>client给meta server发送开始bulk load的request
+ <ul>
+ <li>检查参数: 检查表是否存在，表是否已经在进行bulk load，检查remote bulk_load_info文件中的数据是否合法等</li>
+ <li>将meta server状态设置为steady，尽量避免进行load balance</li>
+ <li>在zk上创建表的bulk load路径，创建每个partition的路径</li>
+ <li>将表bulk load状态设置为downloading，并将每个partition的bulk load状态设置成downloading</li>
+ <li>给每个partition发送bulk load request</li>
+ <li>当给所有partition都发送request之后返回ERR_OK给client</li>
+ </ul>
+ </li>
+</ol>
+
+<h3 id="download-sst-files">download SST files</h3>
+
+<pre><code class="language-txt"> +---------+
| meta |
+----^----+
|
@@ -130,7 +130,7 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| (downloading)
|
+----v----+
- ---&gt;| primary |&lt;---
+ --->| primary |<---
| +----^----+ |
| | | group bulk load request/response
| | | (downloading)
@@ -145,34 +145,34 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| fds |
+--------------------------+
-</code></pre>
-
-<ol>
- <li>meta给primary发送bulk load request
- <ul>
- <li>将partition的bulk load状态设置为downloading</li>
- <li>在本地创建临时的bulk load文件夹，存储下载的SST文件</li>
- <li>从fds上下载bulk_load_metadata文件，并解析文件</li>
- <li>根据metadata文件逐一下载SST文件，并校验md5值</li>
- <li>更新下载进度，若下载完成则将状态从downloading更新为downloaded</li>
- </ul>
- <ul>
- <li>给secondary发送group_bulk_load_request
- - 上报整个group的下载状态和进度给meta</li>
- </ul>
- </li>
- <li>primary给secondary发送group bulk load request
- <ul>
- <li>同2的步骤，secondary从fds上下载并校验文件</li>
- <li>把下载状态和进度回复给primary</li>
- </ul>
- </li>
- <li>当meta收到partition完成下载，将partition bulk load状态设置为downloaded，若所有partition都为downloaded，app bulk load状态设置为downloaded</li>
-</ol>
-
-<h3 id="ingest-sst-files">ingest SST files</h3>
-
-<pre><code class="language-txt"> +-----------+
+</code></pre>
+
+<ol>
+ <li>meta给primary发送bulk load request
+ <ul>
+ <li>将partition的bulk load状态设置为downloading</li>
+ <li>在本地创建临时的bulk load文件夹，存储下载的SST文件</li>
+ <li>从fds上下载bulk_load_metadata文件，并解析文件</li>
+ <li>根据metadata文件逐一下载SST文件，并校验md5值</li>
+ <li>更新下载进度，若下载完成则将状态从downloading更新为downloaded</li>
+ </ul>
+ <ul>
+ <li>给secondary发送group_bulk_load_request
+ - 上报整个group的下载状态和进度给meta</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>primary给secondary发送group bulk load request
+ <ul>
+ <li>同2的步骤，secondary从fds上下载并校验文件</li>
+ <li>把下载状态和进度回复给primary</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>当meta收到partition完成下载，将partition bulk load状态设置为downloaded，若所有partition都为downloaded，app bulk load状态设置为downloaded</li>
+</ol>
+
+<h3 id="ingest-sst-files">ingest SST files</h3>
+
+<pre><code class="language-txt"> +-----------+
| meta |
+-----------+
| |
@@ -180,46 +180,46 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| | (ingesting)
| |
+--v-----v--+
- ---&gt;| primary |&lt;---
+ --->| primary |<---
| +---^---^---+ |
| | | | group bulk load request/response
| | | 2pc | (ingesting)
| | | |
+-----v-----+ | | +-----v-----+
-| secondary |&lt;- -&gt;| secondary |
+| secondary |<- ->| secondary |
+-----------+ +-----------+
-</code></pre>
-<p>在ingesting阶段，meta与primary会有两种rpc，一种是和download阶段相同的bulk load request，用来交互ingest的状态，另一种是特殊的ingest rpc，用来执行真正的ingest操作。这两种rpc分别如下步骤的3和2所述，这里的2,3并不表示执行顺序。</p>
-
-<ol>
- <li>当app状态被设置为downloaded之后，将每个partition状态设置为ingesting，当所有partition均为ingesting时，app的bulk load status会被设置为ingesting</li>
- <li>当app状态为ingesting，meta会给所有primary发送ingest rpc
- <ul>
- <li>ingest rpc是一类特殊的写请求，primary收到后会执行2pc，每个replica的RocksDB在收到ingest请求后会将指定路径上的SST文件ingest到RocksDB中，在这个过程中，meta类似于用户client，发送了一个特殊的写请求</li>
- <li>当primary收到ingest rpc后会拒绝写入新数据，直到三备份都完成ingest之后再恢复写数据</li>
- </ul>
- </li>
- <li>当partition被设置为ingesting之后，meta会给primary发送bulk load request
- <ul>
- <li>若partition当前bulk load status为downloaded，则更新状态为ingesting，若是primary，则会给secondary发送group_bulk_load_request</li>
- <li>若partition的状态已经是ingesting，则secondary上报ingest的状态给primary，primary上报整个group的ingest状态给meta</li>
- </ul>
- </li>
- <li>若meta发现partition三备份都完成了ingest，则会将bulk load status设置为succeed，当所有partition都为succeed，app bulk load状态设置为succeed。</li>
-</ol>
-
-<h3 id="finish-bulk-load">finish bulk load</h3>
-
-<pre><code class="language-txt"> +---------+ remove path +-----------+
- | meta | --------------&gt; zookeeper |
+</code></pre>
+<p>在ingesting阶段，meta与primary会有两种rpc，一种是和download阶段相同的bulk load request，用来交互ingest的状态，另一种是特殊的ingest rpc，用来执行真正的ingest操作。这两种rpc分别如下步骤的3和2所述，这里的2,3并不表示执行顺序。</p>
+
+<ol>
+ <li>当app状态被设置为downloaded之后，将每个partition状态设置为ingesting，当所有partition均为ingesting时，app的bulk load status会被设置为ingesting</li>
+ <li>当app状态为ingesting，meta会给所有primary发送ingest rpc
+ <ul>
+ <li>ingest rpc是一类特殊的写请求，primary收到后会执行2pc，每个replica的RocksDB在收到ingest请求后会将指定路径上的SST文件ingest到RocksDB中，在这个过程中，meta类似于用户client，发送了一个特殊的写请求</li>
+ <li>当primary收到ingest rpc后会拒绝写入新数据，直到三备份都完成ingest之后再恢复写数据</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>当partition被设置为ingesting之后，meta会给primary发送bulk load request
+ <ul>
+ <li>若partition当前bulk load status为downloaded，则更新状态为ingesting，若是primary，则会给secondary发送group_bulk_load_request</li>
+ <li>若partition的状态已经是ingesting，则secondary上报ingest的状态给primary，primary上报整个group的ingest状态给meta</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>若meta发现partition三备份都完成了ingest，则会将bulk load status设置为succeed，当所有partition都为succeed，app bulk load状态设置为succeed。</li>
+</ol>
+
+<h3 id="finish-bulk-load">finish bulk load</h3>
+
+<pre><code class="language-txt"> +---------+ remove path +-----------+
+ | meta | --------------> zookeeper |
+---------+ +-----------+
|
| bulk load request/response
| (succeed)
|
+----v----+
- ---&gt;| primary |&lt;---
+ --->| primary |<---
| +----^----+ |
| | group bulk load/response
| | (succeed)
@@ -228,123 +228,123 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| secondary | | secondary |
+-----------+ +-----------+
-</code></pre>
+</code></pre>
-<ol>
- <li>meta给primary发送bulk load request
- <ul>
- <li>若partition当前bulk load status为ingesting，则更新状态为succeed，若是primary，则会给secondary发送group_bulk_load_request</li>
- <li>若partition的状态已经是succeed，primary和secondary都会删除本地的bulk load文件夹，将bulk load状态设置为invalid</li>
- </ul>
- </li>
- <li>若meta发现表的所有partition都完成了bulk load则会删除zk上的bulk load文件夹</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>meta给primary发送bulk load request
+ <ul>
+ <li>若partition当前bulk load status为ingesting，则更新状态为succeed，若是primary，则会给secondary发送group_bulk_load_request</li>
+ <li>若partition的状态已经是succeed，primary和secondary都会删除本地的bulk load文件夹，将bulk load状态设置为invalid</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>若meta发现表的所有partition都完成了bulk load则会删除zk上的bulk load文件夹</li>
+</ol>
-<h3 id="download阶段的补充说明">download阶段的补充说明</h3>
+<h3 id="download阶段的补充说明">download阶段的补充说明</h3>
-<p>在download阶段，我们选择了primary和secondary同时从fds上下载文件的方式。若只有primary下载文件，再由secondary去learn这些数据可能存在两个问题。一方面，bulk load会下载大量数据，secondary需要从primary learn大量数据，而若三备份同时从fds上下载文件，我们可以对同时执行下载的replica个数进行限制，并且异步低优先级的执行这个下载任务，这样能尽可能减少对正常读写的影响。另一方面，若采用learn的形式，每个partition完成下载的时间点是不确定的，这对何时开始进入需要拒绝客户端写请求的ingest状态带来较大麻烦，而在现在的实现中，三备份同时下载，并且secondary向primary上报进度，primary向meta上报进度，meta server能够确定何时可以开始执行ingest。</p>
+<p>在download阶段，我们选择了primary和secondary同时从fds上下载文件的方式。若只有primary下载文件，再由secondary去learn这些数据可能存在两个问题。一方面，bulk load会下载大量数据，secondary需要从primary learn大量数据，而若三备份同时从fds上下载文件，我们可以对同时执行下载的replica个数进行限制，并且异步低优先级的执行这个下载任务，这样能尽可能减少对正常读写的影响。另一方面，若采用learn的形式，每个partition完成下载的时间点是不确定的，这对何时开始进入需要拒绝客户端写请求的ingest状态带来较大麻烦，而在现在的实现中，三备份同时下载，并且secondary向primary上报进度，primary向meta上报进度，meta server能够确定何时可以开始执行ingest。</p>
-<h3 id="ingest阶段的补充说明">ingest阶段的补充说明</h3>
+<h3 id="ingest阶段的补充说明">ingest阶段的补充说明</h3>
-<p>RocksDB在执行ingest SST文件时，为了保证数据一致性会拒绝写请求，因此在bulk load的ingestion阶段，pegasus也会拒绝客户端的写请求。同时，由于RocksDB的ingest操作是一个同步的耗时操作，ingest所用的时间会随着SST文件的大小和个数的增长而增长，因此ingest不能在replication线程池中执行，否则会阻塞replication线程池中执行的操作，如meta与replica之间的config同步，replica之间的group_check等。在目前的实现中，为ingestion定义了一个新的线程池，thread_count为24与replication线程池一致，尽可能减少ingestion阶段的时间，因为这段时间是不可写的。</p>
+<p>RocksDB在执行ingest SST文件时，为了保证数据一致性会拒绝写请求，因此在bulk load的ingestion阶段，pegasus也会拒绝客户端的写请求。同时，由于RocksDB的ingest操作是一个同步的耗时操作，ingest所用的时间会随着SST文件的大小和个数的增长而增长，因此ingest不能在replication线程池中执行，否则会阻塞replication线程池中执行的操作，如meta与replica之间的config同步，replica之间的group_check等。在目前的实现中，为ingestion定义了一个新的线程池，thread_count为24与replication线程池一致，尽可能减少ingestion阶段的时间，因为这段时间是不可写的。</p>
-<p>Ingest rpc和传统写请求也有不同，在pegasus现在的设计中一主一备也可以写成功，而ingest不同，若当前group不是健康的一主两备就会直接认为ingest失败。</p>
+<p>Ingest rpc和传统写请求也有不同，在pegasus现在的设计中一主一备也可以写成功，而ingest不同，若当前group不是健康的一主两备就会直接认为ingest失败。</p>
-<pre><code class="language-thrift">enum ingestion_status
+<pre><code class="language-thrift">enum ingestion_status
{
IS_INVALID,
IS_RUNNING,
IS_SUCCEED,
IS_FAILED
}
-</code></pre>
+</code></pre>
-<p>我们还为ingest定义了如上状态，在未进行bulk load和开始bulk load时，状态为IS_INVALID, 在bulk load状态被设置为ingesting时，ingest状态为IS_RUNNING，在RocksDB执行ingest之后依照ingest的结果被设置为IS_SUCCEED或IS_FAILED，在bulk load全部完成后会被重新设置为IS_INVALID。</p>
+<p>我们还为ingest定义了如上状态，在未进行bulk load和开始bulk load时，状态为IS_INVALID, 在bulk load状态被设置为ingesting时，ingest状态为IS_RUNNING，在RocksDB执行ingest之后依照ingest的结果被设置为IS_SUCCEED或IS_FAILED，在bulk load全部完成后会被重新设置为IS_INVALID。</p>
-<h2 id="异常处理">异常处理</h2>
+<h2 id="异常处理">异常处理</h2>
-<p>在bulk load的设计中，若replica发生config变换，进程挂掉或者机器宕机，meta server都会认为本次bulk load失败。因为一旦出现如上问题，replica group的一主两备的信息都可能发生变化，而bulk load需要三备份都从fds上下载SST文件并ingest到RocksDB中。因此在遇到如上问题时候，meta都会将app状态重新设置为downloading，重新开始bulk load。在bulk load过程中，最耗时的是下载SST文件，只要保证重新下载的时间较短，那么在failover阶段重新开始bulk load也不会开销过大。目前下载文件时，会先检查本地是否存在同名文件，若存在同名文件并且md5与远端文件相同则无需重新下载，这样能保证无需重复下载文件。结合了failover的bulk load status转换如下图所示：</p>
+<p>在bulk load的设计中，若replica发生config变换，进程挂掉或者机器宕机，meta server都会认为本次bulk load失败。因为一旦出现如上问题，replica group的一主两备的信息都可能发生变化，而bulk load需要三备份都从fds上下载SST文件并ingest到RocksDB中。因此在遇到如上问题时候，meta都会将app状态重新设置为downloading，重新开始bulk load。在bulk load过程中，最耗时的是下载SST文件，只要保证重新下载的时间较短，那么在failover阶段重新开始bulk load也不会开销过大。目前下载文件时，会先检查本地是否存在同名文件，若存在同名文件并且md5与远端文件相同则无需重新下载，这样能保证无需重复下载文件。结合了failover的bulk load status转换如下图所示：</p>
-<pre><code class="language-txt"> Invalid
+<pre><code class="language-txt"> Invalid
|
Err v
- ---------Downloading &lt;---------|
+ ---------Downloading <---------|
| | |
| v Err |
- | Downloaded ---------&gt;|
+ | Downloaded --------->|
| | |
| IngestErr v Err |
- |&lt;------- Ingesting ---------&gt;|
+ |<------- Ingesting --------->|
| | |
v v Err |
- Failed Succeed ---------&gt;|
-</code></pre>
+ Failed Succeed --------->|
+</code></pre>
-<ul>
- <li>在downloaded, succeed阶段遇到问题都会回退到downloading</li>
- <li>若在downloading阶段遇到问题，如远端文件不存在等问题，会直接转换成failed状态，删除本地和zk上的bulk load文件夹</li>
- <li>比较特殊的是ingesting，如果遇到的是timeout或者2pc导致的问题会回退到downloading阶段重新开始，若遇到的RocksDB的ingest问题则会直接认为bulk load失败</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>在downloaded, succeed阶段遇到问题都会回退到downloading</li>
+ <li>若在downloading阶段遇到问题，如远端文件不存在等问题，会直接转换成failed状态，删除本地和zk上的bulk load文件夹</li>
+ <li>比较特殊的是ingesting，如果遇到的是timeout或者2pc导致的问题会回退到downloading阶段重新开始，若遇到的RocksDB的ingest问题则会直接认为bulk load失败</li>
+</ul>
-<p>为了更好的管理和控制bulk load，当集群负载较重时，为了保证集群的稳定性，可能需要暂停bulk load或者取消bulk load，结合暂停和取消功能的bulk load status转换如下图所示：</p>
+<p>为了更好的管理和控制bulk load，当集群负载较重时，为了保证集群的稳定性，可能需要暂停bulk load或者取消bulk load，结合暂停和取消功能的bulk load status转换如下图所示：</p>
-<pre><code class="language-txt"> Invalid
+<pre><code class="language-txt"> Invalid
| pause
- cancel v ----------&gt;
- |&lt;------- Downloading &lt;---------- Paused
+ cancel v ---------->
+ |<------- Downloading <---------- Paused
| | restart
| cancel v
- |&lt;------- Downloaded
+ |<------- Downloaded
| |
| cancel v
- |&lt;------- Ingesting
+ |<------- Ingesting
| |
| cancel v
- |&lt;------- Succeed
+ |<------- Succeed
|
v
- Canceled &lt;--------------------------- Failed
+ Canceled <--------------------------- Failed
cancel
-</code></pre>
+</code></pre>
-<ul>
- <li>只有在app状态为downloading时，才能pause bulk load，在暂停之后可以restart bulk load，会重新到downloading状态</li>
- <li>cancel可以从任何一个状态转换，取消bulk load会删除已经下载的文件，删除remote stroage的bulk load状态，就像bulk load成功或者失败一样，cancel bulk load能够确保bulk load停止。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>只有在app状态为downloading时，才能pause bulk load，在暂停之后可以restart bulk load，会重新到downloading状态</li>
+ <li>cancel可以从任何一个状态转换，取消bulk load会删除已经下载的文件，删除remote stroage的bulk load状态，就像bulk load成功或者失败一样，cancel bulk load能够确保bulk load停止。</li>
+</ul>
-<p>若meta server出现进程挂掉或者机器宕机等问题，新meta会从zk上获得bulk load状态信息。zk上的<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk load</code>文件夹存储着每个正在进行bulk load的表和partition的信息，meta server需要将这些信息同步到内存中，并根据其中的状态继续进行bulk load。</p>
+<p>若meta server出现进程挂掉或者机器宕机等问题，新meta会从zk上获得bulk load状态信息。zk上的<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk load</code>文件夹存储着每个正在进行bulk load的表和partition的信息，meta server需要将这些信息同步到内存中，并根据其中的状态继续进行bulk load。</p>
-<p>需要说明的是，如果在bulk load在ingestion阶段失败或者在ingestion阶段执行cancel bulk load操作，可能会出现部分partition完成ingestion，而部分失败或者被cancel的情况，即部分partition成功导入了数据，部分partition没有导入数据的现象。</p>
+<p>需要说明的是，如果在bulk load在ingestion阶段失败或者在ingestion阶段执行cancel bulk load操作，可能会出现部分partition完成ingestion，而部分失败或者被cancel的情况，即部分partition成功导入了数据，部分partition没有导入数据的现象。</p>
-<h2 id="ingest的数据一致性">ingest的数据一致性</h2>
+<h2 id="ingest的数据一致性">ingest的数据一致性</h2>
-<p>RocksDB在ingest时提供两种模式，一种是认为ingestion的文件数据是最新的，另一种则认为它们是最老的，目前我们认为ingestion的数据是最新的。
-即如下图所示：</p>
+<p>RocksDB在ingest时提供两种模式，一种是认为ingestion的文件数据是最新的，另一种则认为它们是最老的，目前我们认为ingestion的数据是最新的。
+即如下图所示：</p>
-<pre><code class="language-txt">ingest(a=2) -&gt; a = 2
-write(a=1) ingest(a=2) -&gt; a = 2
-write(a=1) ingest(a=2) write(a=3) -&gt; a = 3
-write(a=1) ingest(a=2) del(a) -&gt; a not existed
-</code></pre>
+<pre><code class="language-txt">ingest(a=2) -> a = 2
+write(a=1) ingest(a=2) -> a = 2
+write(a=1) ingest(a=2) write(a=3) -> a = 3
+write(a=1) ingest(a=2) del(a) -> a not existed
+</code></pre>
-<h2 id="todo">TODO</h2>
+<h2 id="todo">TODO</h2>
-<ol>
- <li>允许配置RocksDB ingest的更多参数</li>
- <li>考虑bulk load如何计算CU</li>
-</ol></content><author><name>何昱晨</name></author><summary type="html">功能简介</summary></entry><entry><title type="html">Partition Split设计文档</title><link href="/en/2020/02/06/partition-split-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Partition Split设计文档" /><published>2020-02-06T00:00:00+00:00</published><updated>2020-02-06T00:00:00+00:00</updated><id>/2020/02/06/partition-split-design</id><content type="html" xml:base="/2020/02/06/partition-split-design.html"><p>关于parti [...]
+<ol>
+ <li>允许配置RocksDB ingest的更多参数</li>
+ <li>考虑bulk load如何计算CU</li>
+</ol>]]></content><author><name>何昱晨</name></author><summary type="html"><![CDATA[功能简介]]></summary></entry><entry><title type="html">Partition Split设计文档</title><link href="/en/2020/02/06/partition-split-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Partition Split设计文档" /><published>2020-02-06T00:00:00+00:00</published><updated>2020-02-06T00:00:00+00:00</updated><id>/2020/02/06/partition-split-design</id><content type="html" xml:base="/2020/02/06/partition-split-design.html"><![CDAT [...]
-<hr />
+<hr />
-<h2 id="功能简介">功能简介</h2>
+<h2 id="功能简介">功能简介</h2>
-<p>Pegasus在创建table时需要指定partition个数，且该个数为2的幂次。然而，在原有设计中，表的partition个数并不会随着数据量变化而动态变化。在用户的数据量和访问QPS增加，当前partition个数无法满足需求之前，我们需要人工地增加partition数目，避免阈值达到后的服务降级。</p>
+<p>Pegasus在创建table时需要指定partition个数，且该个数为2的幂次。然而，在原有设计中，表的partition个数并不会随着数据量变化而动态变化。在用户的数据量和访问QPS增加，当前partition个数无法满足需求之前，我们需要人工地增加partition数目，避免阈值达到后的服务降级。</p>
-<p>为了简化系统的设计和实现，我们这里要求增加后的partition个数必须是之前的2倍。若原partition个数为8，split后partition个数将变成16。具体来说，原partition序号为 [0, 7]，split后partition序号为 [0, 15]，0号partition将分裂为0号与8号，以此类推。</p>
+<p>为了简化系统的设计和实现，我们这里要求增加后的partition个数必须是之前的2倍。若原partition个数为8，split后partition个数将变成16。具体来说，原partition序号为 [0, 7]，split后partition序号为 [0, 15]，0号partition将分裂为0号与8号，以此类推。</p>
-<p>下图显示了表id为1，0号partition在split前后的示意图：</p>
+<p>下图显示了表id为1，0号partition在split前后的示意图：</p>
-<pre><code class="language-txt"> +------+ +------+ +------+
+<pre><code class="language-txt"> +------+ +------+ +------+
| 1.0 | | 1.0 | | 1.0 |
+------+ +------+ +------+
primary secondary secondary
@@ -361,23 +361,23 @@ write(a=1) ingest(a=2) del(a) -&gt; a not existed
| 1.0 | | 1.0 | | 1.0 | | 1.8 | | 1.8 | | 1.8 |
+------+ +------+ +------+ +------+ +------+ +------+
primary secondary secondary primary secondary secondary
-</code></pre>
+</code></pre>
-<h2 id="整体流程">整体流程</h2>
+<h2 id="整体流程">整体流程</h2>
-<p>为了方便描述和画示意图，我们将整体流程分为下面3个部分：</p>
+<p>为了方便描述和画示意图，我们将整体流程分为下面3个部分：</p>
-<ul>
- <li>开始partition split</li>
- <li>replica执行partition split</li>
- <li>注册child partition</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>开始partition split</li>
+ <li>replica执行partition split</li>
+ <li>注册child partition</li>
+</ul>
-<h3 id="start-partition-split">Start partition split</h3>
+<h3 id="start-partition-split">Start partition split</h3>
-<pre><code class="language-txt">
+<pre><code class="language-txt">
+--------+ split +------------+ partition_count*2 +-----------+
-| client ----------&gt; meta_server --------------------&gt; zookeeper |
+| client ----------> meta_server --------------------> zookeeper |
+--------+ +------------+ +-----------+
|
| on_config_sync
@@ -386,47 +386,47 @@ write(a=1) ingest(a=2) del(a) -&gt; a not existed
| primary partition |
+-------------------+
-</code></pre>
+</code></pre>
-<p>开始partition split的流程如上图所示：</p>
+<p>开始partition split的流程如上图所示：</p>
-<ol>
- <li>client发送partition split请求给meta server；</li>
- <li>meta_server收到请求后，将执行如下操作：
- <ul>
- <li>检查请求的参数，如app是否存在、partition_count是否正确等，若参数检查正常则继续执行，否则返回错误给client;</li>
- <li>修改zookeeper以及meta内存中的partition_count为新partition_count；</li>
- <li>在meta_server内存中为新增的partition初始化数据结构partition_config，并将其ballot设为-1；</li>
- <li>返回ERR_OK给client</li>
- </ul>
- </li>
- <li>每个partition的primary通过与meta server之间的config_sync发现meta_server同步的partition_count为本地partition_count的2倍，则开始执行本replica group的split</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>client发送partition split请求给meta server；</li>
+ <li>meta_server收到请求后，将执行如下操作：
+ <ul>
+ <li>检查请求的参数，如app是否存在、partition_count是否正确等，若参数检查正常则继续执行，否则返回错误给client;</li>
+ <li>修改zookeeper以及meta内存中的partition_count为新partition_count；</li>
+ <li>在meta_server内存中为新增的partition初始化数据结构partition_config，并将其ballot设为-1；</li>
+ <li>返回ERR_OK给client</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>每个partition的primary通过与meta server之间的config_sync发现meta_server同步的partition_count为本地partition_count的2倍，则开始执行本replica group的split</li>
+</ol>
-<h3 id="execute-partition-split">Execute partition split</h3>
+<h3 id="execute-partition-split">Execute partition split</h3>
-<p>partition split是指replica group中的每个replica一分为二的过程。一般来说，一个replica group会包括一个primary和两个secondary共三个replica，分裂后，会新增三个replica，并分别对应前面的一主两备。我们称之前的三个replica为parent，新增的为child。</p>
+<p>partition split是指replica group中的每个replica一分为二的过程。一般来说，一个replica group会包括一个primary和两个secondary共三个replica，分裂后，会新增三个replica，并分别对应前面的一主两备。我们称之前的三个replica为parent，新增的为child。</p>
-<p>partition split的过程与learn比较类似，但也有一定的区别。learn是potential secondary从primary上拷贝数据，它们位于两台不同的机器；而split是三个child分别从它们对应的parent复制数据，child与parent在同一台机器上，并在同一个盘上。因此，child可以：</p>
+<p>partition split的过程与learn比较类似，但也有一定的区别。learn是potential secondary从primary上拷贝数据，它们位于两台不同的机器；而split是三个child分别从它们对应的parent复制数据，child与parent在同一台机器上，并在同一个盘上。因此，child可以：</p>
-<ul>
- <li>直接复制parent内存中的mutation，而无需对mutation进行序列化和反序列化；</li>
- <li>直接读取private log并replay private log，而无需再拷贝private log；</li>
- <li>直接apply parent生成的rocksdb checkpoint，而无需进行sst文件的拷贝。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>直接复制parent内存中的mutation，而无需对mutation进行序列化和反序列化；</li>
+ <li>直接读取private log并replay private log，而无需再拷贝private log；</li>
+ <li>直接apply parent生成的rocksdb checkpoint，而无需进行sst文件的拷贝。</li>
+</ul>
-<pre><code class="language-txt">+--------+ +-------+
+<pre><code class="language-txt">+--------+ +-------+
| parent | | child |
+--------+ +-------+
| 4. create child |
- |----------------------------------&gt;|
+ |---------------------------------->|
| |
| 5. async learn |
- |----------------------------------&gt;|
+ |---------------------------------->|
| (2pc async) |
| |
| 6. finish async learn |
- |&lt;----------------------------------|
+ |<----------------------------------|
| (send to primary parent) |
| |
| 7. all child finish async learn |
@@ -434,165 +434,165 @@ write(a=1) ingest(a=2) del(a) -&gt; a not existed
| （2pc sync, wait for sync_point) |
| |
| 8. update child partition_count |
- |----------------------------------&gt;|
+ |---------------------------------->|
| |
| 9. update partition_count ack |
- |&lt;---------------------------------&gt;|
+ |<--------------------------------->|
| |
-</code></pre>
-
-<p>replica执行partition split的流程如上图所示：</p>
-
-<ol>
- <li>primary parent创建自己的child，child的ballot以及app_info.partition_count设为与parent相等，同时，让child的数据与parent位于同一块磁盘。并且，通过group_check通知各个secondary创建他们的child;</li>
- <li>child异步learn parent的状态
- <ul>
- <li>复制parent的prepare list;</li>
- <li>apply parent的checkpoint;</li>
- <li>读取private log并relay log;</li>
- <li>复制parent内存中的mutation;</li>
- <li>在这期间，parent收到的写请求也会异步地复制给child</li>
- </ul>
- </li>
- <li>当child完成异步复制之后，会给primary parent发送通知</li>
- <li>当primary parent收到所有child的通知之后，将写请求改为同步复制
- <ul>
- <li>在此后的2PC过程中，secondary都必须收到child的回复后才能向primary回复ACK，而primary也必须收到child的确认才可以commit</li>
- <li>我们将同步复制模式后的第一个decree称为<strong><code class="language-plaintext highlighter-rouge">同步点</code></strong>，当同步点mutation commit后，所有的child已拥有所需的全部数据</li>
- </ul>
- </li>
- <li>primary通知所有的child更新partition_count为新partition_count，并把该信息写入磁盘文件.app_info中</li>
- <li>当primary收到所有child更新partition_count成功的ack后，准备向meta_server注册child</li>
-</ol>
-
-<h3 id="register-child">Register child</h3>
-
-<pre><code class="language-txt">+----------------+ 10. register child +-------------+ +-----------+
-| |-------------------&gt;| | 11. update child config | |
-| parent primary | | meta_server |------------------------&gt;| zookeeper |
-| |&lt;-------------------| | | |
+</code></pre>
+
+<p>replica执行partition split的流程如上图所示：</p>
+
+<ol>
+ <li>primary parent创建自己的child，child的ballot以及app_info.partition_count设为与parent相等，同时，让child的数据与parent位于同一块磁盘。并且，通过group_check通知各个secondary创建他们的child;</li>
+ <li>child异步learn parent的状态
+ <ul>
+ <li>复制parent的prepare list;</li>
+ <li>apply parent的checkpoint;</li>
+ <li>读取private log并relay log;</li>
+ <li>复制parent内存中的mutation;</li>
+ <li>在这期间，parent收到的写请求也会异步地复制给child</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>当child完成异步复制之后，会给primary parent发送通知</li>
+ <li>当primary parent收到所有child的通知之后，将写请求改为同步复制
+ <ul>
+ <li>在此后的2PC过程中，secondary都必须收到child的回复后才能向primary回复ACK，而primary也必须收到child的确认才可以commit</li>
+ <li>我们将同步复制模式后的第一个decree称为<strong><code class="language-plaintext highlighter-rouge">同步点</code></strong>，当同步点mutation commit后，所有的child已拥有所需的全部数据</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>primary通知所有的child更新partition_count为新partition_count，并把该信息写入磁盘文件.app_info中</li>
+ <li>当primary收到所有child更新partition_count成功的ack后，准备向meta_server注册child</li>
+</ol>
+
+<h3 id="register-child">Register child</h3>
+
+<pre><code class="language-txt">+----------------+ 10. register child +-------------+ +-----------+
+| |------------------->| | 11. update child config | |
+| parent primary | | meta_server |------------------------>| zookeeper |
+| |<-------------------| | | |
+----------------+ ack +-------------+ +-----------+
|
| 12. active child
+-------v---------+
| child primary |
+-----------------+
-</code></pre>
-
-<p>注册child的流程如上图所示：</p>
-
-<ol>
- <li>primary向meta server注册child partition
- <ul>
- <li>将child的ballot设为ballot(parent) + 1</li>
- <li>parent暂时拒绝读写访问，此时，parent和child都不响应client的读写请求</li>
- <li>向meta_server发送注册child的请求</li>
- </ul>
- </li>
- <li>meta_server收到注册请求后，将更新child的partition_configuration，并将它写入zookeeper和内存，然后返回ERR_OK给primary parent</li>
- <li>primary从meta_server收到注册成功的回复，先激活child：
- <ul>
- <li>将对应的child的状态由PS_PARTITION_SPLIT改为PS_PRIMARY；</li>
- <li>这个升级为PS_PRIMARY的child会通过group_check让其它机器上的child升级为PS_SECONARY。此时, child partition可以开始提供正常的读写服务</li>
- </ul>
- </li>
- <li>primary parent通知所有的seconadary更新app_info.partition_count，并恢复读写服务。</li>
-</ol>
-
-<p>在第13步之前，parent与child所对应的所有读写请求都由parent处理；在第13步之后，parent将拒绝child对应的请求。</p>
-
-<h2 id="split过程中如何处理client请求">split过程中如何处理client请求</h2>
-
-<p>我们引入<strong><code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_version</code></strong>这个概念，来保证client读写数据的正确性，即，不要把数据写错地方，不要读到错误的数据，不要读不到数据。</p>
-
-<blockquote>
- <p>partition_version是primary内存中的一个变量，一般应为partition_count – 1，在split过程中拒绝读写时候会被设置为-1</p>
-</blockquote>
-
-<p>client在向server端发读写请求时，会在请求的header中带上所访问的hash_key的hash值，primary将此hash值与partition_version进行按位与操作，检查结果是否等于partitionId。
-检查的过程用伪代码表示如下：</p>
-
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>if partition_version == -1
+</code></pre>
+
+<p>注册child的流程如上图所示：</p>
+
+<ol>
+ <li>primary向meta server注册child partition
+ <ul>
+ <li>将child的ballot设为ballot(parent) + 1</li>
+ <li>parent暂时拒绝读写访问，此时，parent和child都不响应client的读写请求</li>
+ <li>向meta_server发送注册child的请求</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>meta_server收到注册请求后，将更新child的partition_configuration，并将它写入zookeeper和内存，然后返回ERR_OK给primary parent</li>
+ <li>primary从meta_server收到注册成功的回复，先激活child：
+ <ul>
+ <li>将对应的child的状态由PS_PARTITION_SPLIT改为PS_PRIMARY；</li>
+ <li>这个升级为PS_PRIMARY的child会通过group_check让其它机器上的child升级为PS_SECONARY。此时, child partition可以开始提供正常的读写服务</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>primary parent通知所有的seconadary更新app_info.partition_count，并恢复读写服务。</li>
+</ol>
+
+<p>在第13步之前，parent与child所对应的所有读写请求都由parent处理；在第13步之后，parent将拒绝child对应的请求。</p>
+
+<h2 id="split过程中如何处理client请求">split过程中如何处理client请求</h2>
+
+<p>我们引入<strong><code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_version</code></strong>这个概念，来保证client读写数据的正确性，即，不要把数据写错地方，不要读到错误的数据，不要读不到数据。</p>
+
+<blockquote>
+ <p>partition_version是primary内存中的一个变量，一般应为partition_count – 1，在split过程中拒绝读写时候会被设置为-1</p>
+</blockquote>
+
+<p>client在向server端发读写请求时，会在请求的header中带上所访问的hash_key的hash值，primary将此hash值与partition_version进行按位与操作，检查结果是否等于partitionId。
+检查的过程用伪代码表示如下：</p>
+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>if partition_version == -1
return ERR_OBJECT_NOT_FOUND
-elif partition_version &amp; hash ! = partition
+elif partition_version & hash ! = partition
return ERR_PARENT_PARTITION_MISUSED
return ERR_OK
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>client收到ERR_OBJECT_NOT_FOUND时，会从meta_server更新当前partition的信息；收到ERR_PARENT_PARTITION_MISUSED时，会更新table所有partition的信息。信息更新后，再向正确的partition重发请求</p>
+<p>client收到ERR_OBJECT_NOT_FOUND时，会从meta_server更新当前partition的信息；收到ERR_PARENT_PARTITION_MISUSED时，会更新table所有partition的信息。信息更新后，再向正确的partition重发请求</p>
-<p>下面举一个例子来分析partition_version的作用：<br />
-假设split前，table的partition个数为4，split后为8，client需要读写hash_key的hash值为5的key-value，</p>
+<p>下面举一个例子来分析partition_version的作用：<br />
+假设split前，table的partition个数为4，split后为8，client需要读写hash_key的hash值为5的key-value，</p>
-<ol>
- <li>split前，hash % partition_count = 5%4 = 1，访问replica1，正确</li>
- <li>split命令发出后</li>
- <li>
- <div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>partition_count(meta) = 8
+<ol>
+ <li>split前，hash % partition_count = 5%4 = 1，访问replica1，正确</li>
+ <li>split命令发出后</li>
+ <li>
+ <div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>partition_count(meta) = 8
ballot(replica5) = -1
partition_count(replica1) = 4
partition_version(replica1) = 4–1 = 3
-</code></pre></div> </div>
- </li>
-</ol>
-
-<ul>
- <li>对于之前加入的client，由于缓存，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_count(client-old) = 4</code>，会访问replica1</li>
- <li>对于此时新加入的client，它从meta得到新的状态，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_count(client-new) = 8</code>，通过<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash % partition_count = 5%8 = 5</code>得知应该访问replica5，但是，ballot(replica5) = -1，client知道replica5暂不存在，所以根据<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash % (partition_count / 2) = 1</code>，会访问replica1，replica1收到请求后，检查<code class=" [...]
- <ol>
- <li>split完成后</li>
- </ol>
- </li>
-</ul>
-
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>partition_count(replica1) = partition_count(replica5) = 8
+</code></pre></div> </div>
+ </li>
+</ol>
+
+<ul>
+ <li>对于之前加入的client，由于缓存，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_count(client-old) = 4</code>，会访问replica1</li>
+ <li>对于此时新加入的client，它从meta得到新的状态，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_count(client-new) = 8</code>，通过<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash % partition_count = 5%8 = 5</code>得知应该访问replica5，但是，ballot(replica5) = -1，client知道replica5暂不存在，所以根据<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash % (partition_count / 2) = 1</code>，会访问replica1，replica1收到请求后，检查<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash & partition_version(replica1) = [...]
+ <ol>
+ <li>split完成后</li>
+ </ol>
+ </li>
+</ul>
+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>partition_count(replica1) = partition_count(replica5) = 8
partition_version(replica1) = partition_version(replica5) = 7
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<ul>
- <li>对于之前的cilent，由于缓存的原因，继续访问replica1，但replica1收到请求后，检查<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash &amp; partition(replica1) = 5 % 8 = 5</code>，由于5不等于partitionId，所以拒绝访问，并通知client从meta_server更新config，client更新后，将会访问replica5，读写也正确</li>
- <li>对于此时新加入的client，将会直接访问replica5，读写也正确</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>对于之前的cilent，由于缓存的原因，继续访问replica1，但replica1收到请求后，检查<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash & partition(replica1) = 5 % 8 = 5</code>，由于5不等于partitionId，所以拒绝访问，并通知client从meta_server更新config，client更新后，将会访问replica5，读写也正确</li>
+ <li>对于此时新加入的client，将会直接访问replica5，读写也正确</li>
+</ul>
-<p>上面描述的交互依赖于一个前提，即request header中的hash必须是希望访问的hash_key的hash值，而这个假设对于绝大部分请求都成立，除了全表scan。在full_scan时，request header中的hash是partitionId，因此可能会得到冗余数据。<br />
-因此，我们为full_scan增加一步检查操作，replica server从rocksdb中读到数据后，检查数据的hash，滤除无效数据。这样，除了在split的过程中，client不会读到无效数据。由于full_scan本身不具备原子性和一致性，想完全解决一致性问题很难，而split是一个非频繁操作，我们只要让split避开full_scan的时间段就可以了。</p>
+<p>上面描述的交互依赖于一个前提，即request header中的hash必须是希望访问的hash_key的hash值，而这个假设对于绝大部分请求都成立，除了全表scan。在full_scan时，request header中的hash是partitionId，因此可能会得到冗余数据。<br />
+因此，我们为full_scan增加一步检查操作，replica server从rocksdb中读到数据后，检查数据的hash，滤除无效数据。这样，除了在split的过程中，client不会读到无效数据。由于full_scan本身不具备原子性和一致性，想完全解决一致性问题很难，而split是一个非频繁操作，我们只要让split避开full_scan的时间段就可以了。</p>
-<p>partition_version除了用于client的访问控制，还用于无效数据清理。
-partition split结束后，历史数据会同时存在于parent和child，但实际上应该分别只保留一半数据。我们同样可以使用<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_version &amp; hash == partitionId</code>把无效数据区分出来，并通过rocksdb filter回收清理这些数据。</p>
+<p>partition_version除了用于client的访问控制，还用于无效数据清理。
+partition split结束后，历史数据会同时存在于parent和child，但实际上应该分别只保留一半数据。我们同样可以使用<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_version & hash == partitionId</code>把无效数据区分出来，并通过rocksdb filter回收清理这些数据。</p>
-<h2 id="异常处理">异常处理</h2>
+<h2 id="异常处理">异常处理</h2>
-<p>在执行partition split时，我们需要检查partition的健康状态，我们认为只有在partition健康的情况下，才会开始split。一个典型的“不健康”场景是partition正在执行learn，或者secondary数量过少。并且，replica是通过on_config_sync检查partition_count是否翻倍来判断是否需要执行split，而on_config_sync是周期性执行的，replica完全可以等到partition健康再进行split。</p>
+<p>在执行partition split时，我们需要检查partition的健康状态，我们认为只有在partition健康的情况下，才会开始split。一个典型的“不健康”场景是partition正在执行learn，或者secondary数量过少。并且，replica是通过on_config_sync检查partition_count是否翻倍来判断是否需要执行split，而on_config_sync是周期性执行的，replica完全可以等到partition健康再进行split。</p>
-<p>在执行partition split过程中，parent的ballot不能发生变化，一旦发生变化，将抛弃这个partition所有的child，重新开始split过程。即在split过程中，如果发生replica迁移，无论是因为故障还是负载均衡的原因，我们都认为本次split失败，在之后的on_config_sync中重新split。</p>
+<p>在执行partition split过程中，parent的ballot不能发生变化，一旦发生变化，将抛弃这个partition所有的child，重新开始split过程。即在split过程中，如果发生replica迁移，无论是因为故障还是负载均衡的原因，我们都认为本次split失败，在之后的on_config_sync中重新split。</p>
-<p>若在partition split过程中，meta_server发生故障，meta group会选出一个新的leader，会从zookeeper中得到新的partition_count，并通过on_config_sync开始split</p></content><author><name>何昱晨</name></author><summary type="html">关于partition split的基本概念和操作示例可以参照 administration/partition-split，这里将主要描述partition split的设计和实现细节。</summary></entry><entry><title type="html">跨机房同步设计文档</title><link href="/en/2019/06/09/duplication-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="跨机房同步设计文档" /><published>2019-06-09T00:00:00+0 [...]
+<p>若在partition split过程中，meta_server发生故障，meta group会选出一个新的leader，会从zookeeper中得到新的partition_count，并通过on_config_sync开始split</p>]]></content><author><name>何昱晨</name></author><summary type="html"><![CDATA[关于partition split的基本概念和操作示例可以参照 administration/partition-split，这里将主要描述partition split的设计和实现细节。]]></summary></entry><entry><title type="html">跨机房同步设计文档</title><link href="/en/2019/06/09/duplication-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="跨机房同步设计文档" /><published>2019-06-09T00:00:0 [...]
-<hr />
+<hr />
-<h2 id="背景">背景</h2>
+<h2 id="背景">背景</h2>
-<p>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。</p>
+<p>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。</p>
-<p>通常解决该问题有几种思路：</p>
+<p>通常解决该问题有几种思路：</p>
-<ol>
- <li>
- <p>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。</p>
- </li>
- <li>
- <p>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。</p>
- </li>
- <li>
- <p>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 <strong>最终一致性/弱一致性</strong> 要求的场景。后面会讲解我们如何实现 “最终一致性”。</p>
- </li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>
+ <p>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。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>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。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>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 <strong>最终一致性/弱一致性</strong> 要求的场景。后面会讲解我们如何实现 “最终一致性”。</p>
+ </li>
+</ol>
-<p>基于实际业务需求考虑，我们选择方案3。</p>
+<p>基于实际业务需求考虑，我们选择方案3。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+-------+ +-------+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+-------+ +-------+
| +---+ | | +---+ |
-| | P +--------&gt; S | |
+| | P +--------> S | |
| +-+-+ | | +---+ |
| | | | |
| +-v-+ | | |
@@ -600,131 +600,131 @@ partition split结束后，历史数据会同时存在于parent和child，但实
| +---+ | | |
+-------+ +-------+
dead alive
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>如上图可看到，只用两机房，使用 raft 协议进行进行跨机房同步依然
-无法避免机房故障时的停服。（5节点同理）</p>
+<p>如上图可看到，只用两机房，使用 raft 协议进行进行跨机房同步依然
+无法避免机房故障时的停服。（5节点同理）</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +---+ +---+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +---+ +---+
| A | | B |
+-+-+ +-+-+
| |
+--------------------------------------------------+
| +------v-------+ +------v-------+ |
-| | pegasus A &lt;----------&gt; pegasus B | |
+| | pegasus A <----------> pegasus B | |
| +--------------+ +--------------+ |
+--------------------------------------------------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>如上图可看到，虽然是各写一个机房，但理想情况下 A B 都能读到所有的数据。
-机房故障时，原来访问A集群的客户端可以切换至B集群。</p>
+<p>如上图可看到，虽然是各写一个机房，但理想情况下 A B 都能读到所有的数据。
+机房故障时，原来访问A集群的客户端可以切换至B集群。</p>
-<h2 id="架构选择">架构选择</h2>
+<h2 id="架构选择">架构选择</h2>
-<p>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：</p>
+<p>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：</p>
-<ol>
- <li>
- <p><strong>各集群单副本</strong>：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。</p>
- </li>
- <li>
- <p><strong>同步工具作为外部依赖使用</strong>：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<strong>日志不可以在同步完成前被删除</strong>，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），<strong>难以实现最终一致性</strong>。</p>
- </li>
- <li>
- <p><strong>同步工具嵌入到服务内部</strong>：对应到 Pegasus 则是将热备份功能集成至 ReplicaServer 中。这种做法在工具稳定前会有一段阵痛期，即工具的稳定性会影响服务的稳定性。但实现的灵活性较优，同时易于部署，不需要部署额外的服务。</p>
- </li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>
+ <p><strong>各集群单副本</strong>：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。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p><strong>同步工具作为外部依赖使用</strong>：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<strong>日志不可以在同步完成前被删除</strong>，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），<strong>难以实现最终一致性</strong>。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p><strong>同步工具嵌入到服务内部</strong>：对应到 Pegasus 则是将热备份功能集成至 ReplicaServer 中。这种做法在工具稳定前会有一段阵痛期，即工具的稳定性会影响服务的稳定性。但实现的灵活性较优，同时易于部署，不需要部署额外的服务。</p>
+ </li>
+</ol>
-<p>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。而确实这种方案更容易保证 Pegasus 数据的一致性。</p>
+<p>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。而确实这种方案更容易保证 Pegasus 数据的一致性。</p>
-<h2 id="基本概念">基本概念</h2>
+<h2 id="基本概念">基本概念</h2>
-<ul>
- <li><strong>duplicate_rpc</strong></li>
- <li><strong>cluster id</strong></li>
- <li><strong>timetag</strong></li>
- <li><strong>confirmed_decree</strong></li>
-</ul>
+<ul>
+ <li><strong>duplicate_rpc</strong></li>
+ <li><strong>cluster id</strong></li>
+ <li><strong>timetag</strong></li>
+ <li><strong>confirmed_decree</strong></li>
+</ul>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------+ +----------+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------+ +----------+
| +------+ | | +------+ |
-| | app1 +---------&gt; app1 | |
+| | app1 +---------> app1 | |
| +------+ | | +------+ |
| | | |
| cluster1 | | cluster2 |
+----------+ +----------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>pegasus 的热备份以表为粒度。支持单向和双向的复制。为了运维方便，两集群表名必须一致。为了可扩展性和易用性，两集群 partition count 可不同。</p>
+<p>pegasus 的热备份以表为粒度。支持单向和双向的复制。为了运维方便，两集群表名必须一致。为了可扩展性和易用性，两集群 partition count 可不同。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +------------+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +------------+
| +--------+ |
- +------&gt;replica1| |
+ +------>replica1| |
| | +--------+ |
+------------+ | | |
| +--------+ | | | +--------+ |
-| |replica1| | +------&gt;replica2| |
+| |replica1| | +------>replica2| |
| +--------+ | | | +--------+ |
-| +-----------------&gt; | |
+| +-----------------> | |
| +--------+ | | | +--------+ |
-| |replica2| | +------&gt;replica3| |
+| |replica2| | +------>replica3| |
| +--------+ | | | +--------+ |
+------------+ | | |
| | +--------+ |
- +------&gt;replica4| |
+ +------>replica4| |
cluster A | +--------+ |
+------------+
cluster B
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="duplicate_rpc">duplicate_rpc</h3>
+<h3 id="duplicate_rpc">duplicate_rpc</h3>
-<p>如上图所示，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 到目的集群，replica 之间互不影响。数据复制直接通过 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 <strong><em>duplicate_rpc</em></strong> 表示热备写。</p>
+<p>如上图所示，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 到目的集群，replica 之间互不影响。数据复制直接通过 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 <strong><em>duplicate_rpc</em></strong> 表示热备写。</p>
-<p>A-&gt;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。</p>
+<p>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。</p>
-<h3 id="集群间写冲突">集群间写冲突</h3>
+<h3 id="集群间写冲突">集群间写冲突</h3>
-<p>假设 A,B 两集群故障断连1小时，那么 B 可能在1小时后才收到来自 A 的热备写，这时候 A 的热备写可能比 B 的数据更老，我们就要引入<strong>“数据时间戳”(timestamp)</strong>的概念，避免老的写却覆盖了新的数据。</p>
+<p>假设 A,B 两集群故障断连1小时，那么 B 可能在1小时后才收到来自 A 的热备写，这时候 A 的热备写可能比 B 的数据更老，我们就要引入<strong>“数据时间戳”(timestamp)</strong>的概念，避免老的写却覆盖了新的数据。</p>
-<p>实现的方式就是在每次写之前进行一次读操作，并校验数据时间戳是否小于写的时间戳，如果是则允许写入，不是的话就忽略这个写。这个机制通常被称为 <em>“last write wins”</em>, 这个问题也被称作 <em>“active-active writes collision”</em>, 是存储系统做异步多活的常见问题和解法。</p>
+<p>实现的方式就是在每次写之前进行一次读操作，并校验数据时间戳是否小于写的时间戳，如果是则允许写入，不是的话就忽略这个写。这个机制通常被称为 <em>“last write wins”</em>, 这个问题也被称作 <em>“active-active writes collision”</em>, 是存储系统做异步多活的常见问题和解法。</p>
-<p>显然从“直接写”到“读后写”，多了一次读操作的开销，损害了我们的写性能。有什么做法可以优化? 事实上我们可以引入<strong>多版本机制</strong>: 多个时间戳的写可以共存, 读的时候选取最新的读。具体做法就是在每个 key 后带上时间戳, 如下:</p>
+<p>显然从“直接写”到“读后写”，多了一次读操作的开销，损害了我们的写性能。有什么做法可以优化? 事实上我们可以引入<strong>多版本机制</strong>: 多个时间戳的写可以共存, 读的时候选取最新的读。具体做法就是在每个 key 后带上时间戳, 如下:</p>
-<pre><code class="language-txt">hashkey sortkey 20190914 =&gt; value
-hashkey sortkey 20190913 =&gt; value
-hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
-</code></pre>
+<pre><code class="language-txt">hashkey sortkey 20190914 => value
+hashkey sortkey 20190913 => value
+hashkey sortkey 20190912 => value
+</code></pre>
-<p>每次读的时候可以只读时间戳最大的那一项。这种<strong>多版本读写</strong>性能更好, 但是需要改动数据编码, 我们会在后面讨论数据编码改动的问题。</p>
+<p>每次读的时候可以只读时间戳最大的那一项。这种<strong>多版本读写</strong>性能更好, 但是需要改动数据编码, 我们会在后面讨论数据编码改动的问题。</p>
-<p>两集群的写仅用时间戳会出现极偶然的情况: 时间戳冲突, 换句话说就是两集群恰好在同一时间写某个 key。为了避免两集群数据不同的情况, 我们引入 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">cluster_id</code> 的概念。运维在配置热备份时需要配置各个集群的 cluster_id, 例如 A 集群为 1, B 集群为 2, 如下:</p>
+<p>两集群的写仅用时间戳会出现极偶然的情况: 时间戳冲突, 换句话说就是两集群恰好在同一时间写某个 key。为了避免两集群数据不同的情况, 我们引入 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">cluster_id</code> 的概念。运维在配置热备份时需要配置各个集群的 cluster_id, 例如 A 集群为 1, B 集群为 2, 如下:</p>
-<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[duplication-group]</span>
- <span class="py">A</span><span class="p">=</span><span class="s">1</span>
- <span class="py">B</span><span class="p">=</span><span class="s">2</span>
-</code></pre></div></div>
+<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[duplication-group]</span>
+ <span class="py">A</span><span class="p">=</span><span class="s">1</span>
+ <span class="py">B</span><span class="p">=</span><span class="s">2</span>
+</code></pre></div></div>
-<p>这样当 timestamp 相同时我们比较 cluster_id, 如 B 集群的 id 更大, 则冲突写会以 B 集群的数据为准。我们将 timestamp 和 cluster_id 结合编码为一个 uint64 整型数, 引入了 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">timetag</code> 的概念。这样比较大小时只需要比较一个整数, 并且存储更紧凑。</p>
+<p>这样当 timestamp 相同时我们比较 cluster_id, 如 B 集群的 id 更大, 则冲突写会以 B 集群的数据为准。我们将 timestamp 和 cluster_id 结合编码为一个 uint64 整型数, 引入了 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">timetag</code> 的概念。这样比较大小时只需要比较一个整数, 并且存储更紧凑。</p>
-<div class="language-c highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="n">timetag</span> <span class="o">=</span> <span class="n">timestamp</span> <span class="o">&lt;&lt;</span> <span class="mi">8u</span> <span class="o">|</span> <span class="n"> [...]
-</code></pre></div></div>
+<div class="language-c highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="n">timetag</span> <span class="o">=</span> <span class="n">timestamp</span> <span class="o"><<</span> <span class="mi">8u</span> <span class="o">|</span> <span class="n">cluster_id</span> <span class="o"><<</span> <span class="mi">1u</span> <span class="o">|</span> <span class="n">delete_tag</span><span class="p">;</span>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="confirmed_decree">confirmed_decree</h3>
+<h3 id="confirmed_decree">confirmed_decree</h3>
-<p>热备份同时也需要容忍在 ReplicaServer 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 <strong><em>断点续传</em></strong>，我们引入 <strong><em>confirmed_decree</em></strong>。</p>
+<p>热备份同时也需要容忍在 ReplicaServer 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 <strong><em>断点续传</em></strong>，我们引入 <strong><em>confirmed_decree</em></strong>。</p>
-<p>ReplicaServer 定期向 MetaServer 汇报当前热备份的进度（如 confirmed_decree=5001），一旦 MetaServer 将该进度持久化至 Zookeeper，当 。ReplicaServer 故障恢复时即可安全地从 confirmed_decree=5001 重新开始热备份。</p>
+<p>ReplicaServer 定期向 MetaServer 汇报当前热备份的进度（如 confirmed_decree=5001），一旦 MetaServer 将该进度持久化至 Zookeeper，当 。ReplicaServer 故障恢复时即可安全地从 confirmed_decree=5001 重新开始热备份。</p>
-<h2 id="流程">流程</h2>
+<h2 id="流程">流程</h2>
-<h3 id="1-热备份元信息同步">1. 热备份元信息同步</h3>
+<h3 id="1-热备份元信息同步">1. 热备份元信息同步</h3>
-<p>热备份相关的元信息首先会记录至 MetaServer 上，ReplicaServer 通过 <strong><em>duplication sync</em></strong> 定期同步元信息，包括各个分片的 confirmed_decree。</p>
+<p>热备份相关的元信息首先会记录至 MetaServer 上，ReplicaServer 通过 <strong><em>duplication sync</em></strong> 定期同步元信息，包括各个分片的 confirmed_decree。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------+ add dup +----------+
-| client +-----------&gt; meta |
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------+ add dup +----------+
+| client +-----------> meta |
+----------+ +----+-----+
|
| duplication sync
@@ -732,15 +732,15 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
+-----v-----+
| replica |
+-----------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="2-热备份日志复制">2. 热备份日志复制</h3>
+<h3 id="2-热备份日志复制">2. 热备份日志复制</h3>
-<p>每个 replica 首先读取 private log，为了限制流量，每次只会读入一个日志块而非一整个日志文件。每一批日志统一传递给 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">mutation_duplicator</code> 进行发送。</p>
+<p>每个 replica 首先读取 private log，为了限制流量，每次只会读入一个日志块而非一整个日志文件。每一批日志统一传递给 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">mutation_duplicator</code> 进行发送。</p>
-<p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">mutation_duplicator</code> 是一个可插拔的接口类。我们目前只实现用 pegasus client 将日志分发至目标集群，未来如有需求也可接入 HBase 等系统，例如将 Pegasus 的数据通过热备份实时同步到 HBase 中。</p>
+<p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">mutation_duplicator</code> 是一个可插拔的接口类。我们目前只实现用 pegasus client 将日志分发至目标集群，未来如有需求也可接入 HBase 等系统，例如将 Pegasus 的数据通过热备份实时同步到 HBase 中。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------------------+ 2
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------------------+ 2
| private_log_loader +--------------+
+-----------^----------+ |
| 1 +----------v----------+
@@ -749,60 +749,60 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
| | |
| private log | |
| | +------=----------------------+ pegasus client
- | | | pegasus_mutation_duplicator +-----------------&gt;
+ | | | pegasus_mutation_duplicator +----------------->
+-----------------+ +-----------------------------+ 3
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>每个日志块的一批写中可能有多组 hashkey，不同的 hashkey 可以并行分发而不会影响正确性，从而可以提高热备份效率。而如果 hashkey 相同，例如：</p>
+<p>每个日志块的一批写中可能有多组 hashkey，不同的 hashkey 可以并行分发而不会影响正确性，从而可以提高热备份效率。而如果 hashkey 相同，例如：</p>
-<ol>
- <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h", sortkey="s1", value="v1"</code></li>
- <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h", sortkey="s2", value="v2"</code></li>
-</ol>
+<ol>
+ <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h", sortkey="s1", value="v1"</code></li>
+ <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h", sortkey="s2", value="v2"</code></li>
+</ol>
-<p>这两条写有先后关系，则它们必须串行依次发送。</p>
+<p>这两条写有先后关系，则它们必须串行依次发送。</p>
-<ol>
- <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h1", sortkey="s1", value="v1"</code></li>
- <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h2", sortkey="s2", value="v2"</code></li>
-</ol>
+<ol>
+ <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h1", sortkey="s1", value="v1"</code></li>
+ <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h2", sortkey="s2", value="v2"</code></li>
+</ol>
-<p>这两条写是不相干的，它们无需串行发送。</p>
+<p>这两条写是不相干的，它们无需串行发送。</p>
-<h2 id="日志完整性">日志完整性</h2>
+<h2 id="日志完整性">日志完整性</h2>
-<p>在引入热备份之前，Pegasus 的日志会定期被清理，无用的日志文件会被删除（通常日志的保留时间为5分钟）。但在引入热备份之后，如果有被删除的日志还没有被复制到远端集群，两集群就会数据不一致。我们引入了几个机制来保证日志的完整性，从而实现两集群的最终一致性：</p>
+<p>在引入热备份之前，Pegasus 的日志会定期被清理，无用的日志文件会被删除（通常日志的保留时间为5分钟）。但在引入热备份之后，如果有被删除的日志还没有被复制到远端集群，两集群就会数据不一致。我们引入了几个机制来保证日志的完整性，从而实现两集群的最终一致性：</p>
-<h3 id="1-gc-delay">1. GC Delay</h3>
+<h3 id="1-gc-delay">1. GC Delay</h3>
-<p>Pegasus 先前认为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_durable_decree</code> 之后的日志即可被删除回收（Garbage Collected），因为它们已经被持久化至 rocksdb 的 sst files 中，即使宕机重启数据也不会丢失。但考虑如果热备份的进度较慢，我们则需要延后 GC，保证数据只有在 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">confirmed_decree</code> 之后的日志才可被 GC。</p>
+<p>Pegasus 先前认为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_durable_decree</code> 之后的日志即可被删除回收（Garbage Collected），因为它们已经被持久化至 rocksdb 的 sst files 中，即使宕机重启数据也不会丢失。但考虑如果热备份的进度较慢，我们则需要延后 GC，保证数据只有在 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">confirmed_decree</code> 之后的日志才可被 GC。</p>
-<p>当然我们也可以将日志 GC 的时间设置的相当长，例如一周，因为此时数据必然已复制到远端集群（什么环境下复制一条日志需要超过 1 周时间？）。最终我们没有选择这种方法。</p>
+<p>当然我们也可以将日志 GC 的时间设置的相当长，例如一周，因为此时数据必然已复制到远端集群（什么环境下复制一条日志需要超过 1 周时间？）。最终我们没有选择这种方法。</p>
-<h3 id="2-broadcast-confirmed_decree">2. Broadcast confirmed_decree</h3>
+<h3 id="2-broadcast-confirmed_decree">2. Broadcast confirmed_decree</h3>
-<p>虽然 primary 不会 GC 那些未被热备的日志，但 secondary 并未遵守这一约定，这些丢失日志的 secondary 有朝一日也会被提拔为 primary，从而影响日志完整性。所以 primary 需要将 confirmed_decree 通过组间心跳（group check）的方式通知 secondary，保证它们不会误删日志。</p>
+<p>虽然 primary 不会 GC 那些未被热备的日志，但 secondary 并未遵守这一约定，这些丢失日志的 secondary 有朝一日也会被提拔为 primary，从而影响日志完整性。所以 primary 需要将 confirmed_decree 通过组间心跳（group check）的方式通知 secondary，保证它们不会误删日志。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+---------+ +-----------+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+---------+ +-----------+
| | | |
-| primary +-----------&gt;+ secondary |
+| primary +----------->+ secondary |
| | | |
+---+-----+ +-----------+
| confirmed=5001
| +-----------+
| | |
- +-----------------&gt;+ secondary |
+ +----------------->+ secondary |
| |
group check +-----------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>这里有一个问题：由于 secondary 滞后于 primary 了解到热备份正在进行，所以在创建热备份后，secondary 有一定概率误删日志。这是一个已知的设计bug。我们会在后续引入新机制来修复该问题。</p>
+<p>这里有一个问题：由于 secondary 滞后于 primary 了解到热备份正在进行，所以在创建热备份后，secondary 有一定概率误删日志。这是一个已知的设计bug。我们会在后续引入新机制来修复该问题。</p>
-<h3 id="3-replica-learn-step-back">3. Replica Learn Step Back</h3>
+<h3 id="3-replica-learn-step-back">3. Replica Learn Step Back</h3>
-<p>当一个 replica 新加入3副本组中，由于它的数据滞后于 primary，它会通过 <strong><em>replica learn</em></strong> 来拷贝新日志以跟上组员的进度。此时从何处开始拷贝日志（称为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">learn_start_decree</code>）就是一个问题。</p>
+<p>当一个 replica 新加入3副本组中，由于它的数据滞后于 primary，它会通过 <strong><em>replica learn</em></strong> 来拷贝新日志以跟上组员的进度。此时从何处开始拷贝日志（称为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">learn_start_decree</code>）就是一个问题。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>learnee confirmed_decree=300
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>learnee confirmed_decree=300
+-----------------------------------+
| +---rocksdb+---+ |
@@ -817,17 +817,17 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
| 201 800 |
| |
+-----------------------------------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>如上图显示，primary(learnee) 的完整数据集包括 rocksdb + private log，且 private log 的范围为 [201, 800]。</p>
+<p>如上图显示，primary(learnee) 的完整数据集包括 rocksdb + private log，且 private log 的范围为 [201, 800]。</p>
-<p>假设 learner 数据为空，普通情况下，此时显然日志拷贝应该从 decree=501 开始。因为小于 501 的数据全部都已经在 rocksdb checkpoint 里了，这些老旧的日志在 learn 的时候不需要再拷贝。</p>
+<p>假设 learner 数据为空，普通情况下，此时显然日志拷贝应该从 decree=501 开始。因为小于 501 的数据全部都已经在 rocksdb checkpoint 里了，这些老旧的日志在 learn 的时候不需要再拷贝。</p>
-<p>但考虑到热备份情况，因为 [301, 800] 的日志都还没有热备份，所以我们需要相比普通情况多复制 [301, 500] 的日志。这意味着热备份一定程度上会降低 learn 的效率，也就是降低负载均衡，数据迁移的效率。</p>
+<p>但考虑到热备份情况，因为 [301, 800] 的日志都还没有热备份，所以我们需要相比普通情况多复制 [301, 500] 的日志。这意味着热备份一定程度上会降低 learn 的效率，也就是降低负载均衡，数据迁移的效率。</p>
-<p>原来从 decree=501 开始的 learn，在热备份时需要从 decree=301 开始，这个策略我们称为 <strong><em>“Learn Step Back”</em></strong>。注意虽然我们上述讨论的是 learner 数据为空的情况，但 learner 数据非空的情况同理：</p>
+<p>原来从 decree=501 开始的 learn，在热备份时需要从 decree=301 开始，这个策略我们称为 <strong><em>“Learn Step Back”</em></strong>。注意虽然我们上述讨论的是 learner 数据为空的情况，但 learner 数据非空的情况同理：</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>learner
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>learner
+-----------------------------------+
| +--+rocksdb+---+ |
@@ -842,24 +842,24 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
| 251 400 |
| |
+-----------------------------------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>我们假设 learner 已经持有 [251, 400] 的日志，下一步 learnee 将会复制 [301, 800] 的日志，与 learner 数据为空的情况相同。新的日志集将会把旧的日志集覆盖。</p>
+<p>我们假设 learner 已经持有 [251, 400] 的日志，下一步 learnee 将会复制 [301, 800] 的日志，与 learner 数据为空的情况相同。新的日志集将会把旧的日志集覆盖。</p>
-<h3 id="4-sync-is_duplicating-to-every-replica">4. Sync is_duplicating to every replica</h3>
+<h3 id="4-sync-is_duplicating-to-every-replica">4. Sync is_duplicating to every replica</h3>
-<p>不管是考虑 GC，还是考虑 learn，我们都需要让每一个 replica 知道“自己正在进行热备份”，因为普通的表不应该考虑 GC Delay，也不应该考虑在 learn 的过程中补齐未热备份的日志，只有热备份的表需要额外考虑这些事情。所以我们需要向所有 replica 同步一个标识（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_duplicating</code>）。</p>
+<p>不管是考虑 GC，还是考虑 learn，我们都需要让每一个 replica 知道“自己正在进行热备份”，因为普通的表不应该考虑 GC Delay，也不应该考虑在 learn 的过程中补齐未热备份的日志，只有热备份的表需要额外考虑这些事情。所以我们需要向所有 replica 同步一个标识（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_duplicating</code>）。</p>
-<p>这个同步不需要考虑强一致性：不需要在 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_duplicating</code> 的值改变时强一致地通知所有 replica。但我们需要保证在 replica learn 的过程中，该标识能够立刻同步给 learner。因此，我们让这个标识通过 config sync 同步。</p>
+<p>这个同步不需要考虑强一致性：不需要在 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_duplicating</code> 的值改变时强一致地通知所有 replica。但我们需要保证在 replica learn 的过程中，该标识能够立刻同步给 learner。因此，我们让这个标识通过 config sync 同步。</p>
-<h3 id="5-apply-learned-state">5. Apply Learned State</h3>
+<h3 id="5-apply-learned-state">5. Apply Learned State</h3>
-<p>原先流程中，learner 收到 [21-60] 之间的日志后首先会放入 learn/ 目录下，然后简单地重放每一条日志并写入 rocksdb。Learn 流程完成后这些日志即丢弃。
-如果没有热备份，该流程并没有问题。但考虑到热备份，如果 learner 丢弃 [21-60] 的日志，那么热备份的日志完整性就有问题。</p>
+<p>原先流程中，learner 收到 [21-60] 之间的日志后首先会放入 learn/ 目录下，然后简单地重放每一条日志并写入 rocksdb。Learn 流程完成后这些日志即丢弃。
+如果没有热备份，该流程并没有问题。但考虑到热备份，如果 learner 丢弃 [21-60] 的日志，那么热备份的日志完整性就有问题。</p>
-<p>为了解决这一问题，我们会将 learn/ 目录 rename 至 plog 目录，替代之前所有的日志。</p>
+<p>为了解决这一问题，我们会将 learn/ 目录 rename 至 plog 目录，替代之前所有的日志。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +----+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +----+
| 60 |
+----+
| 59 |
@@ -874,13 +874,13 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
+-----------+ +---------+--------+
| plog/ | | learn/ | cache |
+-----------+ +---------+--------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>在 learn 的过程中，还可能有部分日志不是以文件的形式复制到 learner，而是以内存形式拷贝到 “cache” 中（我们也将此称为 “learn cache”），如上图的 [61,62]。原先这些日志只会在写入 rocksdb 后被丢弃，现在它们还需要被写至 private log 中。</p>
+<p>在 learn 的过程中，还可能有部分日志不是以文件的形式复制到 learner，而是以内存形式拷贝到 “cache” 中（我们也将此称为 “learn cache”），如上图的 [61,62]。原先这些日志只会在写入 rocksdb 后被丢弃，现在它们还需要被写至 private log 中。</p>
-<p>最终在这样一轮 learn 完成后，我们得到的日志集如下：</p>
+<p>最终在这样一轮 learn 完成后，我们得到的日志集如下：</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +----+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +----+
| 62 |
+----+
| 61 |
@@ -895,81 +895,81 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
+----+
| 21 |
+----+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>通过整合上述的几个机制，Pegasus实现了在热备份过程中，数据不会丢失。</p></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">关于热备份的基本概念和使用可以参照 administration/duplication，这里将主要描述跨机房同步的设计方案和执行细节。</summary></entry><entry><title type="html">我如何为 Pegasus 编写网站？</title><link href="/en/2019/06/09/how-i-build-pegasus-website.html" rel="alternate" type="text/html" title="我如何为 Pegasus 编写网站？" /><published>2019-06-09T00:00:00+00:00</published><updated>2019-06-09T00:00:00+00:00</updated><id>/2019/06/09/how- [...]
+<p>通过整合上述的几个机制，Pegasus实现了在热备份过程中，数据不会丢失。</p>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[关于热备份的基本概念和使用可以参照 administration/duplication，这里将主要描述跨机房同步的设计方案和执行细节。]]></summary></entry><entry><title type="html">我如何为 Pegasus 编写网站？</title><link href="/en/2019/06/09/how-i-build-pegasus-website.html" rel="alternate" type="text/html" title="我如何为 Pegasus 编写网站？" /><published>2019-06-09T00:00:00+00:00</published><updated>2019-06-09T00:00:00+00:00</updated><id>/2019/06/09/h [...]
-<hr />
+<hr />
-<h2 id="为什么要为-pegasus-编写网站">为什么要为 Pegasus 编写网站？</h2>
+<h2 id="为什么要为-pegasus-编写网站">为什么要为 Pegasus 编写网站？</h2>
-<p>许多人以为开源软件的核心就是非盈利性地把源代码开放给大家看，重点在于宣传自己的“非盈利性”。
+<p>许多人以为开源软件的核心就是非盈利性地把源代码开放给大家看，重点在于宣传自己的“非盈利性”。
所以把项目开放在 Github 之后即完成了所谓 “开源” 这一目标。其实这种观点是错误的。
-“开源”不是为了让大家来学习你的代码（代码是为功能服务的，没有所谓好或不好），而是为了让大家更好地使用你的代码。</p>
+“开源”不是为了让大家来学习你的代码（代码是为功能服务的，没有所谓好或不好），而是为了让大家更好地使用你的代码。</p>
-<p>对使用者而言，开源软件意味着我们能够免费地使用它或它的某个部分，但如果它并不好用，很难用，
+<p>对使用者而言，开源软件意味着我们能够免费地使用它或它的某个部分，但如果它并不好用，很难用，
或者出现问题用户无法找到解决的途径，那么“开源”并没有帮助它成为一个更好的软件，而只是吸引到了大众的视线，
-对公司而言是完成了技术宣传的指标。</p>
+对公司而言是完成了技术宣传的指标。</p>
-<p>优秀的开源软件，首先需要是一个优秀的软件，并且需要通过开源让这个软件变得更优秀。仅仅只是放在
+<p>优秀的开源软件，首先需要是一个优秀的软件，并且需要通过开源让这个软件变得更优秀。仅仅只是放在
Github，那么它和一个非商业的闭源软件没有本质上的区别。Pegasus 希望称为一个优秀的开源软件，
-而非一份“非盈利性代码仓库”。</p>
+而非一份“非盈利性代码仓库”。</p>
-<p>这个网站的目的就是为此，我希望大家能更舒适地阅读文档，更轻松地了解 Pegasus，更容易地参与 Pegasus
-的社区。</p>
+<p>这个网站的目的就是为此，我希望大家能更舒适地阅读文档，更轻松地了解 Pegasus，更容易地参与 Pegasus
+的社区。</p>
-<h2 id="这个网站部署在哪里">这个网站部署在哪里？</h2>
+<h2 id="这个网站部署在哪里">这个网站部署在哪里？</h2>
-<p>这个网站使用 Github Pages 部署。项目地址在：<a href="https://github.com/apache/incubator-pegasus-website">apache/incubator-pegasus-website</a>。
-master 分支的代码就对应这个网站的全部内容。提交至 master 后，Github Page 会自动将网站部署至 <a href="https://pegasus.apache.org/">https://pegasus.apache.org/</a> 上。</p>
+<p>这个网站使用 Github Pages 部署。项目地址在：<a href="https://github.com/apache/incubator-pegasus-website">apache/incubator-pegasus-website</a>。
+master 分支的代码就对应这个网站的全部内容。提交至 master 后，Github Page 会自动将网站部署至 <a href="https://pegasus.apache.org/">https://pegasus.apache.org/</a> 上。</p>
-<h2 id="开发环境">开发环境</h2>
+<h2 id="开发环境">开发环境</h2>
-<p>我们使用 <a href="https://jekyllrb.com/">jekyll</a> 静态网页框架，使用 <a href="https://bulma.io">Bulma</a> 作为前端组件库。</p>
+<p>我们使用 <a href="https://jekyllrb.com/">jekyll</a> 静态网页框架，使用 <a href="https://bulma.io">Bulma</a> 作为前端组件库。</p>
-<p>jekyll 是用 Ruby 开发的，所以你首先需要安装 Ruby，首选的方法是 <a href="http://rvm.io/">用 RVM 安装</a>。</p>
+<p>jekyll 是用 Ruby 开发的，所以你首先需要安装 Ruby，首选的方法是 <a href="http://rvm.io/">用 RVM 安装</a>。</p>
-<p>中国大陆用户可能在获取 Ruby 依赖库（Ruby Gem）的时候遇到政策性的网络问题，你可以使用 <a href="https://gems.ruby-china.com/">Ruby 中国镜像站</a>。</p>
+<p>中国大陆用户可能在获取 Ruby 依赖库（Ruby Gem）的时候遇到政策性的网络问题，你可以使用 <a href="https://gems.ruby-china.com/">Ruby 中国镜像站</a>。</p>
-<p>最后你只需要在本地安装 jekyll 和 bundler：</p>
+<p>最后你只需要在本地安装 jekyll 和 bundler：</p>
-<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nb">cd </span>pegasus.apache.org
-gem <span class="nb">install </span>bundler jekyll
+<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nb">cd </span>pegasus.apache.org
+gem <span class="nb">install </span>bundler jekyll
bundle
jekyll serve
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>使用 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">jekyll serve</code> 命令后，你可以在本地浏览器打开 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">http://127.0.0.1:4000</code> 调试网页。</p>
+<p>使用 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">jekyll serve</code> 命令后，你可以在本地浏览器打开 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">http://127.0.0.1:4000</code> 调试网页。</p>
-<pre><code class="language-txt"> Jekyll Feed: Generating feed for posts
+<pre><code class="language-txt"> Jekyll Feed: Generating feed for posts
done in 6.514 seconds.
Auto-regeneration: enabled for '/home/mi/docs-cn'
Server address: http://127.0.0.1:4000
Server running... press ctrl-c to stop.
-</code></pre>
+</code></pre>
-<h2 id="感谢">感谢</h2>
+<h2 id="感谢">感谢</h2>
-<p>本站最初基于 <a href="http://www.csrhymes.com/bulma-clean-theme/">chrisrhymes/bulma-clean-theme</a>，
+<p>本站最初基于 <a href="http://www.csrhymes.com/bulma-clean-theme/">chrisrhymes/bulma-clean-theme</a>，
它为我提供了如何使用 bulma 和 jekyll 的示例。虽然最终实际使用这个模板的地方不多，
-但文档和博客部分的配色与样式还是有所借鉴，还有整个网站的字体也是沿用该模板。</p></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">这篇文章主要讲述我搭建本网站的所做所想，可以对想要参与的小伙伴提供参考。</summary></entry><entry><title type="html">Pegasus 线程梳理</title><link href="/en/2019/04/29/threads-in-pegasus.html" rel="alternate" type="text/html" title="Pegasus 线程梳理" /><published>2019-04-29T00:00:00+00:00</published><updated>2019-04-29T00:00:00+00:00</updated><id>/2019/04/29/threads-in-pegasus</id><content type="html" xml:base="/2019/04/29 [...]
-这些线程到底是用来做什么的，我们在这篇文章进行梳理。</p>
+但文档和博客部分的配色与样式还是有所借鉴，还有整个网站的字体也是沿用该模板。</p>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[这篇文章主要讲述我搭建本网站的所做所想，可以对想要参与的小伙伴提供参考。]]></summary></entry><entry><title type="html">Pegasus 线程梳理</title><link href="/en/2019/04/29/threads-in-pegasus.html" rel="alternate" type="text/html" title="Pegasus 线程梳理" /><published>2019-04-29T00:00:00+00:00</published><updated>2019-04-29T00:00:00+00:00</updated><id>/2019/04/29/threads-in-pegasus</id><content type="html" xml:base="/2 [...]
+这些线程到底是用来做什么的，我们在这篇文章进行梳理。</p>
-<hr />
+<hr />
-<h3 id="线程总览">线程总览</h3>
+<h3 id="线程总览">线程总览</h3>
-<p>多数线程会通过 wait 的方式沉睡，实际对 CPU 的竞争影响较小，典型的 pstack 情况是</p>
+<p>多数线程会通过 wait 的方式沉睡，实际对 CPU 的竞争影响较小，典型的 pstack 情况是</p>
-<ul>
- <li>pthread_cond_wait: 49</li>
- <li>epoll_wait: 36</li>
- <li>sem_wait: 81</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>pthread_cond_wait: 49</li>
+ <li>epoll_wait: 36</li>
+ <li>sem_wait: 81</li>
+</ul>
-<p>这样算下来会发现实际运转的线程数是 174-49-36-81=8，而我们的机器通常配置的核心数是 24 核，平时的计算资源存在一定冗余。</p>
+<p>这样算下来会发现实际运转的线程数是 174-49-36-81=8，而我们的机器通常配置的核心数是 24 核，平时的计算资源存在一定冗余。</p>
-<pre><code class="language-txt">THREAD_POOL_COMPACT
+<pre><code class="language-txt">THREAD_POOL_COMPACT
worker_count = 8
THREAD_POOL_FDS_SERVICE
@@ -995,404 +995,404 @@ worker_count = 24
THREAD_POOL_DEFAULT
worker_count = 8
-</code></pre>
+</code></pre>
-<p>抛开 meta_server 的线程池（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_DLOCK</code>，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_META_STATE</code>），由 rDSN 托管的线程数算下来应该是 82 个，多出来的 92 线程如何分配？</p>
+<p>抛开 meta_server 的线程池（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_DLOCK</code>，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_META_STATE</code>），由 rDSN 托管的线程数算下来应该是 82 个，多出来的 92 线程如何分配？</p>
-<h3 id="30-个线程负责定时任务的处理">30 个线程负责定时任务的处理</h3>
+<h3 id="30-个线程负责定时任务的处理">30 个线程负责定时任务的处理</h3>
-<p>30 个线程负责 timer_service，即定时任务的处理。</p>
+<p>30 个线程负责 timer_service，即定时任务的处理。</p>
-<p>rDSN 默认为每个线程池分配一个 timer 线程，理论上有 7 个线程池，就是 7 线程。但是因为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_REPLICATION</code> 是各个线程 share nothing 的，所以它的每个 worker 线程会单独配一个 timer 线程。因此总 timer 线程数是 24 + 6 = 30。</p>
+<p>rDSN 默认为每个线程池分配一个 timer 线程，理论上有 7 个线程池，就是 7 线程。但是因为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_REPLICATION</code> 是各个线程 share nothing 的，所以它的每个 worker 线程会单独配一个 timer 线程。因此总 timer 线程数是 24 + 6 = 30。</p>
-<h3 id="40-个线程负责网络报文处理">40 个线程负责网络报文处理</h3>
+<h3 id="40-个线程负责网络报文处理">40 个线程负责网络报文处理</h3>
-<p>20 个线程负责 tcp 的处理（asio_net_provider），20 个线程执行 udp 的处理（asio_udp_provider）</p>
+<p>20 个线程负责 tcp 的处理（asio_net_provider），20 个线程执行 udp 的处理（asio_udp_provider）</p>
-<p>目前每个 rpc_channel (udp/tcp) 对每个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">network_header_format</code> 都会配置 4 个 worker 线程。</p>
+<p>目前每个 rpc_channel (udp/tcp) 对每个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">network_header_format</code> 都会配置 4 个 worker 线程。</p>
-<p>我们目前有四种 format：RAW，THRIFT，HTTP，DSN，（目前不清楚第 5 种的类型）</p>
+<p>我们目前有四种 format：RAW，THRIFT，HTTP，DSN，（目前不清楚第 5 种的类型）</p>
-<p>相关配置：</p>
+<p>相关配置：</p>
-<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[network]</span>
-<span class="py">io_service_worker_count</span> <span class="p">=</span> <span class="s">4</span>
-</code></pre></div></div>
+<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[network]</span>
+<span class="py">io_service_worker_count</span> <span class="p">=</span> <span class="s">4</span>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="2-个线程负责上报监控到-falcon">2 个线程负责上报监控到 falcon</h3>
+<h3 id="2-个线程负责上报监控到-falcon">2 个线程负责上报监控到 falcon</h3>
-<p>2 个线程负责上报监控到 falcon，这里的线程数是写死的。</p>
+<p>2 个线程负责上报监控到 falcon，这里的线程数是写死的。</p>
-<p>参考：
-<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pegasus_counter_reporter</code></p>
+<p>参考：
+<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pegasus_counter_reporter</code></p>
-<h2 id="1-个线程负责-aio-读写磁盘">1 个线程负责 aio 读写磁盘</h2>
+<h2 id="1-个线程负责-aio-读写磁盘">1 个线程负责 aio 读写磁盘</h2>
-<p>1 个线程执行 aio 读写磁盘的任务，即 libaio 的 get_event 操作。</p>
+<p>1 个线程执行 aio 读写磁盘的任务，即 libaio 的 get_event 操作。</p>
-<h3 id="16-个线程执行-rocksdb-后台操作">16 个线程执行 rocksdb 后台操作</h3>
+<h3 id="16-个线程执行-rocksdb-后台操作">16 个线程执行 rocksdb 后台操作</h3>
-<p>其中 12 个线程执行 rocskdb background compaction。</p>
+<p>其中 12 个线程执行 rocskdb background compaction。</p>
-<p>4 个线程执行 rocksdb background flush。</p>
+<p>4 个线程执行 rocksdb background flush。</p>
-<p>参考：
-<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pegasus_server_impl</code></p>
+<p>参考：
+<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pegasus_server_impl</code></p>
-<p>相关配置：</p>
+<p>相关配置：</p>
-<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[pegasus.server]</span>
-<span class="py">rocksdb_max_background_flushes</span><span class="p">=</span><span class="s">4</span>
-<span class="py">rocksdb_max_background_compactions</span><span class="p">=</span><span class="s">12</span>
-</code></pre></div></div>
+<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[pegasus.server]</span>
+<span class="py">rocksdb_max_background_flushes</span><span class="p">=</span><span class="s">4</span>
+<span class="py">rocksdb_max_background_compactions</span><span class="p">=</span><span class="s">12</span>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="2-个线程执行-shared_io_service">2 个线程执行 shared_io_service</h3>
+<h3 id="2-个线程执行-shared_io_service">2 个线程执行 shared_io_service</h3>
-<p>2 个线程执行 shared_io_service，给 percentile 类型的 perf-counter 用</p>
+<p>2 个线程执行 shared_io_service，给 percentile 类型的 perf-counter 用</p>
-<p>相关配置：</p>
+<p>相关配置：</p>
-<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[core]</span>
-<span class="py">timer_service_worker_count</span><span class="p">=</span><span class="s">2</span>
-</code></pre></div></div></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">当前在我们的推荐配置下，Pegasus Replica Server 一共会有 174 线程在工作，所有的线程都是长线程。 这些线程到底是用来做什么的，我们在这篇文章进行梳理。</summary></entry><entry><title type="html">Pegasus 的 last_flushed_decree</title><link href="/en/2018/03/07/last_flushed_decree.html" rel="alternate" type="text/html" title="Pegasus 的 last_flushed_decree" /><published>2018-03-07T00:00:00+00:00</published><updated>2018-03-07T00:00:00+00:00</u [...]
+<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[core]</span>
+<span class="py">timer_service_worker_count</span><span class="p">=</span><span class="s">2</span>
+</code></pre></div></div>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[当前在我们的推荐配置下，Pegasus Replica Server 一共会有 174 线程在工作，所有的线程都是长线程。 这些线程到底是用来做什么的，我们在这篇文章进行梳理。]]></summary></entry><entry><title type="html">Pegasus 的 last_flushed_decree</title><link href="/en/2018/03/07/last_flushed_decree.html" rel="alternate" type="text/html" title="Pegasus 的 last_flushed_decree" /><published>2018-03-07T00:00:00+00:00</published><updated>2018-03-07T00:00:00+00:00</updated><i [...]
-<hr />
+<hr />
-<p>一般的强一致性存储分为 <strong>replicated log</strong> 和 <strong>db storage</strong> 两层。replicated log 用于日志的复制，通过一致性协议（如 PacificA）进行组间复制同步，日志同步完成后，数据方可写入 db storage。通常来讲，在数据写入 db storage 之后，与其相对应的那一条日志即可被删除。因为 db storage 具备持久性，既然 db storage 中已经存有一份数据，在日志中就不需要再留一份。为了避免日志占用空间过大，我们需要定期删除日志，这一过程被称为 <strong>log compaction</strong>。</p>
+<p>一般的强一致性存储分为 <strong>replicated log</strong> 和 <strong>db storage</strong> 两层。replicated log 用于日志的复制，通过一致性协议（如 PacificA）进行组间复制同步，日志同步完成后，数据方可写入 db storage。通常来讲，在数据写入 db storage 之后，与其相对应的那一条日志即可被删除。因为 db storage 具备持久性，既然 db storage 中已经存有一份数据，在日志中就不需要再留一份。为了避免日志占用空间过大，我们需要定期删除日志，这一过程被称为 <strong>log compaction</strong>。</p>
-<p>这个简单的过程在 pegasus 中，问题稍微复杂了一些。</p>
+<p>这个简单的过程在 pegasus 中，问题稍微复杂了一些。</p>
-<p>首先 pegasus 在使用 rocksdb 时，关闭了其 write-ahead-log，这样写操作就只会直接落到不具备持久性的 memtable。显然，当数据尚未从 memtable 落至 sstable 时，日志是不可随便清理的。因此，pegasus 在 rocksdb 内部维护了一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，当数据从 memtable 写落至 sstable 时，它就会更新，表示从〔0, last_flushed_decree〕之间的日志都可以被清除。</p>
+<p>首先 pegasus 在使用 rocksdb 时，关闭了其 write-ahead-log，这样写操作就只会直接落到不具备持久性的 memtable。显然，当数据尚未从 memtable 落至 sstable 时，日志是不可随便清理的。因此，pegasus 在 rocksdb 内部维护了一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，当数据从 memtable 写落至 sstable 时，它就会更新，表示从〔0, last_flushed_decree〕之间的日志都可以被清除。</p>
-<p>故事到了这里还要再加一层复杂性：有一些日志只是心跳（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">WRITE_EMPTY</code>），它们不含有任何数据。我们<strong>把心跳写入日志中</strong>，可以避免某个表
-长时间无数据写，日志无法被清理的情况，同时也可以起到坏节点检测的作用。许多一致性协议（如 Raft）都会将心跳写入日志，这里不做赘述。</p>
+<p>故事到了这里还要再加一层复杂性：有一些日志只是心跳（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">WRITE_EMPTY</code>），它们不含有任何数据。我们<strong>把心跳写入日志中</strong>，可以避免某个表
+长时间无数据写，日志无法被清理的情况，同时也可以起到坏节点检测的作用。许多一致性协议（如 Raft）都会将心跳写入日志，这里不做赘述。</p>
-<p><strong>但心跳是否需要写入 rocksdb 呢？</strong></p>
+<p><strong>但心跳是否需要写入 rocksdb 呢？</strong></p>
-<p>这里讲一下架构，每个 pegasus 的 replica server 上都有许多分片，每个分片拥有一个 rocksdb 实例，而每个 rocksdb 维护一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>。所有的实例都会写入同一个日志，这被称为 shared log。每个实例自己会单独写一个 WAL，被称为 private log。复杂点在 <strong>shared log</strong>。</p>
+<p>这里讲一下架构，每个 pegasus 的 replica server 上都有许多分片，每个分片拥有一个 rocksdb 实例，而每个 rocksdb 维护一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>。所有的实例都会写入同一个日志，这被称为 shared log。每个实例自己会单独写一个 WAL，被称为 private log。复杂点在 <strong>shared log</strong>。</p>
-<pre><code class="language-txt">&lt;r:1 d:1&gt; 表示 replica id 为 1 的实例所写入的 decree = 1 的日志
+<pre><code class="language-txt"><r:1 d:1> 表示 replica id 为 1 的实例所写入的 decree = 1 的日志
0 1 2 3 4 5
-&lt;r:1 d:1&gt; &lt;r:2 d:1&gt; &lt;r:2 d:2&gt; &lt;r:2 d:3&gt; &lt;r:2 d:4&gt; &lt;r:2 d:5&gt;
-</code></pre>
+<r:1 d:1> <r:2 d:1> <r:2 d:2> <r:2 d:3> <r:2 d:4> <r:2 d:5>
+</code></pre>
-<p>可以看到，r1 写入 1 条日志后，r2 不断地写入 5 条日志。假设 r2 的 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree = 5</code>，那么当前 shared_log 应当将 [0, 5] 的日志全部删掉，即删掉从 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">&lt;r:1 d:1&gt;</code> 到 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">&lt;r:2 d:5&gt;</code>。</p>
+<p>可以看到，r1 写入 1 条日志后，r2 不断地写入 5 条日志。假设 r2 的 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree = 5</code>，那么当前 shared_log 应当将 [0, 5] 的日志全部删掉，即删掉从 <code class="language-plaintext highlighter-rouge"><r:1 d:1></code> 到 <code class="language-plaintext highlighter-rouge"><r:2 d:5></code>。</p>
-<p>这时候问题来了：如果 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">&lt;r:1 d:1&gt;</code> 是一个心跳请求，且不写 rocksdb 的话，那就意味着 r1 的 last_flushed_decree = 0，也就意味着 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">&lt;r:1 d:1&gt;</code> 不可被删。这就给我们带来了困扰，因为日志只能 “前缀删除”，即只能删除 [0, 5]，不能删除 [1, 5]。</p>
+<p>这时候问题来了：如果 <code class="language-plaintext highlighter-rouge"><r:1 d:1></code> 是一个心跳请求，且不写 rocksdb 的话，那就意味着 r1 的 last_flushed_decree = 0，也就意味着 <code class="language-plaintext highlighter-rouge"><r:1 d:1></code> 不可被删。这就给我们带来了困扰，因为日志只能 “前缀删除”，即只能删除 [0, 5]，不能删除 [1, 5]。</p>
-<p>如果 r1 长时间没有数据写入，而 r2 长时间有较大吞吐，那么 shared log 可能会因为 r1 而无法清理，造成磁盘空间不足的情况。
-这个问题是 shared log 的一个弊端。因此我们在设计上选择将每次心跳都写入 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">rocksdb</code>，这样就能及时更新 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，
+<p>如果 r1 长时间没有数据写入，而 r2 长时间有较大吞吐，那么 shared log 可能会因为 r1 而无法清理，造成磁盘空间不足的情况。
+这个问题是 shared log 的一个弊端。因此我们在设计上选择将每次心跳都写入 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">rocksdb</code>，这样就能及时更新 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，
shared log 也可以及时被删除。
-如何将一个没有任何数据的心跳 “写入” rocksdb 呢？实际上我们也仅仅只是写入一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">key=""</code>，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">value=""</code> 的记录，这对系统几乎没有开销。</p>
+如何将一个没有任何数据的心跳 “写入” rocksdb 呢？实际上我们也仅仅只是写入一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">key=""</code>，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">value=""</code> 的记录，这对系统几乎没有开销。</p>
-<p>但如果我们没有 shared log 呢？假设我们仅使用 private log 作为唯一的 WAL 存储，那么 rocksdb 虽然仍需维护 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，
-但并不需要处理心跳，这一定程度上可以减少写路径的复杂度。</p></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">本文主要为大家梳理 last_flushed_decree 的原理。</summary></entry><entry><title type="html">Meta Server 的设计</title><link href="/en/2017/11/21/meta-server-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Meta Server 的设计" /><published>2017-11-21T00:00:00+00:00</published><updated>2017-11-21T00:00:00+00:00</updated><id>/2017/11/21/meta-server-design</id><content type="html" xml:base="/2017/11/21/meta- [...]
+<p>但如果我们没有 shared log 呢？假设我们仅使用 private log 作为唯一的 WAL 存储，那么 rocksdb 虽然仍需维护 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，
+但并不需要处理心跳，这一定程度上可以减少写路径的复杂度。</p>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[本文主要为大家梳理 last_flushed_decree 的原理。]]></summary></entry><entry><title type="html">Meta Server 的设计</title><link href="/en/2017/11/21/meta-server-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Meta Server 的设计" /><published>2017-11-21T00:00:00+00:00</published><updated>2017-11-21T00:00:00+00:00</updated><id>/2017/11/21/meta-server-design</id><content type="html" xml:base="/2017/11 [...]
-<hr />
+<hr />
-<p>MetaServer的主要功能如下：</p>
+<p>MetaServer的主要功能如下：</p>
-<ol>
- <li>Table的管理</li>
- <li>ReplicaGroup的管理</li>
- <li>ReplicaServer的管理</li>
- <li>集群负载的均衡</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>Table的管理</li>
+ <li>ReplicaGroup的管理</li>
+ <li>ReplicaServer的管理</li>
+ <li>集群负载的均衡</li>
+</ol>
-<h3 id="table的管理">Table的管理</h3>
+<h3 id="table的管理">Table的管理</h3>
-<p>在Pegasus里，table相当于一个namespace，不同的table下可以有相同的(HashKey, SortKey)序对。在使用table前，需要在向MetaServer先发起建表的申请。</p>
+<p>在Pegasus里，table相当于一个namespace，不同的table下可以有相同的(HashKey, SortKey)序对。在使用table前，需要在向MetaServer先发起建表的申请。</p>
-<p>MetaServer在建表的时候，首先对表名以及选项做一些合法性的检查。如果检查通过，会把表的元信息持久化存储到Zookeeper上。在持久化完成后，MetaServer会为表中的每个分片都创建一条记录，叫做<strong>PartitionConfiguration</strong>。该记录里最主要的内容就是当前分片的version以及分片的composition(即Primary和Secondary分别位于哪个ReplicaServer)。</p>
+<p>MetaServer在建表的时候，首先对表名以及选项做一些合法性的检查。如果检查通过，会把表的元信息持久化存储到Zookeeper上。在持久化完成后，MetaServer会为表中的每个分片都创建一条记录，叫做<strong>PartitionConfiguration</strong>。该记录里最主要的内容就是当前分片的version以及分片的composition(即Primary和Secondary分别位于哪个ReplicaServer)。</p>
-<p>在表创建好后，一个分片的composition初始化为空。MetaServer会为空分片分配Primary和Secondary。等一个分片有一主两备后，就可以对外提供读写服务了。假如一张表所有的分片都满足一主两备份，那么这张表就是可以正常工作的。</p>
+<p>在表创建好后，一个分片的composition初始化为空。MetaServer会为空分片分配Primary和Secondary。等一个分片有一主两备后，就可以对外提供读写服务了。假如一张表所有的分片都满足一主两备份，那么这张表就是可以正常工作的。</p>
-<p>如果用户不再需要使用一张表，可以调用删除接口对Pegasus的表进行删除。删除的信息也是先做持久化，然后再异步的将删除信息通知到各个ReplicaServer上。等所有相关ReplicaServer都得知表已经删除后，该表就变得不可访问。注意，此时数据并未作物理删除。真正的物理删除，要在一定的时间周期后发生。在此期间，假如用户想撤回删除操作，也是可以调用相关接口将表召回。这个功能称为<strong>软删除</strong>。</p>
+<p>如果用户不再需要使用一张表，可以调用删除接口对Pegasus的表进行删除。删除的信息也是先做持久化，然后再异步的将删除信息通知到各个ReplicaServer上。等所有相关ReplicaServer都得知表已经删除后，该表就变得不可访问。注意，此时数据并未作物理删除。真正的物理删除，要在一定的时间周期后发生。在此期间，假如用户想撤回删除操作，也是可以调用相关接口将表召回。这个功能称为<strong>软删除</strong>。</p>
-<h3 id="replicagroup的管理">ReplicaGroup的管理</h3>
+<h3 id="replicagroup的管理">ReplicaGroup的管理</h3>
-<p>ReplicaGroup的管理就是上文说的对<strong>PartitionConfiguration</strong>的管理。MetaServer会对空的分片分配Primary和Secondary。随着系统中ReplicaServer的加入和移除，PartitionConfiguration中的composition也可能发生变化。其中这些变化，有可能是主动的，也可能是被动的，如：</p>
+<p>ReplicaGroup的管理就是上文说的对<strong>PartitionConfiguration</strong>的管理。MetaServer会对空的分片分配Primary和Secondary。随着系统中ReplicaServer的加入和移除，PartitionConfiguration中的composition也可能发生变化。其中这些变化，有可能是主动的，也可能是被动的，如：</p>
-<ul>
- <li>Primary向Secondary发送prepare消息超时，而要求踢出某个Secondary</li>
- <li>MetaServer通过心跳探测到某个ReplicaServer失联了，发起group变更</li>
- <li>因为一些负载均衡的需求，Primary可能会主动发生降级，以进行迁移</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>Primary向Secondary发送prepare消息超时，而要求踢出某个Secondary</li>
+ <li>MetaServer通过心跳探测到某个ReplicaServer失联了，发起group变更</li>
+ <li>因为一些负载均衡的需求，Primary可能会主动发生降级，以进行迁移</li>
+</ul>
-<p>发生ReplicaGroup成员变更的原因不一而足，这里不再一一列举。但总的来说，成员的每一次变更，都会在MetaServer这里进行记录，每次变更所引发的PartitionConfiguration变化，也都会由MetaServer进行持久化。</p>
+<p>发生ReplicaGroup成员变更的原因不一而足，这里不再一一列举。但总的来说，成员的每一次变更，都会在MetaServer这里进行记录，每次变更所引发的PartitionConfiguration变化，也都会由MetaServer进行持久化。</p>
-<p>值得说明的是，和很多Raft系的存储系统(Kudu、<a href="https://github.com/pingcap/tikv">TiKV</a>)不同，Pegasus的MetaServer并非group成员变更的<strong>见证者</strong>，而是<strong>持有者</strong>。在前者的实现中，group的成员变更是由group本生发起，并先在group内部做持久化，之后再异步通知给MetaServer。</p>
+<p>值得说明的是，和很多Raft系的存储系统(Kudu、<a href="https://github.com/pingcap/tikv">TiKV</a>)不同，Pegasus的MetaServer并非group成员变更的<strong>见证者</strong>，而是<strong>持有者</strong>。在前者的实现中，group的成员变更是由group本生发起，并先在group内部做持久化，之后再异步通知给MetaServer。</p>
-<p>而在Pegasus中，group的状态变化都是先在MetaServer上发生的，然后再在group的成员之间得以体现。哪怕是一个Primary想要踢出一个Secondary, 也要先向MetaServer发起申请；等MetaServer“登记在案”后，这个变更才会在Primary上生效。</p>
+<p>而在Pegasus中，group的状态变化都是先在MetaServer上发生的，然后再在group的成员之间得以体现。哪怕是一个Primary想要踢出一个Secondary, 也要先向MetaServer发起申请；等MetaServer“登记在案”后，这个变更才会在Primary上生效。</p>
-<h3 id="replicaserver的管理">ReplicaServer的管理</h3>
+<h3 id="replicaserver的管理">ReplicaServer的管理</h3>
-<p>当一台ReplicaServer上线时，它会首先向MetaServer进行注册。注册成功后，MetaServer会指定一些Replica让该Server进行服务。</p>
+<p>当一台ReplicaServer上线时，它会首先向MetaServer进行注册。注册成功后，MetaServer会指定一些Replica让该Server进行服务。</p>
-<p>在ReplicaServer和MetaServer都正常运行时，ReplicaServer会定期向MetaServer发送心跳消息，来确保在MetaServer端自己“活着”。当MetaServer检测到ReplicaServer的心跳断掉后，会把这台机器标记为下线并尝试对受影响的ReplicaGroup做调整。这一过程，我们叫做<strong>FailureDetector</strong>。</p>
+<p>在ReplicaServer和MetaServer都正常运行时，ReplicaServer会定期向MetaServer发送心跳消息，来确保在MetaServer端自己“活着”。当MetaServer检测到ReplicaServer的心跳断掉后，会把这台机器标记为下线并尝试对受影响的ReplicaGroup做调整。这一过程，我们叫做<strong>FailureDetector</strong>。</p>
-<p>当前的FailureDetector是按照PacificA中描述的算法来实现的。主要的改动有两点：</p>
+<p>当前的FailureDetector是按照PacificA中描述的算法来实现的。主要的改动有两点：</p>
-<ul>
- <li>PacificA中要求FailureDetector在ReplicaGroup中的Primary和Secondary之间实施，而Pegasus在MetaServer和ReplicaServer之间实施。</li>
- <li>因为MetaServer的服务是采用主备模式保证高可用的，所以我们对论文中的算法做了些强化：即FailureDetector的双方是ReplicaServer和“主备MetaServer组成的group”。这样的做法，可以使得FD可以对抗单个MetaServer的不可用。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>PacificA中要求FailureDetector在ReplicaGroup中的Primary和Secondary之间实施，而Pegasus在MetaServer和ReplicaServer之间实施。</li>
+ <li>因为MetaServer的服务是采用主备模式保证高可用的，所以我们对论文中的算法做了些强化：即FailureDetector的双方是ReplicaServer和“主备MetaServer组成的group”。这样的做法，可以使得FD可以对抗单个MetaServer的不可用。</li>
+</ul>
-<p>算法的细节不再展开，这里简述下算法所蕴含的几个设计原则：</p>
+<p>算法的细节不再展开，这里简述下算法所蕴含的几个设计原则：</p>
-<ol>
- <li>
- <p>所有的ReplicaServer无条件服从MetaServer</p>
+<ol>
+ <li>
+ <p>所有的ReplicaServer无条件服从MetaServer</p>
- <p>当MetaServer认为ReplicaServer不可用时，并不会再借助其他外界信息来做进一步确认。为了更进一步说明问题，考虑以下情况：
-<img src="/assets/images/network-partition.png" alt="network-partition" class="docs-image" />
-上图给出了一种比较诡异的网络分区情况：即网络中所有其他的组件都可以正常连通，只有MetaServer和一台ReplicaServer发生了网络分区。在这种情况下，仅仅把ReplicaServer的生死交给MetaServer来仲裁可能略显武断。但考虑到这种情况其实极其罕见，并且就简化系统设计出发，我们认为这样处理并无不妥。而且假如我们不开上帝视角的话，判断一个“crash”是不是“真的crash”本身就是非常困难的事情。</p>
+ <p>当MetaServer认为ReplicaServer不可用时，并不会再借助其他外界信息来做进一步确认。为了更进一步说明问题，考虑以下情况：
+<img src="/assets/images/network-partition.png" alt="network-partition" class="docs-image" />
+上图给出了一种比较诡异的网络分区情况：即网络中所有其他的组件都可以正常连通，只有MetaServer和一台ReplicaServer发生了网络分区。在这种情况下，仅仅把ReplicaServer的生死交给MetaServer来仲裁可能略显武断。但考虑到这种情况其实极其罕见，并且就简化系统设计出发，我们认为这样处理并无不妥。而且假如我们不开上帝视角的话，判断一个“crash”是不是“真的crash”本身就是非常困难的事情。</p>
- <p>与此相对应的是另外一种情况：假如ReplicaServer因为一些原因发生了写流程的阻塞(磁盘阻塞，写线程死锁)，而心跳则由于在另外的线程中得以向MetaServer正常发送。这种情况当前Pegasus是无法处理的。一般来说，应对这种问题的方法还是要在server的写线程里引入心跳，后续Pegasus可以在这方面跟进。</p>
- </li>
- <li>
- <p>Pefect Failure Detector</p>
+ <p>与此相对应的是另外一种情况：假如ReplicaServer因为一些原因发生了写流程的阻塞(磁盘阻塞，写线程死锁)，而心跳则由于在另外的线程中得以向MetaServer正常发送。这种情况当前Pegasus是无法处理的。一般来说，应对这种问题的方法还是要在server的写线程里引入心跳，后续Pegasus可以在这方面跟进。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>Pefect Failure Detector</p>
- <p>当MetaServer声称一个ReplicaServer不可用时，该ReplicaServer一定要处于不可服务的状态。这一点是由算法本身来保障的。之所以要有这一要求，是为了防止系统中某个ReplicaGroup可能会出现双主的局面。</p>
+ <p>当MetaServer声称一个ReplicaServer不可用时，该ReplicaServer一定要处于不可服务的状态。这一点是由算法本身来保障的。之所以要有这一要求，是为了防止系统中某个ReplicaGroup可能会出现双主的局面。</p>
- <p>Pegasus使用基于租约的心跳机制来进行失败检测，其原理如下（以下的worker对应ReplicaServer, master对应MetaServer）：
-<img src="/assets/images/perfect-failure-detector.png" alt="perfect-failure-detector" class="docs-image" />
-说明：</p>
- <ul>
- <li>beacon总是从worker发送给master，发送间隔为beacon_interval</li>
- <li>对于worker，超时时间为lease_period</li>
- <li>对于master，超时时间为grace_period</li>
- <li>通常来说：grace_period &gt; lease_period &gt; beacon_interval * 2</li>
- </ul>
+ <p>Pegasus使用基于租约的心跳机制来进行失败检测，其原理如下（以下的worker对应ReplicaServer, master对应MetaServer）：
+<img src="/assets/images/perfect-failure-detector.png" alt="perfect-failure-detector" class="docs-image" />
+说明：</p>
+ <ul>
+ <li>beacon总是从worker发送给master，发送间隔为beacon_interval</li>
+ <li>对于worker，超时时间为lease_period</li>
+ <li>对于master，超时时间为grace_period</li>
+ <li>通常来说：grace_period > lease_period > beacon_interval * 2</li>
+ </ul>
- <p>以上租约机制还可以用租房子来进行比喻：</p>
- <ul>
- <li>在租房过程中涉及到两种角色：租户和房东。租户的目标就是成为房子的primary（获得对房子的使用权）；房东的原则是保证同一时刻只有一个租户拥有对房子的使用权（避免一房多租）。</li>
- <li>租户定期向房东交租金，以获取对房子的使用权。如果要一直住下去，就要不停地续租。租户交租金有个习惯，就是每次总是交到距离交租金当天以后固定天数（lease period）为止。但是由于一些原因，并不是每次都能成功将租金交给房东（譬如找不到房东了或者转账失败了）。租户从最后一次成功交租金的那天（last send time with ack）开始算时间，当发现租金所覆盖的天数达到了（lease timeout），就知道房子到期了，会自觉搬出去。</li>
- <li>房东从最后一次成功收到租户交来的租金那天开始算时间，当发现房子到期了却还没有收到续租的租金，就会考虑新找租户了。当然房东人比较好，会给租户几天宽限期（grace period）。如果从上次收到租金时间（last beacon receive time）到现在超过了宽限期，就会让新的租户搬进去。由于此时租户已经自觉搬出去了，就不会出现两个租户同时去住一个房子的尴尬情况。</li>
- <li>所以上面两个时间：lease period和grace period，后者总是大于前者。</li>
- </ul>
- </li>
-</ol>
+ <p>以上租约机制还可以用租房子来进行比喻：</p>
+ <ul>
+ <li>在租房过程中涉及到两种角色：租户和房东。租户的目标就是成为房子的primary（获得对房子的使用权）；房东的原则是保证同一时刻只有一个租户拥有对房子的使用权（避免一房多租）。</li>
+ <li>租户定期向房东交租金，以获取对房子的使用权。如果要一直住下去，就要不停地续租。租户交租金有个习惯，就是每次总是交到距离交租金当天以后固定天数（lease period）为止。但是由于一些原因，并不是每次都能成功将租金交给房东（譬如找不到房东了或者转账失败了）。租户从最后一次成功交租金的那天（last send time with ack）开始算时间，当发现租金所覆盖的天数达到了（lease timeout），就知道房子到期了，会自觉搬出去。</li>
+ <li>房东从最后一次成功收到租户交来的租金那天开始算时间，当发现房子到期了却还没有收到续租的租金，就会考虑新找租户了。当然房东人比较好，会给租户几天宽限期（grace period）。如果从上次收到租金时间（last beacon receive time）到现在超过了宽限期，就会让新的租户搬进去。由于此时租户已经自觉搬出去了，就不会出现两个租户同时去住一个房子的尴尬情况。</li>
+ <li>所以上面两个时间：lease period和grace period，后者总是大于前者。</li>
+ </ul>
+ </li>
+</ol>
-<h3 id="集群的负载均衡">集群的负载均衡</h3>
+<h3 id="集群的负载均衡">集群的负载均衡</h3>
-<p>在Pegasus里，集群的负载均衡主要由两方面组成：</p>
+<p>在Pegasus里，集群的负载均衡主要由两方面组成：</p>
-<ol>
- <li>
- <p>cure: 如果某个ReplicaGroup不满足主备条件了，该如何处理</p>
+<ol>
+ <li>
+ <p>cure: 如果某个ReplicaGroup不满足主备条件了，该如何处理</p>
- <p>简单来说：</p>
- <ul>
- <li>如果一个ReplicaGroup中缺少Primary, MetaServer会选择一个Secondary提名为新的Primary;</li>
- <li>如果ReplicaGroup中缺Secondary，MetaServer会根据负载选一个合适的Secondary;</li>
- <li>如果备份太多，MetaServer会根据负载选一个删除。</li>
- </ul>
- </li>
- <li>
- <p>balancer: 分片如果在ReplicaServer上分布不均衡，该怎么调节</p>
+ <p>简单来说：</p>
+ <ul>
+ <li>如果一个ReplicaGroup中缺少Primary, MetaServer会选择一个Secondary提名为新的Primary;</li>
+ <li>如果ReplicaGroup中缺Secondary，MetaServer会根据负载选一个合适的Secondary;</li>
+ <li>如果备份太多，MetaServer会根据负载选一个删除。</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>
+ <p>balancer: 分片如果在ReplicaServer上分布不均衡，该怎么调节</p>
- <p>当前Pegasus在做ReplicaServer的均衡时，考虑的因素包括：</p>
- <ul>
- <li>每个ReplicaServer的各个磁盘上的Replica的个数</li>
- <li>Primary和Secondary分开考虑</li>
- <li>各个表分开考虑</li>
- <li>如果可以通过做Primary切换来调匀，则优先做Primary切换。</li>
- </ul>
- </li>
-</ol>
+ <p>当前Pegasus在做ReplicaServer的均衡时，考虑的因素包括：</p>
+ <ul>
+ <li>每个ReplicaServer的各个磁盘上的Replica的个数</li>
+ <li>Primary和Secondary分开考虑</li>
+ <li>各个表分开考虑</li>
+ <li>如果可以通过做Primary切换来调匀，则优先做Primary切换。</li>
+ </ul>
+ </li>
+</ol>
-<p>具体的balancer算法，我们会用专门的章节来进行介绍。</p>
+<p>具体的balancer算法，我们会用专门的章节来进行介绍。</p>
-<h3 id="metaserver的高可用">MetaServer的高可用</h3>
+<h3 id="metaserver的高可用">MetaServer的高可用</h3>
-<p>为了保证MetaServer本身不会成为系统的单点，MetaServer依赖Zookeeper做了高可用。在具体的实现上，我们主要使用了Zookeeper节点的ephemeral和sequence特性来封装了一个分布式锁。该锁可以保证同一时刻只有一个MetaServer作为leader而提供服务；如果leader不可用，某个follower会收到通知而成为新的leader。</p>
+<p>为了保证MetaServer本身不会成为系统的单点，MetaServer依赖Zookeeper做了高可用。在具体的实现上，我们主要使用了Zookeeper节点的ephemeral和sequence特性来封装了一个分布式锁。该锁可以保证同一时刻只有一个MetaServer作为leader而提供服务；如果leader不可用，某个follower会收到通知而成为新的leader。</p>
-<p>为了保证MetaServer的leader和follower能拥有一致的集群元数据，元数据的持久化我们也是通过Zookeeper来完成的。</p>
+<p>为了保证MetaServer的leader和follower能拥有一致的集群元数据，元数据的持久化我们也是通过Zookeeper来完成的。</p>
-<p>我们使用了Zookeeper官方的c语言库来访问Zookeeper集群。因为其没有提供CMakeLists的构建方式，所以目前这部分代码是单独抽取了出来的。后面重构我们的构建过程后，应该可以把这个依赖去掉而直接用原生代码。</p>
+<p>我们使用了Zookeeper官方的c语言库来访问Zookeeper集群。因为其没有提供CMakeLists的构建方式，所以目前这部分代码是单独抽取了出来的。后面重构我们的构建过程后，应该可以把这个依赖去掉而直接用原生代码。</p>
-<h3 id="metaserver的bootstrap">MetaServer的bootstrap</h3>
+<h3 id="metaserver的bootstrap">MetaServer的bootstrap</h3>
-<p>当一个MetaServer的进程启动时，它会首先根据配置好的zookeeper服务的路径，来检测自己是否能够成为leader。如果是leader, 它会向zookeeper拉去当前集群的所有元数据，包括：</p>
+<p>当一个MetaServer的进程启动时，它会首先根据配置好的zookeeper服务的路径，来检测自己是否能够成为leader。如果是leader, 它会向zookeeper拉去当前集群的所有元数据，包括：</p>
-<ol>
- <li>有哪些表，以及这些表的各种参数</li>
- <li>每个表的各个Partition的组成情况，将所有Partition中涉及到的机器求并集，会顺便解析到一个机器列表</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>有哪些表，以及这些表的各种参数</li>
+ <li>每个表的各个Partition的组成情况，将所有Partition中涉及到的机器求并集，会顺便解析到一个机器列表</li>
+</ol>
-<p>当MetaServer获取了所有的这些信息后，会构建自己的内存数据结构。特别的，ReplicaServer的集合初始化为2中得到的机器列表。</p>
+<p>当MetaServer获取了所有的这些信息后，会构建自己的内存数据结构。特别的，ReplicaServer的集合初始化为2中得到的机器列表。</p>
-<p>随后，MetaServer开启FD的模块和负载均衡的模块，MetaServer就启动完成了。</p></content><author><name>Pegasus</name></author><summary type="html">在 Pegasus 的架构中，Meta Server 是一个专门用于管理元数据的服务节点，我们在这篇文章中详细讨论它的内部机制。</summary></entry><entry><title type="html">Replica Server 的设计</title><link href="/en/2017/11/21/replica-server-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Replica Server 的设计" /><published>2017-11-21T00:00:00+00:00</published><updated>2017-11-21T00:00:00+00:00</updated><id>/2017/11/21/ [...]
+<p>随后，MetaServer开启FD的模块和负载均衡的模块，MetaServer就启动完成了。</p>]]></content><author><name>Pegasus</name></author><summary type="html"><![CDATA[在 Pegasus 的架构中，Meta Server 是一个专门用于管理元数据的服务节点，我们在这篇文章中详细讨论它的内部机制。]]></summary></entry><entry><title type="html">Replica Server 的设计</title><link href="/en/2017/11/21/replica-server-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Replica Server 的设计" /><published>2017-11-21T00:00:00+00:00</published><updated>2017-11-21T00:00:00+00:00</updated><id>/2017/11/ [...]
-<hr />
+<hr />
-<h3 id="读写流程">读写流程</h3>
+<h3 id="读写流程">读写流程</h3>
-<p>ReplicaServer由一个个的Replica的组成，每个Replica表示一个数据分片的Primary或者Secondary。真正的读写流程，则是由这些Replica来完成的。</p>
+<p>ReplicaServer由一个个的Replica的组成，每个Replica表示一个数据分片的Primary或者Secondary。真正的读写流程，则是由这些Replica来完成的。</p>
-<p>前面说过，当客户端有一个写请求时，会根据MetaServer的记录查询到分片对应的ReplicaServer。具体来说，客户端需要的其实是分片Primary所在的ReplicaServer。当获取到这一信息后，客户端会构造一条请求发送给ReplicaServer。请求除数据本身外，最主要的就包含了分片的编号，在Pegasus里，这个编号叫<strong>Gpid</strong>(global partition id)。</p>
+<p>前面说过，当客户端有一个写请求时，会根据MetaServer的记录查询到分片对应的ReplicaServer。具体来说，客户端需要的其实是分片Primary所在的ReplicaServer。当获取到这一信息后，客户端会构造一条请求发送给ReplicaServer。请求除数据本身外，最主要的就包含了分片的编号，在Pegasus里，这个编号叫<strong>Gpid</strong>(global partition id)。</p>
-<p>ReplicaServer在收到写请求时，会检查自己是不是能对请求做响应，如果可以的话，相应的写请求会进入写流程。具体的写流程不再赘述，大体过程就是先prepare再commit的两阶段提交。</p>
+<p>ReplicaServer在收到写请求时，会检查自己是不是能对请求做响应，如果可以的话，相应的写请求会进入写流程。具体的写流程不再赘述，大体过程就是先prepare再commit的两阶段提交。</p>
-<p>可能导致ReplicaServer不能响应写请求的原因有：</p>
+<p>可能导致ReplicaServer不能响应写请求的原因有：</p>
-<ol>
- <li>ReplicaServer无法向MetaServer持续汇报心跳，自动下线</li>
- <li>Replica在IO上发生了一些无法恢复的异常故障，自动下线</li>
- <li>MetaServer将Replica的Primary进行了迁移</li>
- <li>Primary在和MetaServer进行group成员变更的操作，拒绝写</li>
- <li>当前Secondary个数太少，Replica出于安全性考虑拒绝写</li>
- <li>出于流控考虑而拒绝写</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>ReplicaServer无法向MetaServer持续汇报心跳，自动下线</li>
+ <li>Replica在IO上发生了一些无法恢复的异常故障，自动下线</li>
+ <li>MetaServer将Replica的Primary进行了迁移</li>
+ <li>Primary在和MetaServer进行group成员变更的操作，拒绝写</li>
+ <li>当前Secondary个数太少，Replica出于安全性考虑拒绝写</li>
+ <li>出于流控考虑而拒绝写</li>
+</ol>
-<p>这些类型的问题，Pegasus都会以错误码的形式返回给客户端。根据不同的错误类型，客户端可以选择合适的处理策略：</p>
+<p>这些类型的问题，Pegasus都会以错误码的形式返回给客户端。根据不同的错误类型，客户端可以选择合适的处理策略：</p>
-<ul>
- <li>无脑重试</li>
- <li>降低发送频率</li>
- <li>重新向MetaServer请求路由信息</li>
- <li>放弃</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>无脑重试</li>
+ <li>降低发送频率</li>
+ <li>重新向MetaServer请求路由信息</li>
+ <li>放弃</li>
+</ul>
-<p>在目前Pegasus提供的客户端中，对这些错误都做了合适的处理。</p>
+<p>在目前Pegasus提供的客户端中，对这些错误都做了合适的处理。</p>
-<p>读流程比写流程简单些，直接由Primary进行读请求的响应。</p>
+<p>读流程比写流程简单些，直接由Primary进行读请求的响应。</p>
-<p>除此之外，Pegasus还提供了两种scan的，允许用户对写入的数据进行遍历：</p>
+<p>除此之外，Pegasus还提供了两种scan的，允许用户对写入的数据进行遍历：</p>
-<ul>
- <li>HashScan: 可以对同一个HashKey下的所有(SorkKey, Value)序对进行扫描，扫描结果按SortKey排序输出。该操作在对应Primary上完成。</li>
- <li>table全局scan: 可以对一个表中的所有数据进行遍历。该操作在实现上会获取一个表中所有的Partition，然后逐个对Primary进行HashScan。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>HashScan: 可以对同一个HashKey下的所有(SorkKey, Value)序对进行扫描，扫描结果按SortKey排序输出。该操作在对应Primary上完成。</li>
+ <li>table全局scan: 可以对一个表中的所有数据进行遍历。该操作在实现上会获取一个表中所有的Partition，然后逐个对Primary进行HashScan。</li>
+</ul>
-<h3 id="读写一致性模型">读写一致性模型</h3>
+<h3 id="读写一致性模型">读写一致性模型</h3>
-<ol>
- <li>
- <p>read-your-write consistency</p>
+<ol>
+ <li>
+ <p>read-your-write consistency</p>
- <p>假如一个写请求已经成功返回，那么后续的读一定可以读出来。</p>
- </li>
- <li>
- <p>无external consistency</p>
+ <p>假如一个写请求已经成功返回，那么后续的读一定可以读出来。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>无external consistency</p>
- <p>两个先后发起的写请求，并不保证前面那个一定比后面那个先成功。</p>
- </li>
- <li>
- <p>无snapshot consistency</p>
+ <p>两个先后发起的写请求，并不保证前面那个一定比后面那个先成功。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>无snapshot consistency</p>
- <p>scan请求到的数据是不遵守因果律的，有可能后写进去的数据先扫描出来。之所以这样，是因为Pegasus在实现scan的时候并没有打snapshot。Pegasus在后续上可以跟进。</p>
- </li>
-</ol>
+ <p>scan请求到的数据是不遵守因果律的，有可能后写进去的数据先扫描出来。之所以这样，是因为Pegasus在实现scan的时候并没有打snapshot。Pegasus在后续上可以跟进。</p>
+ </li>
+</ol>
-<h3 id="sharedlog和privatelog">SharedLog和PrivateLog</h3>
+<h3 id="sharedlog和privatelog">SharedLog和PrivateLog</h3>
-<p>前面介绍过，Pegasus在实现上追随了RSM(Replicated state machine)的模板：所有的写请求先写入到WAL(write ahead log)，然后再提交到存储引擎。在多Replica并存的存储系统中，WAL的处理是一个比较棘手的问题，因为每一个Replica都需要写WAL。如果Replica较多的话，这意味着对磁盘的随机写。一般来讲，我们是希望避免磁盘的随机写的。</p>
+<p>前面介绍过，Pegasus在实现上追随了RSM(Replicated state machine)的模板：所有的写请求先写入到WAL(write ahead log)，然后再提交到存储引擎。在多Replica并存的存储系统中，WAL的处理是一个比较棘手的问题，因为每一个Replica都需要写WAL。如果Replica较多的话，这意味着对磁盘的随机写。一般来讲，我们是希望避免磁盘的随机写的。</p>
-<p>对于这类问题，一般的解决办法是多个Replica合写一个WAL，例如HBase就采取了这种做法。但这种做法所带来的劣势是对Replica的迁移重建工作非常的不友好。就Pegasus的架构来看，合写WAL意味着添加PotentialSecondary的时候会有易错且速度慢的log split操作。</p>
+<p>对于这类问题，一般的解决办法是多个Replica合写一个WAL，例如HBase就采取了这种做法。但这种做法所带来的劣势是对Replica的迁移重建工作非常的不友好。就Pegasus的架构来看，合写WAL意味着添加PotentialSecondary的时候会有易错且速度慢的log split操作。</p>
-<p>Kudu在应对此类问题上提供了另外一个思路：无视这个问题，每个Replica各写一份WAL。之所以能这么做，我们认为出发点主要在于写请求是不会直接落盘，而是进操作系统的buffer cache的。有了一层buffer cache, 这意味着HDD的随机写可以得到一定程度的抑制；对于SSD，其写放大的问题也可以得到规避。但在这种做法下，如果开启写文件的立即落盘(fsync/O_DIRECT)，整个写请求会有比较严重的性能损耗。</p>
+<p>Kudu在应对此类问题上提供了另外一个思路：无视这个问题，每个Replica各写一份WAL。之所以能这么做，我们认为出发点主要在于写请求是不会直接落盘，而是进操作系统的buffer cache的。有了一层buffer cache, 这意味着HDD的随机写可以得到一定程度的抑制；对于SSD，其写放大的问题也可以得到规避。但在这种做法下，如果开启写文件的立即落盘(fsync/O_DIRECT)，整个写请求会有比较严重的性能损耗。</p>
-<p>Pegasus在这里采取了另外一种做法：</p>
+<p>Pegasus在这里采取了另外一种做法：</p>
-<ol>
- <li>所有的写请求先合着写一个WAL，叫做<strong>SharedLog</strong>;</li>
- <li>同时，对于每个Replica, 所有的请求都有一个内存cache, 然后以批量的方式写各自的WAL，叫做<strong>PrivateLog</strong>；</li>
- <li>在进程重启的时候，PrivateLog缺失的部分可以在重放SharedLog时补全；</li>
- <li>添加PotentialSecondary时，直接使用PrivateLog。</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>所有的写请求先合着写一个WAL，叫做<strong>SharedLog</strong>;</li>
+ <li>同时，对于每个Replica, 所有的请求都有一个内存cache, 然后以批量的方式写各自的WAL，叫做<strong>PrivateLog</strong>；</li>
+ <li>在进程重启的时候，PrivateLog缺失的部分可以在重放SharedLog时补全；</li>
+ <li>添加PotentialSecondary时，直接使用PrivateLog。</li>
+</ol>
-<h3 id="要不要立即落盘">要不要立即落盘</h3>
+<h3 id="要不要立即落盘">要不要立即落盘</h3>
-<p>要不要立即落盘也是个很有趣的问题，需要纠结的点如下：</p>
+<p>要不要立即落盘也是个很有趣的问题，需要纠结的点如下：</p>
-<ul>
- <li>对于多副本的系统而言，只写OS缓存并不特别糟糕，因为单机断电的数据丢失并不会造成数据的真正丢失</li>
- <li>对于单机房部署的集群，整机房的断电+不立即落盘可能会导致部分数据的丢失。为了应对这种问题，可以立即落盘或者加备用电池。</li>
- <li>对于两地三机房部署的集群，所有机房全部不可用的可能性非常低，所以就算不立即落盘，一般问题也不大。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>对于多副本的系统而言，只写OS缓存并不特别糟糕，因为单机断电的数据丢失并不会造成数据的真正丢失</li>
+ <li>对于单机房部署的集群，整机房的断电+不立即落盘可能会导致部分数据的丢失。为了应对这种问题，可以立即落盘或者加备用电池。</li>
+ <li>对于两地三机房部署的集群，所有机房全部不可用的可能性非常低，所以就算不立即落盘，一般问题也不大。</li>
+</ul>
-<p>Pegasus当前在写WAL上并没有采用即时落盘的方式，主要是性能和安全上的一种权衡。后续这一点可以作为一个配置项供用户选择。</p>
+<p>Pegasus当前在写WAL上并没有采用即时落盘的方式，主要是性能和安全上的一种权衡。后续这一点可以作为一个配置项供用户选择。</p>
-<h3 id="存储引擎">存储引擎</h3>
+<h3 id="存储引擎">存储引擎</h3>
-<p>Pegasus选择<a href="https://github.com/facebook/rocksdb">rocksdb</a>作为了单个Replica的存储引擎。在rocksdb的使用上，有三点需要说明一下：</p>
+<p>Pegasus选择<a href="https://github.com/facebook/rocksdb">rocksdb</a>作为了单个Replica的存储引擎。在rocksdb的使用上，有三点需要说明一下：</p>
-<ul>
- <li>我们关闭掉了rocksdb的WAL。</li>
- <li>PacificA对每条写请求都编了SequenceID, rocksdb对写请求也有内部的SequenceID。我们对二者做了融合，来支持我们自定义的checkpoint的生成。</li>
- <li>我们给rocksdb添加了一些compaction filter以支持Pegasus的语义：例如某个value的TTL。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>我们关闭掉了rocksdb的WAL。</li>
+ <li>PacificA对每条写请求都编了SequenceID, rocksdb对写请求也有内部的SequenceID。我们对二者做了融合，来支持我们自定义的checkpoint的生成。</li>
+ <li>我们给rocksdb添加了一些compaction filter以支持Pegasus的语义：例如某个value的TTL。</li>
+</ul>
-<p>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。如果后面有对其他存储引擎的需求，Pegasus也可能会引入。</p>
+<p>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。如果后面有对其他存储引擎的需求，Pegasus也可能会引入。</p>
-<h3 id="是否共享存储引擎">是否共享存储引擎</h3>
+<h3 id="是否共享存储引擎">是否共享存储引擎</h3>
-<p>在实现ReplicaServer上，另一个值得强调的点是“多个Replica共享一个存储引擎实例，还是每个Replica使用一个存储引擎实例”。主要的考虑点如下：</p>
+<p>在实现ReplicaServer上，另一个值得强调的点是“多个Replica共享一个存储引擎实例，还是每个Replica使用一个存储引擎实例”。主要的考虑点如下：</p>
-<ol>
- <li>共享存储引擎实例，意味着存储引擎是并发写的。如果存储引擎对并发写优化的不是很好，很有可能会成为性能瓶颈。</li>
- <li>共享存储引擎不利于向replica group中添加新的成员。</li>
- <li>如果一个存储引擎有自己的WAL，那么不共享存储引擎很有可能会造成磁盘的随机写。</li>
- <li>一般在存储引擎的实现中，都会有单独的compaction过程。不共享存储引擎，并且存储引擎数太多的话，可能会导致过多的线程开销，各自在compaction时也可能引发随机写。</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>共享存储引擎实例，意味着存储引擎是并发写的。如果存储引擎对并发写优化的不是很好，很有可能会成为性能瓶颈。</li>
+ <li>共享存储引擎不利于向replica group中添加新的成员。</li>
+ <li>如果一个存储引擎有自己的WAL，那么不共享存储引擎很有可能会造成磁盘的随机写。</li>
+ <li>一般在存储引擎的实现中，都会有单独的compaction过程。不共享存储引擎，并且存储引擎数太多的话，可能会导致过多的线程开销，各自在compaction时也可能引发随机写。</li>
+</ol>
-<p>Pegasus目前各个Replica是不共享存储引擎的。我们关掉rocksdb的WAL一方面的考虑也是为了避免3。</p>
+<p>Pegasus目前各个Replica是不共享存储引擎的。我们关掉rocksdb的WAL一方面的考虑也是为了避免3。</p>
-<h3 id="replica的状态转换">Replica的状态转换</h3>
+<h3 id="replica的状态转换">Replica的状态转换</h3>
-<p>在Pegasus中，一个Replica有如下几种状态：</p>
+<p>在Pegasus中，一个Replica有如下几种状态：</p>
-<ul>
- <li>Primary</li>
- <li>Secondary</li>
- <li>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</li>
- <li>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</li>
- <li>Error：当Replica发生IO或者逻辑错误时候的状态</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>Primary</li>
+ <li>Secondary</li>
+ <li>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</li>
+ <li>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</li>
+ <li>Error：当Replica发生IO或者逻辑错误时候的状态</li>
+</ul>
-<p>这几个状态的转换图不再展开，这里简述下状态转换的一些原则：</p>
+<p>这几个状态的转换图不再展开，这里简述下状态转换的一些原则：</p>
-<ul>
- <li>Primary负责管理一个group中所有成员的状态。当Primary和Secondary或者Learner通信失败时，会采取措施将其移除。Secondary或者Learner从来不去尝试推翻一个Primary，推翻并选举新的Primary时MetaServer的责任。</li>
- <li>当管理者决定触发状态变化时，<strong>当事人</strong>不会立即得到通知。例如，MetaServer因为探活失败要移除旧Primary时，不会通知旧Primary“我要移除你”；同理，当Primary因为通信失败要移除一个Secondary或者Learner时，也不会通知对应的Secondary或者Learner。这么做的原因也很好理解，这些动作之所以会发生，是因为网络不通，此时和<strong>当事人</strong>做通知是没有意义的。当事人在和决策者或者MetaServer恢复通信后，会根据对方的状态做响应变化。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>Primary负责管理一个group中所有成员的状态。当Primary和Secondary或者Learner通信失败时，会采取措施将其移除。Secondary或者Learner从来不去尝试推翻一个Primary，推翻并选举新的Primary时MetaServer的责任。</li>
+ <li>当管理者决定触发状态变化时，<strong>当事人</strong>不会立即得到通知。例如，MetaServer因为探活失败要移除旧Primary时，不会通知旧Primary“我要移除你”；同理，当Primary因为通信失败要移除一个Secondary或者Learner时，也不会通知对应的Secondary或者Learner。这么做的原因也很好理解，这些动作之所以会发生，是因为网络不通，此时和<strong>当事人</strong>做通知是没有意义的。当事人在和决策者或者MetaServer恢复通信后，会根据对方的状态做响应变化。</li>
+</ul>
-<p>下面以Primary移除一个Secondary为例来阐述上述原则：</p>
+<p>下面以Primary移除一个Secondary为例来阐述上述原则：</p>
-<ul>
- <li>Primary向Secondary发送prepare消息失败时，准备移除该Secondary</li>
- <li>Primary会进入一个拒绝写的状态</li>
- <li>开始把移除掉Secondary新的PartitionConfiguration发送给MetaServer</li>
- <li>MetaServer在把新PartitionConfiguration持久化后会回复Primary成功</li>
- <li>Primary把新的PartitionConfiguration修改到本地，并恢复到响应写的状态</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>Primary向Secondary发送prepare消息失败时，准备移除该Secondary</li>
+ <li>Primary会进入一个拒绝写的状态</li>
+ <li>开始把移除掉Secondary新的PartitionConfiguration发送给MetaServer</li>
+ <li>MetaServer在把新PartitionConfiguration持久化后会回复Primary成功</li>
+ <li>Primary把新的PartitionConfiguration修改到本地，并恢复到响应写的状态</li>
+</ul>
-<h3 id="添加learner">添加Learner</h3>
+<h3 id="添加learner">添加Learner</h3>
-<p>添加Learner是整个一致性协议部分中最复杂的一个环节，这里概述以下其过程：</p>
+<p>添加Learner是整个一致性协议部分中最复杂的一个环节，这里概述以下其过程：</p>
-<ul>
- <li>MetaServer向Primary发起add_secondary的提议，把一个新的Replica添加到某台机器上。这一过程不会修改PartitionConfiguration。</li>
- <li>Primary<strong>定期</strong>向对应机器发起添加Learner的邀请</li>
- <li>Leaner在收到Primary的邀请后，开始向Primary拷贝数据。整个拷贝数据的过程比较复杂，要根据Learner当前的数据量决定是拷贝Primary的数据库镜像、PrivateLog、还是内存中对写请求的缓存。</li>
- <li>Leaner在拷贝到Primary的全部数据后，会通知Primary拷贝完成</li>
- <li>Primary向MetaServer发起修改PartitionConfiguration的请求。请求期间同样拒绝写，并且仍旧是MetaServer持久化完成后Primary才会修改本地视图。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>MetaServer向Primary发起add_secondary的提议，把一个新的Replica添加到某台机器上。这一过程不会修改PartitionConfiguration。</li>
+ <li>Primary<strong>定期</strong>向对应机器发起添加Learner的邀请</li>
+ <li>Leaner在收到Primary的邀请后，开始向Primary拷贝数据。整个拷贝数据的过程比较复杂，要根据Learner当前的数据量决定是拷贝Primary的数据库镜像、PrivateLog、还是内存中对写请求的缓存。</li>
+ <li>Leaner在拷贝到Primary的全部数据后，会通知Primary拷贝完成</li>
+ <li>Primary向MetaServer发起修改PartitionConfiguration的请求。请求期间同样拒绝写，并且仍旧是MetaServer持久化完成后Primary才会修改本地视图。</li>
+</ul>
-<h3 id="replicaserver的bootstrap">ReplicaServer的bootstrap</h3>
+<h3 id="replicaserver的bootstrap">ReplicaServer的bootstrap</h3>
-<p>当一个ReplicaServer的进程启动时，它会加载自己的所有replica，并且重放所有的WAL。这些replica会被设置为inactive，是不会向外界提供读写服务的。</p>
+<p>当一个ReplicaServer的进程启动时，它会加载自己的所有replica，并且重放所有的WAL。这些replica会被设置为inactive，是不会向外界提供读写服务的。</p>
-<p>等加载完成后，ReplicaServer会启动FD模块连接MetaServer。连接成功后会向MetaServer查询自己服务的replica列表，并和自己加载的replica列表相比较并做相应调整：</p>
+<p>等加载完成后，ReplicaServer会启动FD模块连接MetaServer。连接成功后会向MetaServer查询自己服务的replica列表，并和自己加载的replica列表相比较并做相应调整：</p>
-<ul>
- <li>如果本地多出了一部分replica, replica server会将其关闭</li>
- <li>如果MetaServer多出了一部分replica，请求MetaServer将其移除</li>
- <li>如果MetaServer和本地都有，按MetaServer所标记的角色进行服务</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>如果本地多出了一部分replica, replica server会将其关闭</li>
+ <li>如果MetaServer多出了一部分replica，请求MetaServer将其移除</li>
+ <li>如果MetaServer和本地都有，按MetaServer所标记的角色进行服务</li>
+</ul>
-<p>ReplicaServer向MetaServer查询replica列表并做本地调整的这一过程叫<strong>ConfigSync</strong>。这一过程并不仅限于bootstrap时候会有，而是在集群运行过程中会定期发生的一个任务。</p></content><author><name>Pegasus</name></author><summary type="html">在 Pegasus 的架构中，ReplicaServer负责数据的读写请求。我们在这篇文章中详细讨论它的内部机制。</summary></entry></feed>
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+<p>ReplicaServer向MetaServer查询replica列表并做本地调整的这一过程叫<strong>ConfigSync</strong>。这一过程并不仅限于bootstrap时候会有，而是在集群运行过程中会定期发生的一个任务。</p>]]></content><author><name>Pegasus</name></author><summary type="html"><![CDATA[在 Pegasus 的架构中，ReplicaServer负责数据的读写请求。我们在这篇文章中详细讨论它的内部机制。]]></summary></entry></feed>
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<title>Benchmark | Pegasus</title>
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-<blockquote>
- <p>Github Release: <a href="https://github.com/apache/incubator-pegasus/releases/tag/v2.0.0">https://github.com/apache/incubator-pegasus/releases/tag/v2.0.0</a></p>
-</blockquote>
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+ <p>Github Release: <a href="https://github.com/apache/incubator-pegasus/releases/tag/v2.0.0">https://github.com/apache/incubator-pegasus/releases/tag/v2.0.0</a></p>
+</blockquote>
-<h2 id="跨机房异步复制">跨机房异步复制</h2>
+<h2 id="跨机房异步复制">跨机房异步复制</h2>
-<p>通过这个功能，我们可以把一个Pegasus表同时部署在主-备双集群上，从而支持业务的异地容灾，因为理论上双集群同时抖动甚至故障的概率要比单集群低很多。作为一个附带的优点，P99延迟相比单集群也会有显著改善。</p>
+<p>通过这个功能，我们可以把一个Pegasus表同时部署在主-备双集群上，从而支持业务的异地容灾，因为理论上双集群同时抖动甚至故障的概率要比单集群低很多。作为一个附带的优点，P99延迟相比单集群也会有显著改善。</p>
-<p>这个方案唯一的代价是成本。因为一个数据写两份到双集群，总写入量翻倍，我们需要更多的机器来支持双倍写入量。</p>
+<p>这个方案唯一的代价是成本。因为一个数据写两份到双集群，总写入量翻倍，我们需要更多的机器来支持双倍写入量。</p>
-<h2 id="backup-request">Backup Request</h2>
+<h2 id="backup-request">Backup Request</h2>
-<p>该功能的意义在于以牺牲读一致性为代价, 换取更稳定的延迟。在推荐，广告等场景中，一致性的牺牲往往是可容忍的。</p>
+<p>该功能的意义在于以牺牲读一致性为代价, 换取更稳定的延迟。在推荐，广告等场景中，一致性的牺牲往往是可容忍的。</p>
-<p>Backup Request 的实现原理很简单，如果 Pegasus 客户端发现访问延迟超过一定阈值，则会自动访问备节点。这对改善长尾延迟（tail latency）非常有帮助。在我们的测试下，长尾延迟（P999读）往往能降低 2-5 倍。</p>
+<p>Backup Request 的实现原理很简单，如果 Pegasus 客户端发现访问延迟超过一定阈值，则会自动访问备节点。这对改善长尾延迟（tail latency）非常有帮助。在我们的测试下，长尾延迟（P999读）往往能降低 2-5 倍。</p>
-<h2 id="扩容优化">扩容优化</h2>
+<h2 id="扩容优化">扩容优化</h2>
-<p>此前Pegasus在扩容时的大量数据搬迁会造成用户读延迟增高，我们研究后发现，其原因是新节点一边搬迁数据，一边提供读服务。</p>
+<p>此前Pegasus在扩容时的大量数据搬迁会造成用户读延迟增高，我们研究后发现，其原因是新节点一边搬迁数据，一边提供读服务。</p>
-<p>通过扩容优化工具，Pegasus集群的新节点会在数据迁移完成后，才提供读服务。在测试下，使用该工具能将扩容时的P999读延迟显著降低20~30倍(600ms-&gt;20ms)。</p>
+<p>通过扩容优化工具，Pegasus集群的新节点会在数据迁移完成后，才提供读服务。在测试下，使用该工具能将扩容时的P999读延迟显著降低20~30倍(600ms->20ms)。</p>
-<h2 id="冷备份限流">冷备份限流</h2>
+<h2 id="冷备份限流">冷备份限流</h2>
-<p>此前Pegasus缺少对冷备份的限流, 容易导致快照数据上传至FDS(小米内部对象存储)时的流量过高。现在我们补齐了这个缺陷。</p>
+<p>此前Pegasus缺少对冷备份的限流, 容易导致快照数据上传至FDS(小米内部对象存储)时的流量过高。现在我们补齐了这个缺陷。</p>
-<h2 id="结语">结语</h2>
+<h2 id="结语">结语</h2>
-<p>这次我们将版本号推进到 2.0，主要是因为该版本引入了向下不兼容的修改。因此我们也同时发布了 1.12-comp-with-2.0 版本，在出现问题而需要紧急回退的时候，可以回退至该版本。待问题修复后，可以继续升级至 2.0.0。</p>
+<p>这次我们将版本号推进到 2.0，主要是因为该版本引入了向下不兼容的修改。因此我们也同时发布了 1.12-comp-with-2.0 版本，在出现问题而需要紧急回退的时候，可以回退至该版本。待问题修复后，可以继续升级至 2.0.0。</p>
-<p>当然，更多改进还在路上。Pegasus 2.0.0 只是我们在上一个阶段的成果，我们将会更快地推进 Pegasus 的开发进程，以提供一个更稳定，更高效，更易用的存储系统。</p>
+<p>当然，更多改进还在路上。Pegasus 2.0.0 只是我们在上一个阶段的成果，我们将会更快地推进 Pegasus 的开发进程，以提供一个更稳定，更高效，更易用的存储系统。</p>
-<p><strong>最后，感谢所有使用过，参与过Pegasus的同学的支持。</strong></p>
+<p><strong>最后，感谢所有使用过，参与过Pegasus的同学的支持。</strong></p>
-<blockquote>
- <p>PS: 上述功能的详细测试细节后续会以博客形式发布</p>
-</blockquote></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">Pegasus Server 又发布新版本了！在去年的几个版本演进中，我们把工作的重点放在了Pegasus的服务稳定性上。在今年的 2.0.0 版本中，我们更进一步，提供了如下几个能够显著减少延迟和抖动的机制。</summary></entry><entry><title type="html">Bulk Load 设计文档</title><link href="/2020/02/18/bulk-load-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Bulk Load 设计文档" /><published>2020-02-18T00:00:00+00:00</published><updated>2020-02-18T00:00:00+00:00</updated><id>/2020/02/18/bulk-load-design</id><cont [...]
+<blockquote>
+ <p>PS: 上述功能的详细测试细节后续会以博客形式发布</p>
+</blockquote>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[Pegasus Server 又发布新版本了！在去年的几个版本演进中，我们把工作的重点放在了Pegasus的服务稳定性上。在今年的 2.0.0 版本中，我们更进一步，提供了如下几个能够显著减少延迟和抖动的机制。]]></summary></entry><entry><title type="html">Bulk Load 设计文档</title><link href="/2020/02/18/bulk-load-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Bulk Load 设计文档" /><published>2020-02-18T00:00:00+00:00</published><updated>2020-02-18T00:00:00+00:00</updated><id>/2020/02/18/bulk-load-design< [...]
-<p>Pegasus是强一致的分布式KV存储系统，每次写入数据时，需要每个partition的三个副本都写成功才会真正写下数据。而在业务实际使用上，发现向pegasus灌数据需要耗费大量时间，因此pegasus希望能够实现类似于HBase的bulk load功能，在尽量对读写影响小的情况下，能够快速灌入大量数据。</p>
+<p>Pegasus是强一致的分布式KV存储系统，每次写入数据时，需要每个partition的三个副本都写成功才会真正写下数据。而在业务实际使用上，发现向pegasus灌数据需要耗费大量时间，因此pegasus希望能够实现类似于HBase的bulk load功能，在尽量对读写影响小的情况下，能够快速灌入大量数据。</p>
-<p>HBase提供多种写入数据的方式，Bulk Load是其中一种。HBase数据是以HFile的格式存储在HDFS上，Bulk load通过MapReduce等离线方式直接将数据组织成HFile格式的文件，再将这些文件导入到HBase的Region中，更详细的说明可参见 <a href="http://hbase.apache.org/book.html#arch.bulk.load">HBase book bulk load</a><br />
-Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件中，借鉴HBase的实现，Pegasus bulk load也首先离线生成用户数据，再直接将数据导入到RocksDB中来。RocksDB支持ingestion SST file的功能，详情可参见wiki: <a href="https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Creating-and-Ingesting-SST-files">Creating and Ingesting SST files</a></p>
+<p>HBase提供多种写入数据的方式，Bulk Load是其中一种。HBase数据是以HFile的格式存储在HDFS上，Bulk load通过MapReduce等离线方式直接将数据组织成HFile格式的文件，再将这些文件导入到HBase的Region中，更详细的说明可参见 <a href="http://hbase.apache.org/book.html#arch.bulk.load">HBase book bulk load</a><br />
+Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件中，借鉴HBase的实现，Pegasus bulk load也首先离线生成用户数据，再直接将数据导入到RocksDB中来。RocksDB支持ingestion SST file的功能，详情可参见wiki: <a href="https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Creating-and-Ingesting-SST-files">Creating and Ingesting SST files</a></p>
-<p>因此，Bulk load整体流程可分为以下三个步骤：（1）离线生成SST文件；（2）下载SST文件；（3）导入SST文件。本设计文档侧重于描述Pegasus server如何处理和进行Bulk load，如何离线生成SST文件不在本文档介绍之内。</p>
+<p>因此，Bulk load整体流程可分为以下三个步骤：（1）离线生成SST文件；（2）下载SST文件；（3）导入SST文件。本设计文档侧重于描述Pegasus server如何处理和进行Bulk load，如何离线生成SST文件不在本文档介绍之内。</p>
-<h2 id="概念说明">概念说明</h2>
+<h2 id="概念说明">概念说明</h2>
-<h3 id="离线存储路径">离线存储路径</h3>
+<h3 id="离线存储路径">离线存储路径</h3>
-<p>目前Bulk load支持使用<a href="http://docs.api.xiaomi.com/fds/introduction.html">XiaoMi/FDS</a>作为离线生成SST文件的存储介质，并且要求生成的SST文件被组织成如下的路径：</p>
+<p>目前Bulk load支持使用<a href="http://docs.api.xiaomi.com/fds/introduction.html">XiaoMi/FDS</a>作为离线生成SST文件的存储介质，并且要求生成的SST文件被组织成如下的路径：</p>
-<pre><code class="language-txt">&lt;bulk_load_root&gt;/&lt;cluster_name&gt;/&lt;app_name&gt;/{bulk_load_info}
- /&lt;partition_index&gt;/&lt;file_name&gt;
- /&lt;partition_index&gt;/{bulk_load_metadata}
-</code></pre>
+<pre><code class="language-txt"><bulk_load_root>/<cluster_name>/<app_name>/{bulk_load_info}
+ /<partition_index>/<file_name>
+ /<partition_index>/{bulk_load_metadata}
+</code></pre>
-<p>在生成SST文件时，需要指定待导入数据的表名和所在集群名称，每个表需要有一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_info</code>文件，每个partition除了SST文件之外还需要有一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_metadata</code>文件。<br />
-<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_info</code>文件存储着待导入数据的表名、app_id和partition_count，这个文件的作用是用来在开始bulk_load时进行检查，检查表的信息是否匹配。<br />
-<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_metadata</code>则存储着partition待导入所有文件的名称，大小和md5值，以及所有文件的总大小。这个文件的作用是在下载SST文件时，进行下载进度统计和校验。<br />
-我们目前在fds上为同一张表只保留一个bulk load的路径，这里毕竟只是一个中间路径，没有保留多个的必要性。</p>
+<p>在生成SST文件时，需要指定待导入数据的表名和所在集群名称，每个表需要有一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_info</code>文件，每个partition除了SST文件之外还需要有一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_metadata</code>文件。<br />
+<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_info</code>文件存储着待导入数据的表名、app_id和partition_count，这个文件的作用是用来在开始bulk_load时进行检查，检查表的信息是否匹配。<br />
+<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk_load_metadata</code>则存储着partition待导入所有文件的名称，大小和md5值，以及所有文件的总大小。这个文件的作用是在下载SST文件时，进行下载进度统计和校验。<br />
+我们目前在fds上为同一张表只保留一个bulk load的路径，这里毕竟只是一个中间路径，没有保留多个的必要性。</p>
-<h3 id="bulk-load状态">bulk load状态</h3>
+<h3 id="bulk-load状态">bulk load状态</h3>
-<pre><code class="language-thrift">enum bulk_load_status
+<pre><code class="language-thrift">enum bulk_load_status
{
BLS_INVALID,
BLS_DOWNLOADING,
@@ -75,28 +75,28 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
BLS_PAUSED,
BLS_CANCELED
}
-</code></pre>
+</code></pre>
-<p>我们为bulk load定义了多种状态，表app和每个partition都将有bulk load status，更多关于bulk load status的描述请参见后文。</p>
+<p>我们为bulk load定义了多种状态，表app和每个partition都将有bulk load status，更多关于bulk load status的描述请参见后文。</p>
-<h3 id="zookeeper上的路径">zookeeper上的路径</h3>
+<h3 id="zookeeper上的路径">zookeeper上的路径</h3>
-<p>首先，bulk load在app_info中新增了一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_bulk_loading</code>的成员变量，用来标志当前表是否在进行bulk load，会在开始bulk load被设置为true，在bulk load成功或失败的时候被设置为false。<br />
-由于bulk load是由meta驱动的，meta存储bulk load的状态，为了防止meta宕机后的状态丢失，bulk load的状态需要持久化到zookeeper上，bulk load的存储路径如下：</p>
+<p>首先，bulk load在app_info中新增了一个<code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_bulk_loading</code>的成员变量，用来标志当前表是否在进行bulk load，会在开始bulk load被设置为true，在bulk load成功或失败的时候被设置为false。<br />
+由于bulk load是由meta驱动的，meta存储bulk load的状态，为了防止meta宕机后的状态丢失，bulk load的状态需要持久化到zookeeper上，bulk load的存储路径如下：</p>
-<pre><code class="language-txt">&lt;cluster_root&gt;/bulk_load/&lt;app_id&gt;/{app_bulk_load_info}
- /&lt;partition_index&gt;/{partition_bulk_load_info}
-</code></pre>
+<pre><code class="language-txt"><cluster_root>/bulk_load/<app_id>/{app_bulk_load_info}
+ /<partition_index>/{partition_bulk_load_info}
+</code></pre>
-<p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">app_bulk_load_info</code>存储着app的bulk load状态和fds基本信息，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_bulk_load_info</code>存储着partition的bulk load状态和bulk_load_metadata。</p>
+<p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">app_bulk_load_info</code>存储着app的bulk load状态和fds基本信息，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_bulk_load_info</code>存储着partition的bulk load状态和bulk_load_metadata。</p>
-<h2 id="整体流程">整体流程</h2>
+<h2 id="整体流程">整体流程</h2>
-<h3 id="start-bulk-load">Start bulk load</h3>
+<h3 id="start-bulk-load">Start bulk load</h3>
-<pre><code class="language-txt">
+<pre><code class="language-txt">
+--------+ bulk load +------------+ create path +-----------+
-| client -----------&gt; meta_server --------------&gt; zookeeper |
+| client -----------> meta_server --------------> zookeeper |
+--------+ +-----^------+ +-----------+
|
| verification
@@ -105,24 +105,24 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| fds |
+------------+
-</code></pre>
-
-<ol>
- <li>client给meta server发送开始bulk load的request
- <ul>
- <li>检查参数: 检查表是否存在，表是否已经在进行bulk load，检查remote bulk_load_info文件中的数据是否合法等</li>
- <li>将meta server状态设置为steady，尽量避免进行load balance</li>
- <li>在zk上创建表的bulk load路径，创建每个partition的路径</li>
- <li>将表bulk load状态设置为downloading，并将每个partition的bulk load状态设置成downloading</li>
- <li>给每个partition发送bulk load request</li>
- <li>当给所有partition都发送request之后返回ERR_OK给client</li>
- </ul>
- </li>
-</ol>
-
-<h3 id="download-sst-files">download SST files</h3>
-
-<pre><code class="language-txt"> +---------+
+</code></pre>
+
+<ol>
+ <li>client给meta server发送开始bulk load的request
+ <ul>
+ <li>检查参数: 检查表是否存在，表是否已经在进行bulk load，检查remote bulk_load_info文件中的数据是否合法等</li>
+ <li>将meta server状态设置为steady，尽量避免进行load balance</li>
+ <li>在zk上创建表的bulk load路径，创建每个partition的路径</li>
+ <li>将表bulk load状态设置为downloading，并将每个partition的bulk load状态设置成downloading</li>
+ <li>给每个partition发送bulk load request</li>
+ <li>当给所有partition都发送request之后返回ERR_OK给client</li>
+ </ul>
+ </li>
+</ol>
+
+<h3 id="download-sst-files">download SST files</h3>
+
+<pre><code class="language-txt"> +---------+
| meta |
+----^----+
|
@@ -130,7 +130,7 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| (downloading)
|
+----v----+
- ---&gt;| primary |&lt;---
+ --->| primary |<---
| +----^----+ |
| | | group bulk load request/response
| | | (downloading)
@@ -145,34 +145,34 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| fds |
+--------------------------+
-</code></pre>
-
-<ol>
- <li>meta给primary发送bulk load request
- <ul>
- <li>将partition的bulk load状态设置为downloading</li>
- <li>在本地创建临时的bulk load文件夹，存储下载的SST文件</li>
- <li>从fds上下载bulk_load_metadata文件，并解析文件</li>
- <li>根据metadata文件逐一下载SST文件，并校验md5值</li>
- <li>更新下载进度，若下载完成则将状态从downloading更新为downloaded</li>
- </ul>
- <ul>
- <li>给secondary发送group_bulk_load_request
- - 上报整个group的下载状态和进度给meta</li>
- </ul>
- </li>
- <li>primary给secondary发送group bulk load request
- <ul>
- <li>同2的步骤，secondary从fds上下载并校验文件</li>
- <li>把下载状态和进度回复给primary</li>
- </ul>
- </li>
- <li>当meta收到partition完成下载，将partition bulk load状态设置为downloaded，若所有partition都为downloaded，app bulk load状态设置为downloaded</li>
-</ol>
-
-<h3 id="ingest-sst-files">ingest SST files</h3>
-
-<pre><code class="language-txt"> +-----------+
+</code></pre>
+
+<ol>
+ <li>meta给primary发送bulk load request
+ <ul>
+ <li>将partition的bulk load状态设置为downloading</li>
+ <li>在本地创建临时的bulk load文件夹，存储下载的SST文件</li>
+ <li>从fds上下载bulk_load_metadata文件，并解析文件</li>
+ <li>根据metadata文件逐一下载SST文件，并校验md5值</li>
+ <li>更新下载进度，若下载完成则将状态从downloading更新为downloaded</li>
+ </ul>
+ <ul>
+ <li>给secondary发送group_bulk_load_request
+ - 上报整个group的下载状态和进度给meta</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>primary给secondary发送group bulk load request
+ <ul>
+ <li>同2的步骤，secondary从fds上下载并校验文件</li>
+ <li>把下载状态和进度回复给primary</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>当meta收到partition完成下载，将partition bulk load状态设置为downloaded，若所有partition都为downloaded，app bulk load状态设置为downloaded</li>
+</ol>
+
+<h3 id="ingest-sst-files">ingest SST files</h3>
+
+<pre><code class="language-txt"> +-----------+
| meta |
+-----------+
| |
@@ -180,46 +180,46 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| | (ingesting)
| |
+--v-----v--+
- ---&gt;| primary |&lt;---
+ --->| primary |<---
| +---^---^---+ |
| | | | group bulk load request/response
| | | 2pc | (ingesting)
| | | |
+-----v-----+ | | +-----v-----+
-| secondary |&lt;- -&gt;| secondary |
+| secondary |<- ->| secondary |
+-----------+ +-----------+
-</code></pre>
-<p>在ingesting阶段，meta与primary会有两种rpc，一种是和download阶段相同的bulk load request，用来交互ingest的状态，另一种是特殊的ingest rpc，用来执行真正的ingest操作。这两种rpc分别如下步骤的3和2所述，这里的2,3并不表示执行顺序。</p>
-
-<ol>
- <li>当app状态被设置为downloaded之后，将每个partition状态设置为ingesting，当所有partition均为ingesting时，app的bulk load status会被设置为ingesting</li>
- <li>当app状态为ingesting，meta会给所有primary发送ingest rpc
- <ul>
- <li>ingest rpc是一类特殊的写请求，primary收到后会执行2pc，每个replica的RocksDB在收到ingest请求后会将指定路径上的SST文件ingest到RocksDB中，在这个过程中，meta类似于用户client，发送了一个特殊的写请求</li>
- <li>当primary收到ingest rpc后会拒绝写入新数据，直到三备份都完成ingest之后再恢复写数据</li>
- </ul>
- </li>
- <li>当partition被设置为ingesting之后，meta会给primary发送bulk load request
- <ul>
- <li>若partition当前bulk load status为downloaded，则更新状态为ingesting，若是primary，则会给secondary发送group_bulk_load_request</li>
- <li>若partition的状态已经是ingesting，则secondary上报ingest的状态给primary，primary上报整个group的ingest状态给meta</li>
- </ul>
- </li>
- <li>若meta发现partition三备份都完成了ingest，则会将bulk load status设置为succeed，当所有partition都为succeed，app bulk load状态设置为succeed。</li>
-</ol>
-
-<h3 id="finish-bulk-load">finish bulk load</h3>
-
-<pre><code class="language-txt"> +---------+ remove path +-----------+
- | meta | --------------&gt; zookeeper |
+</code></pre>
+<p>在ingesting阶段，meta与primary会有两种rpc，一种是和download阶段相同的bulk load request，用来交互ingest的状态，另一种是特殊的ingest rpc，用来执行真正的ingest操作。这两种rpc分别如下步骤的3和2所述，这里的2,3并不表示执行顺序。</p>
+
+<ol>
+ <li>当app状态被设置为downloaded之后，将每个partition状态设置为ingesting，当所有partition均为ingesting时，app的bulk load status会被设置为ingesting</li>
+ <li>当app状态为ingesting，meta会给所有primary发送ingest rpc
+ <ul>
+ <li>ingest rpc是一类特殊的写请求，primary收到后会执行2pc，每个replica的RocksDB在收到ingest请求后会将指定路径上的SST文件ingest到RocksDB中，在这个过程中，meta类似于用户client，发送了一个特殊的写请求</li>
+ <li>当primary收到ingest rpc后会拒绝写入新数据，直到三备份都完成ingest之后再恢复写数据</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>当partition被设置为ingesting之后，meta会给primary发送bulk load request
+ <ul>
+ <li>若partition当前bulk load status为downloaded，则更新状态为ingesting，若是primary，则会给secondary发送group_bulk_load_request</li>
+ <li>若partition的状态已经是ingesting，则secondary上报ingest的状态给primary，primary上报整个group的ingest状态给meta</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>若meta发现partition三备份都完成了ingest，则会将bulk load status设置为succeed，当所有partition都为succeed，app bulk load状态设置为succeed。</li>
+</ol>
+
+<h3 id="finish-bulk-load">finish bulk load</h3>
+
+<pre><code class="language-txt"> +---------+ remove path +-----------+
+ | meta | --------------> zookeeper |
+---------+ +-----------+
|
| bulk load request/response
| (succeed)
|
+----v----+
- ---&gt;| primary |&lt;---
+ --->| primary |<---
| +----^----+ |
| | group bulk load/response
| | (succeed)
@@ -228,123 +228,123 @@ Pegasus使用RocksDB作为存储引擎，用户数据存储在RocksDB SST文件
| secondary | | secondary |
+-----------+ +-----------+
-</code></pre>
+</code></pre>
-<ol>
- <li>meta给primary发送bulk load request
- <ul>
- <li>若partition当前bulk load status为ingesting，则更新状态为succeed，若是primary，则会给secondary发送group_bulk_load_request</li>
- <li>若partition的状态已经是succeed，primary和secondary都会删除本地的bulk load文件夹，将bulk load状态设置为invalid</li>
- </ul>
- </li>
- <li>若meta发现表的所有partition都完成了bulk load则会删除zk上的bulk load文件夹</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>meta给primary发送bulk load request
+ <ul>
+ <li>若partition当前bulk load status为ingesting，则更新状态为succeed，若是primary，则会给secondary发送group_bulk_load_request</li>
+ <li>若partition的状态已经是succeed，primary和secondary都会删除本地的bulk load文件夹，将bulk load状态设置为invalid</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>若meta发现表的所有partition都完成了bulk load则会删除zk上的bulk load文件夹</li>
+</ol>
-<h3 id="download阶段的补充说明">download阶段的补充说明</h3>
+<h3 id="download阶段的补充说明">download阶段的补充说明</h3>
-<p>在download阶段，我们选择了primary和secondary同时从fds上下载文件的方式。若只有primary下载文件，再由secondary去learn这些数据可能存在两个问题。一方面，bulk load会下载大量数据，secondary需要从primary learn大量数据，而若三备份同时从fds上下载文件，我们可以对同时执行下载的replica个数进行限制，并且异步低优先级的执行这个下载任务，这样能尽可能减少对正常读写的影响。另一方面，若采用learn的形式，每个partition完成下载的时间点是不确定的，这对何时开始进入需要拒绝客户端写请求的ingest状态带来较大麻烦，而在现在的实现中，三备份同时下载，并且secondary向primary上报进度，primary向meta上报进度，meta server能够确定何时可以开始执行ingest。</p>
+<p>在download阶段，我们选择了primary和secondary同时从fds上下载文件的方式。若只有primary下载文件，再由secondary去learn这些数据可能存在两个问题。一方面，bulk load会下载大量数据，secondary需要从primary learn大量数据，而若三备份同时从fds上下载文件，我们可以对同时执行下载的replica个数进行限制，并且异步低优先级的执行这个下载任务，这样能尽可能减少对正常读写的影响。另一方面，若采用learn的形式，每个partition完成下载的时间点是不确定的，这对何时开始进入需要拒绝客户端写请求的ingest状态带来较大麻烦，而在现在的实现中，三备份同时下载，并且secondary向primary上报进度，primary向meta上报进度，meta server能够确定何时可以开始执行ingest。</p>
-<h3 id="ingest阶段的补充说明">ingest阶段的补充说明</h3>
+<h3 id="ingest阶段的补充说明">ingest阶段的补充说明</h3>
-<p>RocksDB在执行ingest SST文件时，为了保证数据一致性会拒绝写请求，因此在bulk load的ingestion阶段，pegasus也会拒绝客户端的写请求。同时，由于RocksDB的ingest操作是一个同步的耗时操作，ingest所用的时间会随着SST文件的大小和个数的增长而增长，因此ingest不能在replication线程池中执行，否则会阻塞replication线程池中执行的操作，如meta与replica之间的config同步，replica之间的group_check等。在目前的实现中，为ingestion定义了一个新的线程池，thread_count为24与replication线程池一致，尽可能减少ingestion阶段的时间，因为这段时间是不可写的。</p>
+<p>RocksDB在执行ingest SST文件时，为了保证数据一致性会拒绝写请求，因此在bulk load的ingestion阶段，pegasus也会拒绝客户端的写请求。同时，由于RocksDB的ingest操作是一个同步的耗时操作，ingest所用的时间会随着SST文件的大小和个数的增长而增长，因此ingest不能在replication线程池中执行，否则会阻塞replication线程池中执行的操作，如meta与replica之间的config同步，replica之间的group_check等。在目前的实现中，为ingestion定义了一个新的线程池，thread_count为24与replication线程池一致，尽可能减少ingestion阶段的时间，因为这段时间是不可写的。</p>
-<p>Ingest rpc和传统写请求也有不同，在pegasus现在的设计中一主一备也可以写成功，而ingest不同，若当前group不是健康的一主两备就会直接认为ingest失败。</p>
+<p>Ingest rpc和传统写请求也有不同，在pegasus现在的设计中一主一备也可以写成功，而ingest不同，若当前group不是健康的一主两备就会直接认为ingest失败。</p>
-<pre><code class="language-thrift">enum ingestion_status
+<pre><code class="language-thrift">enum ingestion_status
{
IS_INVALID,
IS_RUNNING,
IS_SUCCEED,
IS_FAILED
}
-</code></pre>
+</code></pre>
-<p>我们还为ingest定义了如上状态，在未进行bulk load和开始bulk load时，状态为IS_INVALID, 在bulk load状态被设置为ingesting时，ingest状态为IS_RUNNING，在RocksDB执行ingest之后依照ingest的结果被设置为IS_SUCCEED或IS_FAILED，在bulk load全部完成后会被重新设置为IS_INVALID。</p>
+<p>我们还为ingest定义了如上状态，在未进行bulk load和开始bulk load时，状态为IS_INVALID, 在bulk load状态被设置为ingesting时，ingest状态为IS_RUNNING，在RocksDB执行ingest之后依照ingest的结果被设置为IS_SUCCEED或IS_FAILED，在bulk load全部完成后会被重新设置为IS_INVALID。</p>
-<h2 id="异常处理">异常处理</h2>
+<h2 id="异常处理">异常处理</h2>
-<p>在bulk load的设计中，若replica发生config变换，进程挂掉或者机器宕机，meta server都会认为本次bulk load失败。因为一旦出现如上问题，replica group的一主两备的信息都可能发生变化，而bulk load需要三备份都从fds上下载SST文件并ingest到RocksDB中。因此在遇到如上问题时候，meta都会将app状态重新设置为downloading，重新开始bulk load。在bulk load过程中，最耗时的是下载SST文件，只要保证重新下载的时间较短，那么在failover阶段重新开始bulk load也不会开销过大。目前下载文件时，会先检查本地是否存在同名文件，若存在同名文件并且md5与远端文件相同则无需重新下载，这样能保证无需重复下载文件。结合了failover的bulk load status转换如下图所示：</p>
+<p>在bulk load的设计中，若replica发生config变换，进程挂掉或者机器宕机，meta server都会认为本次bulk load失败。因为一旦出现如上问题，replica group的一主两备的信息都可能发生变化，而bulk load需要三备份都从fds上下载SST文件并ingest到RocksDB中。因此在遇到如上问题时候，meta都会将app状态重新设置为downloading，重新开始bulk load。在bulk load过程中，最耗时的是下载SST文件，只要保证重新下载的时间较短，那么在failover阶段重新开始bulk load也不会开销过大。目前下载文件时，会先检查本地是否存在同名文件，若存在同名文件并且md5与远端文件相同则无需重新下载，这样能保证无需重复下载文件。结合了failover的bulk load status转换如下图所示：</p>
-<pre><code class="language-txt"> Invalid
+<pre><code class="language-txt"> Invalid
|
Err v
- ---------Downloading &lt;---------|
+ ---------Downloading <---------|
| | |
| v Err |
- | Downloaded ---------&gt;|
+ | Downloaded --------->|
| | |
| IngestErr v Err |
- |&lt;------- Ingesting ---------&gt;|
+ |<------- Ingesting --------->|
| | |
v v Err |
- Failed Succeed ---------&gt;|
-</code></pre>
+ Failed Succeed --------->|
+</code></pre>
-<ul>
- <li>在downloaded, succeed阶段遇到问题都会回退到downloading</li>
- <li>若在downloading阶段遇到问题，如远端文件不存在等问题，会直接转换成failed状态，删除本地和zk上的bulk load文件夹</li>
- <li>比较特殊的是ingesting，如果遇到的是timeout或者2pc导致的问题会回退到downloading阶段重新开始，若遇到的RocksDB的ingest问题则会直接认为bulk load失败</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>在downloaded, succeed阶段遇到问题都会回退到downloading</li>
+ <li>若在downloading阶段遇到问题，如远端文件不存在等问题，会直接转换成failed状态，删除本地和zk上的bulk load文件夹</li>
+ <li>比较特殊的是ingesting，如果遇到的是timeout或者2pc导致的问题会回退到downloading阶段重新开始，若遇到的RocksDB的ingest问题则会直接认为bulk load失败</li>
+</ul>
-<p>为了更好的管理和控制bulk load，当集群负载较重时，为了保证集群的稳定性，可能需要暂停bulk load或者取消bulk load，结合暂停和取消功能的bulk load status转换如下图所示：</p>
+<p>为了更好的管理和控制bulk load，当集群负载较重时，为了保证集群的稳定性，可能需要暂停bulk load或者取消bulk load，结合暂停和取消功能的bulk load status转换如下图所示：</p>
-<pre><code class="language-txt"> Invalid
+<pre><code class="language-txt"> Invalid
| pause
- cancel v ----------&gt;
- |&lt;------- Downloading &lt;---------- Paused
+ cancel v ---------->
+ |<------- Downloading <---------- Paused
| | restart
| cancel v
- |&lt;------- Downloaded
+ |<------- Downloaded
| |
| cancel v
- |&lt;------- Ingesting
+ |<------- Ingesting
| |
| cancel v
- |&lt;------- Succeed
+ |<------- Succeed
|
v
- Canceled &lt;--------------------------- Failed
+ Canceled <--------------------------- Failed
cancel
-</code></pre>
+</code></pre>
-<ul>
- <li>只有在app状态为downloading时，才能pause bulk load，在暂停之后可以restart bulk load，会重新到downloading状态</li>
- <li>cancel可以从任何一个状态转换，取消bulk load会删除已经下载的文件，删除remote stroage的bulk load状态，就像bulk load成功或者失败一样，cancel bulk load能够确保bulk load停止。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>只有在app状态为downloading时，才能pause bulk load，在暂停之后可以restart bulk load，会重新到downloading状态</li>
+ <li>cancel可以从任何一个状态转换，取消bulk load会删除已经下载的文件，删除remote stroage的bulk load状态，就像bulk load成功或者失败一样，cancel bulk load能够确保bulk load停止。</li>
+</ul>
-<p>若meta server出现进程挂掉或者机器宕机等问题，新meta会从zk上获得bulk load状态信息。zk上的<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk load</code>文件夹存储着每个正在进行bulk load的表和partition的信息，meta server需要将这些信息同步到内存中，并根据其中的状态继续进行bulk load。</p>
+<p>若meta server出现进程挂掉或者机器宕机等问题，新meta会从zk上获得bulk load状态信息。zk上的<code class="language-plaintext highlighter-rouge">bulk load</code>文件夹存储着每个正在进行bulk load的表和partition的信息，meta server需要将这些信息同步到内存中，并根据其中的状态继续进行bulk load。</p>
-<p>需要说明的是，如果在bulk load在ingestion阶段失败或者在ingestion阶段执行cancel bulk load操作，可能会出现部分partition完成ingestion，而部分失败或者被cancel的情况，即部分partition成功导入了数据，部分partition没有导入数据的现象。</p>
+<p>需要说明的是，如果在bulk load在ingestion阶段失败或者在ingestion阶段执行cancel bulk load操作，可能会出现部分partition完成ingestion，而部分失败或者被cancel的情况，即部分partition成功导入了数据，部分partition没有导入数据的现象。</p>
-<h2 id="ingest的数据一致性">ingest的数据一致性</h2>
+<h2 id="ingest的数据一致性">ingest的数据一致性</h2>
-<p>RocksDB在ingest时提供两种模式，一种是认为ingestion的文件数据是最新的，另一种则认为它们是最老的，目前我们认为ingestion的数据是最新的。
-即如下图所示：</p>
+<p>RocksDB在ingest时提供两种模式，一种是认为ingestion的文件数据是最新的，另一种则认为它们是最老的，目前我们认为ingestion的数据是最新的。
+即如下图所示：</p>
-<pre><code class="language-txt">ingest(a=2) -&gt; a = 2
-write(a=1) ingest(a=2) -&gt; a = 2
-write(a=1) ingest(a=2) write(a=3) -&gt; a = 3
-write(a=1) ingest(a=2) del(a) -&gt; a not existed
-</code></pre>
+<pre><code class="language-txt">ingest(a=2) -> a = 2
+write(a=1) ingest(a=2) -> a = 2
+write(a=1) ingest(a=2) write(a=3) -> a = 3
+write(a=1) ingest(a=2) del(a) -> a not existed
+</code></pre>
-<h2 id="todo">TODO</h2>
+<h2 id="todo">TODO</h2>
-<ol>
- <li>允许配置RocksDB ingest的更多参数</li>
- <li>考虑bulk load如何计算CU</li>
-</ol></content><author><name>何昱晨</name></author><summary type="html">功能简介</summary></entry><entry><title type="html">Partition Split设计文档</title><link href="/2020/02/06/partition-split-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Partition Split设计文档" /><published>2020-02-06T00:00:00+00:00</published><updated>2020-02-06T00:00:00+00:00</updated><id>/2020/02/06/partition-split-design</id><content type="html" xml:base="/2020/02/06/partition-split-design.html"><p>关于partitio [...]
+<ol>
+ <li>允许配置RocksDB ingest的更多参数</li>
+ <li>考虑bulk load如何计算CU</li>
+</ol>]]></content><author><name>何昱晨</name></author><summary type="html"><![CDATA[功能简介]]></summary></entry><entry><title type="html">Partition Split设计文档</title><link href="/2020/02/06/partition-split-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Partition Split设计文档" /><published>2020-02-06T00:00:00+00:00</published><updated>2020-02-06T00:00:00+00:00</updated><id>/2020/02/06/partition-split-design</id><content type="html" xml:base="/2020/02/06/partition-split-design.html"><![CDATA[< [...]
-<hr />
+<hr />
-<h2 id="功能简介">功能简介</h2>
+<h2 id="功能简介">功能简介</h2>
-<p>Pegasus在创建table时需要指定partition个数，且该个数为2的幂次。然而，在原有设计中，表的partition个数并不会随着数据量变化而动态变化。在用户的数据量和访问QPS增加，当前partition个数无法满足需求之前，我们需要人工地增加partition数目，避免阈值达到后的服务降级。</p>
+<p>Pegasus在创建table时需要指定partition个数，且该个数为2的幂次。然而，在原有设计中，表的partition个数并不会随着数据量变化而动态变化。在用户的数据量和访问QPS增加，当前partition个数无法满足需求之前，我们需要人工地增加partition数目，避免阈值达到后的服务降级。</p>
-<p>为了简化系统的设计和实现，我们这里要求增加后的partition个数必须是之前的2倍。若原partition个数为8，split后partition个数将变成16。具体来说，原partition序号为 [0, 7]，split后partition序号为 [0, 15]，0号partition将分裂为0号与8号，以此类推。</p>
+<p>为了简化系统的设计和实现，我们这里要求增加后的partition个数必须是之前的2倍。若原partition个数为8，split后partition个数将变成16。具体来说，原partition序号为 [0, 7]，split后partition序号为 [0, 15]，0号partition将分裂为0号与8号，以此类推。</p>
-<p>下图显示了表id为1，0号partition在split前后的示意图：</p>
+<p>下图显示了表id为1，0号partition在split前后的示意图：</p>
-<pre><code class="language-txt"> +------+ +------+ +------+
+<pre><code class="language-txt"> +------+ +------+ +------+
| 1.0 | | 1.0 | | 1.0 |
+------+ +------+ +------+
primary secondary secondary
@@ -361,23 +361,23 @@ write(a=1) ingest(a=2) del(a) -&gt; a not existed
| 1.0 | | 1.0 | | 1.0 | | 1.8 | | 1.8 | | 1.8 |
+------+ +------+ +------+ +------+ +------+ +------+
primary secondary secondary primary secondary secondary
-</code></pre>
+</code></pre>
-<h2 id="整体流程">整体流程</h2>
+<h2 id="整体流程">整体流程</h2>
-<p>为了方便描述和画示意图，我们将整体流程分为下面3个部分：</p>
+<p>为了方便描述和画示意图，我们将整体流程分为下面3个部分：</p>
-<ul>
- <li>开始partition split</li>
- <li>replica执行partition split</li>
- <li>注册child partition</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>开始partition split</li>
+ <li>replica执行partition split</li>
+ <li>注册child partition</li>
+</ul>
-<h3 id="start-partition-split">Start partition split</h3>
+<h3 id="start-partition-split">Start partition split</h3>
-<pre><code class="language-txt">
+<pre><code class="language-txt">
+--------+ split +------------+ partition_count*2 +-----------+
-| client ----------&gt; meta_server --------------------&gt; zookeeper |
+| client ----------> meta_server --------------------> zookeeper |
+--------+ +------------+ +-----------+
|
| on_config_sync
@@ -386,47 +386,47 @@ write(a=1) ingest(a=2) del(a) -&gt; a not existed
| primary partition |
+-------------------+
-</code></pre>
+</code></pre>
-<p>开始partition split的流程如上图所示：</p>
+<p>开始partition split的流程如上图所示：</p>
-<ol>
- <li>client发送partition split请求给meta server；</li>
- <li>meta_server收到请求后，将执行如下操作：
- <ul>
- <li>检查请求的参数，如app是否存在、partition_count是否正确等，若参数检查正常则继续执行，否则返回错误给client;</li>
- <li>修改zookeeper以及meta内存中的partition_count为新partition_count；</li>
- <li>在meta_server内存中为新增的partition初始化数据结构partition_config，并将其ballot设为-1；</li>
- <li>返回ERR_OK给client</li>
- </ul>
- </li>
- <li>每个partition的primary通过与meta server之间的config_sync发现meta_server同步的partition_count为本地partition_count的2倍，则开始执行本replica group的split</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>client发送partition split请求给meta server；</li>
+ <li>meta_server收到请求后，将执行如下操作：
+ <ul>
+ <li>检查请求的参数，如app是否存在、partition_count是否正确等，若参数检查正常则继续执行，否则返回错误给client;</li>
+ <li>修改zookeeper以及meta内存中的partition_count为新partition_count；</li>
+ <li>在meta_server内存中为新增的partition初始化数据结构partition_config，并将其ballot设为-1；</li>
+ <li>返回ERR_OK给client</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>每个partition的primary通过与meta server之间的config_sync发现meta_server同步的partition_count为本地partition_count的2倍，则开始执行本replica group的split</li>
+</ol>
-<h3 id="execute-partition-split">Execute partition split</h3>
+<h3 id="execute-partition-split">Execute partition split</h3>
-<p>partition split是指replica group中的每个replica一分为二的过程。一般来说，一个replica group会包括一个primary和两个secondary共三个replica，分裂后，会新增三个replica，并分别对应前面的一主两备。我们称之前的三个replica为parent，新增的为child。</p>
+<p>partition split是指replica group中的每个replica一分为二的过程。一般来说，一个replica group会包括一个primary和两个secondary共三个replica，分裂后，会新增三个replica，并分别对应前面的一主两备。我们称之前的三个replica为parent，新增的为child。</p>
-<p>partition split的过程与learn比较类似，但也有一定的区别。learn是potential secondary从primary上拷贝数据，它们位于两台不同的机器；而split是三个child分别从它们对应的parent复制数据，child与parent在同一台机器上，并在同一个盘上。因此，child可以：</p>
+<p>partition split的过程与learn比较类似，但也有一定的区别。learn是potential secondary从primary上拷贝数据，它们位于两台不同的机器；而split是三个child分别从它们对应的parent复制数据，child与parent在同一台机器上，并在同一个盘上。因此，child可以：</p>
-<ul>
- <li>直接复制parent内存中的mutation，而无需对mutation进行序列化和反序列化；</li>
- <li>直接读取private log并replay private log，而无需再拷贝private log；</li>
- <li>直接apply parent生成的rocksdb checkpoint，而无需进行sst文件的拷贝。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>直接复制parent内存中的mutation，而无需对mutation进行序列化和反序列化；</li>
+ <li>直接读取private log并replay private log，而无需再拷贝private log；</li>
+ <li>直接apply parent生成的rocksdb checkpoint，而无需进行sst文件的拷贝。</li>
+</ul>
-<pre><code class="language-txt">+--------+ +-------+
+<pre><code class="language-txt">+--------+ +-------+
| parent | | child |
+--------+ +-------+
| 4. create child |
- |----------------------------------&gt;|
+ |---------------------------------->|
| |
| 5. async learn |
- |----------------------------------&gt;|
+ |---------------------------------->|
| (2pc async) |
| |
| 6. finish async learn |
- |&lt;----------------------------------|
+ |<----------------------------------|
| (send to primary parent) |
| |
| 7. all child finish async learn |
@@ -434,165 +434,165 @@ write(a=1) ingest(a=2) del(a) -&gt; a not existed
| （2pc sync, wait for sync_point) |
| |
| 8. update child partition_count |
- |----------------------------------&gt;|
+ |---------------------------------->|
| |
| 9. update partition_count ack |
- |&lt;---------------------------------&gt;|
+ |<--------------------------------->|
| |
-</code></pre>
-
-<p>replica执行partition split的流程如上图所示：</p>
-
-<ol>
- <li>primary parent创建自己的child，child的ballot以及app_info.partition_count设为与parent相等，同时，让child的数据与parent位于同一块磁盘。并且，通过group_check通知各个secondary创建他们的child;</li>
- <li>child异步learn parent的状态
- <ul>
- <li>复制parent的prepare list;</li>
- <li>apply parent的checkpoint;</li>
- <li>读取private log并relay log;</li>
- <li>复制parent内存中的mutation;</li>
- <li>在这期间，parent收到的写请求也会异步地复制给child</li>
- </ul>
- </li>
- <li>当child完成异步复制之后，会给primary parent发送通知</li>
- <li>当primary parent收到所有child的通知之后，将写请求改为同步复制
- <ul>
- <li>在此后的2PC过程中，secondary都必须收到child的回复后才能向primary回复ACK，而primary也必须收到child的确认才可以commit</li>
- <li>我们将同步复制模式后的第一个decree称为<strong><code class="language-plaintext highlighter-rouge">同步点</code></strong>，当同步点mutation commit后，所有的child已拥有所需的全部数据</li>
- </ul>
- </li>
- <li>primary通知所有的child更新partition_count为新partition_count，并把该信息写入磁盘文件.app_info中</li>
- <li>当primary收到所有child更新partition_count成功的ack后，准备向meta_server注册child</li>
-</ol>
-
-<h3 id="register-child">Register child</h3>
-
-<pre><code class="language-txt">+----------------+ 10. register child +-------------+ +-----------+
-| |-------------------&gt;| | 11. update child config | |
-| parent primary | | meta_server |------------------------&gt;| zookeeper |
-| |&lt;-------------------| | | |
+</code></pre>
+
+<p>replica执行partition split的流程如上图所示：</p>
+
+<ol>
+ <li>primary parent创建自己的child，child的ballot以及app_info.partition_count设为与parent相等，同时，让child的数据与parent位于同一块磁盘。并且，通过group_check通知各个secondary创建他们的child;</li>
+ <li>child异步learn parent的状态
+ <ul>
+ <li>复制parent的prepare list;</li>
+ <li>apply parent的checkpoint;</li>
+ <li>读取private log并relay log;</li>
+ <li>复制parent内存中的mutation;</li>
+ <li>在这期间，parent收到的写请求也会异步地复制给child</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>当child完成异步复制之后，会给primary parent发送通知</li>
+ <li>当primary parent收到所有child的通知之后，将写请求改为同步复制
+ <ul>
+ <li>在此后的2PC过程中，secondary都必须收到child的回复后才能向primary回复ACK，而primary也必须收到child的确认才可以commit</li>
+ <li>我们将同步复制模式后的第一个decree称为<strong><code class="language-plaintext highlighter-rouge">同步点</code></strong>，当同步点mutation commit后，所有的child已拥有所需的全部数据</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>primary通知所有的child更新partition_count为新partition_count，并把该信息写入磁盘文件.app_info中</li>
+ <li>当primary收到所有child更新partition_count成功的ack后，准备向meta_server注册child</li>
+</ol>
+
+<h3 id="register-child">Register child</h3>
+
+<pre><code class="language-txt">+----------------+ 10. register child +-------------+ +-----------+
+| |------------------->| | 11. update child config | |
+| parent primary | | meta_server |------------------------>| zookeeper |
+| |<-------------------| | | |
+----------------+ ack +-------------+ +-----------+
|
| 12. active child
+-------v---------+
| child primary |
+-----------------+
-</code></pre>
-
-<p>注册child的流程如上图所示：</p>
-
-<ol>
- <li>primary向meta server注册child partition
- <ul>
- <li>将child的ballot设为ballot(parent) + 1</li>
- <li>parent暂时拒绝读写访问，此时，parent和child都不响应client的读写请求</li>
- <li>向meta_server发送注册child的请求</li>
- </ul>
- </li>
- <li>meta_server收到注册请求后，将更新child的partition_configuration，并将它写入zookeeper和内存，然后返回ERR_OK给primary parent</li>
- <li>primary从meta_server收到注册成功的回复，先激活child：
- <ul>
- <li>将对应的child的状态由PS_PARTITION_SPLIT改为PS_PRIMARY；</li>
- <li>这个升级为PS_PRIMARY的child会通过group_check让其它机器上的child升级为PS_SECONARY。此时, child partition可以开始提供正常的读写服务</li>
- </ul>
- </li>
- <li>primary parent通知所有的seconadary更新app_info.partition_count，并恢复读写服务。</li>
-</ol>
-
-<p>在第13步之前，parent与child所对应的所有读写请求都由parent处理；在第13步之后，parent将拒绝child对应的请求。</p>
-
-<h2 id="split过程中如何处理client请求">split过程中如何处理client请求</h2>
-
-<p>我们引入<strong><code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_version</code></strong>这个概念，来保证client读写数据的正确性，即，不要把数据写错地方，不要读到错误的数据，不要读不到数据。</p>
-
-<blockquote>
- <p>partition_version是primary内存中的一个变量，一般应为partition_count – 1，在split过程中拒绝读写时候会被设置为-1</p>
-</blockquote>
-
-<p>client在向server端发读写请求时，会在请求的header中带上所访问的hash_key的hash值，primary将此hash值与partition_version进行按位与操作，检查结果是否等于partitionId。
-检查的过程用伪代码表示如下：</p>
-
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>if partition_version == -1
+</code></pre>
+
+<p>注册child的流程如上图所示：</p>
+
+<ol>
+ <li>primary向meta server注册child partition
+ <ul>
+ <li>将child的ballot设为ballot(parent) + 1</li>
+ <li>parent暂时拒绝读写访问，此时，parent和child都不响应client的读写请求</li>
+ <li>向meta_server发送注册child的请求</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>meta_server收到注册请求后，将更新child的partition_configuration，并将它写入zookeeper和内存，然后返回ERR_OK给primary parent</li>
+ <li>primary从meta_server收到注册成功的回复，先激活child：
+ <ul>
+ <li>将对应的child的状态由PS_PARTITION_SPLIT改为PS_PRIMARY；</li>
+ <li>这个升级为PS_PRIMARY的child会通过group_check让其它机器上的child升级为PS_SECONARY。此时, child partition可以开始提供正常的读写服务</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>primary parent通知所有的seconadary更新app_info.partition_count，并恢复读写服务。</li>
+</ol>
+
+<p>在第13步之前，parent与child所对应的所有读写请求都由parent处理；在第13步之后，parent将拒绝child对应的请求。</p>
+
+<h2 id="split过程中如何处理client请求">split过程中如何处理client请求</h2>
+
+<p>我们引入<strong><code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_version</code></strong>这个概念，来保证client读写数据的正确性，即，不要把数据写错地方，不要读到错误的数据，不要读不到数据。</p>
+
+<blockquote>
+ <p>partition_version是primary内存中的一个变量，一般应为partition_count – 1，在split过程中拒绝读写时候会被设置为-1</p>
+</blockquote>
+
+<p>client在向server端发读写请求时，会在请求的header中带上所访问的hash_key的hash值，primary将此hash值与partition_version进行按位与操作，检查结果是否等于partitionId。
+检查的过程用伪代码表示如下：</p>
+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>if partition_version == -1
return ERR_OBJECT_NOT_FOUND
-elif partition_version &amp; hash ! = partition
+elif partition_version & hash ! = partition
return ERR_PARENT_PARTITION_MISUSED
return ERR_OK
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>client收到ERR_OBJECT_NOT_FOUND时，会从meta_server更新当前partition的信息；收到ERR_PARENT_PARTITION_MISUSED时，会更新table所有partition的信息。信息更新后，再向正确的partition重发请求</p>
+<p>client收到ERR_OBJECT_NOT_FOUND时，会从meta_server更新当前partition的信息；收到ERR_PARENT_PARTITION_MISUSED时，会更新table所有partition的信息。信息更新后，再向正确的partition重发请求</p>
-<p>下面举一个例子来分析partition_version的作用：<br />
-假设split前，table的partition个数为4，split后为8，client需要读写hash_key的hash值为5的key-value，</p>
+<p>下面举一个例子来分析partition_version的作用：<br />
+假设split前，table的partition个数为4，split后为8，client需要读写hash_key的hash值为5的key-value，</p>
-<ol>
- <li>split前，hash % partition_count = 5%4 = 1，访问replica1，正确</li>
- <li>split命令发出后</li>
- <li>
- <div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>partition_count(meta) = 8
+<ol>
+ <li>split前，hash % partition_count = 5%4 = 1，访问replica1，正确</li>
+ <li>split命令发出后</li>
+ <li>
+ <div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>partition_count(meta) = 8
ballot(replica5) = -1
partition_count(replica1) = 4
partition_version(replica1) = 4–1 = 3
-</code></pre></div> </div>
- </li>
-</ol>
-
-<ul>
- <li>对于之前加入的client，由于缓存，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_count(client-old) = 4</code>，会访问replica1</li>
- <li>对于此时新加入的client，它从meta得到新的状态，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_count(client-new) = 8</code>，通过<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash % partition_count = 5%8 = 5</code>得知应该访问replica5，但是，ballot(replica5) = -1，client知道replica5暂不存在，所以根据<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash % (partition_count / 2) = 1</code>，会访问replica1，replica1收到请求后，检查<code class=" [...]
- <ol>
- <li>split完成后</li>
- </ol>
- </li>
-</ul>
-
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>partition_count(replica1) = partition_count(replica5) = 8
+</code></pre></div> </div>
+ </li>
+</ol>
+
+<ul>
+ <li>对于之前加入的client，由于缓存，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_count(client-old) = 4</code>，会访问replica1</li>
+ <li>对于此时新加入的client，它从meta得到新的状态，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_count(client-new) = 8</code>，通过<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash % partition_count = 5%8 = 5</code>得知应该访问replica5，但是，ballot(replica5) = -1，client知道replica5暂不存在，所以根据<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash % (partition_count / 2) = 1</code>，会访问replica1，replica1收到请求后，检查<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash & partition_version(replica1) = [...]
+ <ol>
+ <li>split完成后</li>
+ </ol>
+ </li>
+</ul>
+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>partition_count(replica1) = partition_count(replica5) = 8
partition_version(replica1) = partition_version(replica5) = 7
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<ul>
- <li>对于之前的cilent，由于缓存的原因，继续访问replica1，但replica1收到请求后，检查<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash &amp; partition(replica1) = 5 % 8 = 5</code>，由于5不等于partitionId，所以拒绝访问，并通知client从meta_server更新config，client更新后，将会访问replica5，读写也正确</li>
- <li>对于此时新加入的client，将会直接访问replica5，读写也正确</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>对于之前的cilent，由于缓存的原因，继续访问replica1，但replica1收到请求后，检查<code class="language-plaintext highlighter-rouge">hash & partition(replica1) = 5 % 8 = 5</code>，由于5不等于partitionId，所以拒绝访问，并通知client从meta_server更新config，client更新后，将会访问replica5，读写也正确</li>
+ <li>对于此时新加入的client，将会直接访问replica5，读写也正确</li>
+</ul>
-<p>上面描述的交互依赖于一个前提，即request header中的hash必须是希望访问的hash_key的hash值，而这个假设对于绝大部分请求都成立，除了全表scan。在full_scan时，request header中的hash是partitionId，因此可能会得到冗余数据。<br />
-因此，我们为full_scan增加一步检查操作，replica server从rocksdb中读到数据后，检查数据的hash，滤除无效数据。这样，除了在split的过程中，client不会读到无效数据。由于full_scan本身不具备原子性和一致性，想完全解决一致性问题很难，而split是一个非频繁操作，我们只要让split避开full_scan的时间段就可以了。</p>
+<p>上面描述的交互依赖于一个前提，即request header中的hash必须是希望访问的hash_key的hash值，而这个假设对于绝大部分请求都成立，除了全表scan。在full_scan时，request header中的hash是partitionId，因此可能会得到冗余数据。<br />
+因此，我们为full_scan增加一步检查操作，replica server从rocksdb中读到数据后，检查数据的hash，滤除无效数据。这样，除了在split的过程中，client不会读到无效数据。由于full_scan本身不具备原子性和一致性，想完全解决一致性问题很难，而split是一个非频繁操作，我们只要让split避开full_scan的时间段就可以了。</p>
-<p>partition_version除了用于client的访问控制，还用于无效数据清理。
-partition split结束后，历史数据会同时存在于parent和child，但实际上应该分别只保留一半数据。我们同样可以使用<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_version &amp; hash == partitionId</code>把无效数据区分出来，并通过rocksdb filter回收清理这些数据。</p>
+<p>partition_version除了用于client的访问控制，还用于无效数据清理。
+partition split结束后，历史数据会同时存在于parent和child，但实际上应该分别只保留一半数据。我们同样可以使用<code class="language-plaintext highlighter-rouge">partition_version & hash == partitionId</code>把无效数据区分出来，并通过rocksdb filter回收清理这些数据。</p>
-<h2 id="异常处理">异常处理</h2>
+<h2 id="异常处理">异常处理</h2>
-<p>在执行partition split时，我们需要检查partition的健康状态，我们认为只有在partition健康的情况下，才会开始split。一个典型的“不健康”场景是partition正在执行learn，或者secondary数量过少。并且，replica是通过on_config_sync检查partition_count是否翻倍来判断是否需要执行split，而on_config_sync是周期性执行的，replica完全可以等到partition健康再进行split。</p>
+<p>在执行partition split时，我们需要检查partition的健康状态，我们认为只有在partition健康的情况下，才会开始split。一个典型的“不健康”场景是partition正在执行learn，或者secondary数量过少。并且，replica是通过on_config_sync检查partition_count是否翻倍来判断是否需要执行split，而on_config_sync是周期性执行的，replica完全可以等到partition健康再进行split。</p>
-<p>在执行partition split过程中，parent的ballot不能发生变化，一旦发生变化，将抛弃这个partition所有的child，重新开始split过程。即在split过程中，如果发生replica迁移，无论是因为故障还是负载均衡的原因，我们都认为本次split失败，在之后的on_config_sync中重新split。</p>
+<p>在执行partition split过程中，parent的ballot不能发生变化，一旦发生变化，将抛弃这个partition所有的child，重新开始split过程。即在split过程中，如果发生replica迁移，无论是因为故障还是负载均衡的原因，我们都认为本次split失败，在之后的on_config_sync中重新split。</p>
-<p>若在partition split过程中，meta_server发生故障，meta group会选出一个新的leader，会从zookeeper中得到新的partition_count，并通过on_config_sync开始split</p></content><author><name>何昱晨</name></author><summary type="html">关于partition split的基本概念和操作示例可以参照 administration/partition-split，这里将主要描述partition split的设计和实现细节。</summary></entry><entry><title type="html">跨机房同步设计文档</title><link href="/2019/06/09/duplication-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="跨机房同步设计文档" /><published>2019-06-09T00:00:00+00:0 [...]
+<p>若在partition split过程中，meta_server发生故障，meta group会选出一个新的leader，会从zookeeper中得到新的partition_count，并通过on_config_sync开始split</p>]]></content><author><name>何昱晨</name></author><summary type="html"><![CDATA[关于partition split的基本概念和操作示例可以参照 administration/partition-split，这里将主要描述partition split的设计和实现细节。]]></summary></entry><entry><title type="html">跨机房同步设计文档</title><link href="/2019/06/09/duplication-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="跨机房同步设计文档" /><published>2019-06-09T00:00:00+0 [...]
-<hr />
+<hr />
-<h2 id="背景">背景</h2>
+<h2 id="背景">背景</h2>
-<p>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。</p>
+<p>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。</p>
-<p>通常解决该问题有几种思路：</p>
+<p>通常解决该问题有几种思路：</p>
-<ol>
- <li>
- <p>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。</p>
- </li>
- <li>
- <p>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。</p>
- </li>
- <li>
- <p>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 <strong>最终一致性/弱一致性</strong> 要求的场景。后面会讲解我们如何实现 “最终一致性”。</p>
- </li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>
+ <p>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。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>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。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>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 <strong>最终一致性/弱一致性</strong> 要求的场景。后面会讲解我们如何实现 “最终一致性”。</p>
+ </li>
+</ol>
-<p>基于实际业务需求考虑，我们选择方案3。</p>
+<p>基于实际业务需求考虑，我们选择方案3。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+-------+ +-------+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+-------+ +-------+
| +---+ | | +---+ |
-| | P +--------&gt; S | |
+| | P +--------> S | |
| +-+-+ | | +---+ |
| | | | |
| +-v-+ | | |
@@ -600,131 +600,131 @@ partition split结束后，历史数据会同时存在于parent和child，但实
| +---+ | | |
+-------+ +-------+
dead alive
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>如上图可看到，只用两机房，使用 raft 协议进行进行跨机房同步依然
-无法避免机房故障时的停服。（5节点同理）</p>
+<p>如上图可看到，只用两机房，使用 raft 协议进行进行跨机房同步依然
+无法避免机房故障时的停服。（5节点同理）</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +---+ +---+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +---+ +---+
| A | | B |
+-+-+ +-+-+
| |
+--------------------------------------------------+
| +------v-------+ +------v-------+ |
-| | pegasus A &lt;----------&gt; pegasus B | |
+| | pegasus A <----------> pegasus B | |
| +--------------+ +--------------+ |
+--------------------------------------------------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>如上图可看到，虽然是各写一个机房，但理想情况下 A B 都能读到所有的数据。
-机房故障时，原来访问A集群的客户端可以切换至B集群。</p>
+<p>如上图可看到，虽然是各写一个机房，但理想情况下 A B 都能读到所有的数据。
+机房故障时，原来访问A集群的客户端可以切换至B集群。</p>
-<h2 id="架构选择">架构选择</h2>
+<h2 id="架构选择">架构选择</h2>
-<p>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：</p>
+<p>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：</p>
-<ol>
- <li>
- <p><strong>各集群单副本</strong>：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。</p>
- </li>
- <li>
- <p><strong>同步工具作为外部依赖使用</strong>：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<strong>日志不可以在同步完成前被删除</strong>，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），<strong>难以实现最终一致性</strong>。</p>
- </li>
- <li>
- <p><strong>同步工具嵌入到服务内部</strong>：对应到 Pegasus 则是将热备份功能集成至 ReplicaServer 中。这种做法在工具稳定前会有一段阵痛期，即工具的稳定性会影响服务的稳定性。但实现的灵活性较优，同时易于部署，不需要部署额外的服务。</p>
- </li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>
+ <p><strong>各集群单副本</strong>：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。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p><strong>同步工具作为外部依赖使用</strong>：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<strong>日志不可以在同步完成前被删除</strong>，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），<strong>难以实现最终一致性</strong>。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p><strong>同步工具嵌入到服务内部</strong>：对应到 Pegasus 则是将热备份功能集成至 ReplicaServer 中。这种做法在工具稳定前会有一段阵痛期，即工具的稳定性会影响服务的稳定性。但实现的灵活性较优，同时易于部署，不需要部署额外的服务。</p>
+ </li>
+</ol>
-<p>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。而确实这种方案更容易保证 Pegasus 数据的一致性。</p>
+<p>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。而确实这种方案更容易保证 Pegasus 数据的一致性。</p>
-<h2 id="基本概念">基本概念</h2>
+<h2 id="基本概念">基本概念</h2>
-<ul>
- <li><strong>duplicate_rpc</strong></li>
- <li><strong>cluster id</strong></li>
- <li><strong>timetag</strong></li>
- <li><strong>confirmed_decree</strong></li>
-</ul>
+<ul>
+ <li><strong>duplicate_rpc</strong></li>
+ <li><strong>cluster id</strong></li>
+ <li><strong>timetag</strong></li>
+ <li><strong>confirmed_decree</strong></li>
+</ul>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------+ +----------+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------+ +----------+
| +------+ | | +------+ |
-| | app1 +---------&gt; app1 | |
+| | app1 +---------> app1 | |
| +------+ | | +------+ |
| | | |
| cluster1 | | cluster2 |
+----------+ +----------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>pegasus 的热备份以表为粒度。支持单向和双向的复制。为了运维方便，两集群表名必须一致。为了可扩展性和易用性，两集群 partition count 可不同。</p>
+<p>pegasus 的热备份以表为粒度。支持单向和双向的复制。为了运维方便，两集群表名必须一致。为了可扩展性和易用性，两集群 partition count 可不同。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +------------+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +------------+
| +--------+ |
- +------&gt;replica1| |
+ +------>replica1| |
| | +--------+ |
+------------+ | | |
| +--------+ | | | +--------+ |
-| |replica1| | +------&gt;replica2| |
+| |replica1| | +------>replica2| |
| +--------+ | | | +--------+ |
-| +-----------------&gt; | |
+| +-----------------> | |
| +--------+ | | | +--------+ |
-| |replica2| | +------&gt;replica3| |
+| |replica2| | +------>replica3| |
| +--------+ | | | +--------+ |
+------------+ | | |
| | +--------+ |
- +------&gt;replica4| |
+ +------>replica4| |
cluster A | +--------+ |
+------------+
cluster B
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="duplicate_rpc">duplicate_rpc</h3>
+<h3 id="duplicate_rpc">duplicate_rpc</h3>
-<p>如上图所示，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 到目的集群，replica 之间互不影响。数据复制直接通过 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 <strong><em>duplicate_rpc</em></strong> 表示热备写。</p>
+<p>如上图所示，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 到目的集群，replica 之间互不影响。数据复制直接通过 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 <strong><em>duplicate_rpc</em></strong> 表示热备写。</p>
-<p>A-&gt;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。</p>
+<p>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。</p>
-<h3 id="集群间写冲突">集群间写冲突</h3>
+<h3 id="集群间写冲突">集群间写冲突</h3>
-<p>假设 A,B 两集群故障断连1小时，那么 B 可能在1小时后才收到来自 A 的热备写，这时候 A 的热备写可能比 B 的数据更老，我们就要引入<strong>“数据时间戳”(timestamp)</strong>的概念，避免老的写却覆盖了新的数据。</p>
+<p>假设 A,B 两集群故障断连1小时，那么 B 可能在1小时后才收到来自 A 的热备写，这时候 A 的热备写可能比 B 的数据更老，我们就要引入<strong>“数据时间戳”(timestamp)</strong>的概念，避免老的写却覆盖了新的数据。</p>
-<p>实现的方式就是在每次写之前进行一次读操作，并校验数据时间戳是否小于写的时间戳，如果是则允许写入，不是的话就忽略这个写。这个机制通常被称为 <em>“last write wins”</em>, 这个问题也被称作 <em>“active-active writes collision”</em>, 是存储系统做异步多活的常见问题和解法。</p>
+<p>实现的方式就是在每次写之前进行一次读操作，并校验数据时间戳是否小于写的时间戳，如果是则允许写入，不是的话就忽略这个写。这个机制通常被称为 <em>“last write wins”</em>, 这个问题也被称作 <em>“active-active writes collision”</em>, 是存储系统做异步多活的常见问题和解法。</p>
-<p>显然从“直接写”到“读后写”，多了一次读操作的开销，损害了我们的写性能。有什么做法可以优化? 事实上我们可以引入<strong>多版本机制</strong>: 多个时间戳的写可以共存, 读的时候选取最新的读。具体做法就是在每个 key 后带上时间戳, 如下:</p>
+<p>显然从“直接写”到“读后写”，多了一次读操作的开销，损害了我们的写性能。有什么做法可以优化? 事实上我们可以引入<strong>多版本机制</strong>: 多个时间戳的写可以共存, 读的时候选取最新的读。具体做法就是在每个 key 后带上时间戳, 如下:</p>
-<pre><code class="language-txt">hashkey sortkey 20190914 =&gt; value
-hashkey sortkey 20190913 =&gt; value
-hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
-</code></pre>
+<pre><code class="language-txt">hashkey sortkey 20190914 => value
+hashkey sortkey 20190913 => value
+hashkey sortkey 20190912 => value
+</code></pre>
-<p>每次读的时候可以只读时间戳最大的那一项。这种<strong>多版本读写</strong>性能更好, 但是需要改动数据编码, 我们会在后面讨论数据编码改动的问题。</p>
+<p>每次读的时候可以只读时间戳最大的那一项。这种<strong>多版本读写</strong>性能更好, 但是需要改动数据编码, 我们会在后面讨论数据编码改动的问题。</p>
-<p>两集群的写仅用时间戳会出现极偶然的情况: 时间戳冲突, 换句话说就是两集群恰好在同一时间写某个 key。为了避免两集群数据不同的情况, 我们引入 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">cluster_id</code> 的概念。运维在配置热备份时需要配置各个集群的 cluster_id, 例如 A 集群为 1, B 集群为 2, 如下:</p>
+<p>两集群的写仅用时间戳会出现极偶然的情况: 时间戳冲突, 换句话说就是两集群恰好在同一时间写某个 key。为了避免两集群数据不同的情况, 我们引入 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">cluster_id</code> 的概念。运维在配置热备份时需要配置各个集群的 cluster_id, 例如 A 集群为 1, B 集群为 2, 如下:</p>
-<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[duplication-group]</span>
- <span class="py">A</span><span class="p">=</span><span class="s">1</span>
- <span class="py">B</span><span class="p">=</span><span class="s">2</span>
-</code></pre></div></div>
+<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[duplication-group]</span>
+ <span class="py">A</span><span class="p">=</span><span class="s">1</span>
+ <span class="py">B</span><span class="p">=</span><span class="s">2</span>
+</code></pre></div></div>
-<p>这样当 timestamp 相同时我们比较 cluster_id, 如 B 集群的 id 更大, 则冲突写会以 B 集群的数据为准。我们将 timestamp 和 cluster_id 结合编码为一个 uint64 整型数, 引入了 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">timetag</code> 的概念。这样比较大小时只需要比较一个整数, 并且存储更紧凑。</p>
+<p>这样当 timestamp 相同时我们比较 cluster_id, 如 B 集群的 id 更大, 则冲突写会以 B 集群的数据为准。我们将 timestamp 和 cluster_id 结合编码为一个 uint64 整型数, 引入了 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">timetag</code> 的概念。这样比较大小时只需要比较一个整数, 并且存储更紧凑。</p>
-<div class="language-c highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="n">timetag</span> <span class="o">=</span> <span class="n">timestamp</span> <span class="o">&lt;&lt;</span> <span class="mi">8u</span> <span class="o">|</span> <span class="n"> [...]
-</code></pre></div></div>
+<div class="language-c highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="n">timetag</span> <span class="o">=</span> <span class="n">timestamp</span> <span class="o"><<</span> <span class="mi">8u</span> <span class="o">|</span> <span class="n">cluster_id</span> <span class="o"><<</span> <span class="mi">1u</span> <span class="o">|</span> <span class="n">delete_tag</span><span class="p">;</span>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="confirmed_decree">confirmed_decree</h3>
+<h3 id="confirmed_decree">confirmed_decree</h3>
-<p>热备份同时也需要容忍在 ReplicaServer 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 <strong><em>断点续传</em></strong>，我们引入 <strong><em>confirmed_decree</em></strong>。</p>
+<p>热备份同时也需要容忍在 ReplicaServer 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 <strong><em>断点续传</em></strong>，我们引入 <strong><em>confirmed_decree</em></strong>。</p>
-<p>ReplicaServer 定期向 MetaServer 汇报当前热备份的进度（如 confirmed_decree=5001），一旦 MetaServer 将该进度持久化至 Zookeeper，当 。ReplicaServer 故障恢复时即可安全地从 confirmed_decree=5001 重新开始热备份。</p>
+<p>ReplicaServer 定期向 MetaServer 汇报当前热备份的进度（如 confirmed_decree=5001），一旦 MetaServer 将该进度持久化至 Zookeeper，当 。ReplicaServer 故障恢复时即可安全地从 confirmed_decree=5001 重新开始热备份。</p>
-<h2 id="流程">流程</h2>
+<h2 id="流程">流程</h2>
-<h3 id="1-热备份元信息同步">1. 热备份元信息同步</h3>
+<h3 id="1-热备份元信息同步">1. 热备份元信息同步</h3>
-<p>热备份相关的元信息首先会记录至 MetaServer 上，ReplicaServer 通过 <strong><em>duplication sync</em></strong> 定期同步元信息，包括各个分片的 confirmed_decree。</p>
+<p>热备份相关的元信息首先会记录至 MetaServer 上，ReplicaServer 通过 <strong><em>duplication sync</em></strong> 定期同步元信息，包括各个分片的 confirmed_decree。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------+ add dup +----------+
-| client +-----------&gt; meta |
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------+ add dup +----------+
+| client +-----------> meta |
+----------+ +----+-----+
|
| duplication sync
@@ -732,15 +732,15 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
+-----v-----+
| replica |
+-----------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="2-热备份日志复制">2. 热备份日志复制</h3>
+<h3 id="2-热备份日志复制">2. 热备份日志复制</h3>
-<p>每个 replica 首先读取 private log，为了限制流量，每次只会读入一个日志块而非一整个日志文件。每一批日志统一传递给 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">mutation_duplicator</code> 进行发送。</p>
+<p>每个 replica 首先读取 private log，为了限制流量，每次只会读入一个日志块而非一整个日志文件。每一批日志统一传递给 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">mutation_duplicator</code> 进行发送。</p>
-<p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">mutation_duplicator</code> 是一个可插拔的接口类。我们目前只实现用 pegasus client 将日志分发至目标集群，未来如有需求也可接入 HBase 等系统，例如将 Pegasus 的数据通过热备份实时同步到 HBase 中。</p>
+<p><code class="language-plaintext highlighter-rouge">mutation_duplicator</code> 是一个可插拔的接口类。我们目前只实现用 pegasus client 将日志分发至目标集群，未来如有需求也可接入 HBase 等系统，例如将 Pegasus 的数据通过热备份实时同步到 HBase 中。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------------------+ 2
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+----------------------+ 2
| private_log_loader +--------------+
+-----------^----------+ |
| 1 +----------v----------+
@@ -749,60 +749,60 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
| | |
| private log | |
| | +------=----------------------+ pegasus client
- | | | pegasus_mutation_duplicator +-----------------&gt;
+ | | | pegasus_mutation_duplicator +----------------->
+-----------------+ +-----------------------------+ 3
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>每个日志块的一批写中可能有多组 hashkey，不同的 hashkey 可以并行分发而不会影响正确性，从而可以提高热备份效率。而如果 hashkey 相同，例如：</p>
+<p>每个日志块的一批写中可能有多组 hashkey，不同的 hashkey 可以并行分发而不会影响正确性，从而可以提高热备份效率。而如果 hashkey 相同，例如：</p>
-<ol>
- <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h", sortkey="s1", value="v1"</code></li>
- <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h", sortkey="s2", value="v2"</code></li>
-</ol>
+<ol>
+ <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h", sortkey="s1", value="v1"</code></li>
+ <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h", sortkey="s2", value="v2"</code></li>
+</ol>
-<p>这两条写有先后关系，则它们必须串行依次发送。</p>
+<p>这两条写有先后关系，则它们必须串行依次发送。</p>
-<ol>
- <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h1", sortkey="s1", value="v1"</code></li>
- <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h2", sortkey="s2", value="v2"</code></li>
-</ol>
+<ol>
+ <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h1", sortkey="s1", value="v1"</code></li>
+ <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">Set: hashkey="h2", sortkey="s2", value="v2"</code></li>
+</ol>
-<p>这两条写是不相干的，它们无需串行发送。</p>
+<p>这两条写是不相干的，它们无需串行发送。</p>
-<h2 id="日志完整性">日志完整性</h2>
+<h2 id="日志完整性">日志完整性</h2>
-<p>在引入热备份之前，Pegasus 的日志会定期被清理，无用的日志文件会被删除（通常日志的保留时间为5分钟）。但在引入热备份之后，如果有被删除的日志还没有被复制到远端集群，两集群就会数据不一致。我们引入了几个机制来保证日志的完整性，从而实现两集群的最终一致性：</p>
+<p>在引入热备份之前，Pegasus 的日志会定期被清理，无用的日志文件会被删除（通常日志的保留时间为5分钟）。但在引入热备份之后，如果有被删除的日志还没有被复制到远端集群，两集群就会数据不一致。我们引入了几个机制来保证日志的完整性，从而实现两集群的最终一致性：</p>
-<h3 id="1-gc-delay">1. GC Delay</h3>
+<h3 id="1-gc-delay">1. GC Delay</h3>
-<p>Pegasus 先前认为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_durable_decree</code> 之后的日志即可被删除回收（Garbage Collected），因为它们已经被持久化至 rocksdb 的 sst files 中，即使宕机重启数据也不会丢失。但考虑如果热备份的进度较慢，我们则需要延后 GC，保证数据只有在 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">confirmed_decree</code> 之后的日志才可被 GC。</p>
+<p>Pegasus 先前认为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_durable_decree</code> 之后的日志即可被删除回收（Garbage Collected），因为它们已经被持久化至 rocksdb 的 sst files 中，即使宕机重启数据也不会丢失。但考虑如果热备份的进度较慢，我们则需要延后 GC，保证数据只有在 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">confirmed_decree</code> 之后的日志才可被 GC。</p>
-<p>当然我们也可以将日志 GC 的时间设置的相当长，例如一周，因为此时数据必然已复制到远端集群（什么环境下复制一条日志需要超过 1 周时间？）。最终我们没有选择这种方法。</p>
+<p>当然我们也可以将日志 GC 的时间设置的相当长，例如一周，因为此时数据必然已复制到远端集群（什么环境下复制一条日志需要超过 1 周时间？）。最终我们没有选择这种方法。</p>
-<h3 id="2-broadcast-confirmed_decree">2. Broadcast confirmed_decree</h3>
+<h3 id="2-broadcast-confirmed_decree">2. Broadcast confirmed_decree</h3>
-<p>虽然 primary 不会 GC 那些未被热备的日志，但 secondary 并未遵守这一约定，这些丢失日志的 secondary 有朝一日也会被提拔为 primary，从而影响日志完整性。所以 primary 需要将 confirmed_decree 通过组间心跳（group check）的方式通知 secondary，保证它们不会误删日志。</p>
+<p>虽然 primary 不会 GC 那些未被热备的日志，但 secondary 并未遵守这一约定，这些丢失日志的 secondary 有朝一日也会被提拔为 primary，从而影响日志完整性。所以 primary 需要将 confirmed_decree 通过组间心跳（group check）的方式通知 secondary，保证它们不会误删日志。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+---------+ +-----------+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>+---------+ +-----------+
| | | |
-| primary +-----------&gt;+ secondary |
+| primary +----------->+ secondary |
| | | |
+---+-----+ +-----------+
| confirmed=5001
| +-----------+
| | |
- +-----------------&gt;+ secondary |
+ +----------------->+ secondary |
| |
group check +-----------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>这里有一个问题：由于 secondary 滞后于 primary 了解到热备份正在进行，所以在创建热备份后，secondary 有一定概率误删日志。这是一个已知的设计bug。我们会在后续引入新机制来修复该问题。</p>
+<p>这里有一个问题：由于 secondary 滞后于 primary 了解到热备份正在进行，所以在创建热备份后，secondary 有一定概率误删日志。这是一个已知的设计bug。我们会在后续引入新机制来修复该问题。</p>
-<h3 id="3-replica-learn-step-back">3. Replica Learn Step Back</h3>
+<h3 id="3-replica-learn-step-back">3. Replica Learn Step Back</h3>
-<p>当一个 replica 新加入3副本组中，由于它的数据滞后于 primary，它会通过 <strong><em>replica learn</em></strong> 来拷贝新日志以跟上组员的进度。此时从何处开始拷贝日志（称为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">learn_start_decree</code>）就是一个问题。</p>
+<p>当一个 replica 新加入3副本组中，由于它的数据滞后于 primary，它会通过 <strong><em>replica learn</em></strong> 来拷贝新日志以跟上组员的进度。此时从何处开始拷贝日志（称为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">learn_start_decree</code>）就是一个问题。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>learnee confirmed_decree=300
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>learnee confirmed_decree=300
+-----------------------------------+
| +---rocksdb+---+ |
@@ -817,17 +817,17 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
| 201 800 |
| |
+-----------------------------------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>如上图显示，primary(learnee) 的完整数据集包括 rocksdb + private log，且 private log 的范围为 [201, 800]。</p>
+<p>如上图显示，primary(learnee) 的完整数据集包括 rocksdb + private log，且 private log 的范围为 [201, 800]。</p>
-<p>假设 learner 数据为空，普通情况下，此时显然日志拷贝应该从 decree=501 开始。因为小于 501 的数据全部都已经在 rocksdb checkpoint 里了，这些老旧的日志在 learn 的时候不需要再拷贝。</p>
+<p>假设 learner 数据为空，普通情况下，此时显然日志拷贝应该从 decree=501 开始。因为小于 501 的数据全部都已经在 rocksdb checkpoint 里了，这些老旧的日志在 learn 的时候不需要再拷贝。</p>
-<p>但考虑到热备份情况，因为 [301, 800] 的日志都还没有热备份，所以我们需要相比普通情况多复制 [301, 500] 的日志。这意味着热备份一定程度上会降低 learn 的效率，也就是降低负载均衡，数据迁移的效率。</p>
+<p>但考虑到热备份情况，因为 [301, 800] 的日志都还没有热备份，所以我们需要相比普通情况多复制 [301, 500] 的日志。这意味着热备份一定程度上会降低 learn 的效率，也就是降低负载均衡，数据迁移的效率。</p>
-<p>原来从 decree=501 开始的 learn，在热备份时需要从 decree=301 开始，这个策略我们称为 <strong><em>“Learn Step Back”</em></strong>。注意虽然我们上述讨论的是 learner 数据为空的情况，但 learner 数据非空的情况同理：</p>
+<p>原来从 decree=501 开始的 learn，在热备份时需要从 decree=301 开始，这个策略我们称为 <strong><em>“Learn Step Back”</em></strong>。注意虽然我们上述讨论的是 learner 数据为空的情况，但 learner 数据非空的情况同理：</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>learner
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code>learner
+-----------------------------------+
| +--+rocksdb+---+ |
@@ -842,24 +842,24 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
| 251 400 |
| |
+-----------------------------------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>我们假设 learner 已经持有 [251, 400] 的日志，下一步 learnee 将会复制 [301, 800] 的日志，与 learner 数据为空的情况相同。新的日志集将会把旧的日志集覆盖。</p>
+<p>我们假设 learner 已经持有 [251, 400] 的日志，下一步 learnee 将会复制 [301, 800] 的日志，与 learner 数据为空的情况相同。新的日志集将会把旧的日志集覆盖。</p>
-<h3 id="4-sync-is_duplicating-to-every-replica">4. Sync is_duplicating to every replica</h3>
+<h3 id="4-sync-is_duplicating-to-every-replica">4. Sync is_duplicating to every replica</h3>
-<p>不管是考虑 GC，还是考虑 learn，我们都需要让每一个 replica 知道“自己正在进行热备份”，因为普通的表不应该考虑 GC Delay，也不应该考虑在 learn 的过程中补齐未热备份的日志，只有热备份的表需要额外考虑这些事情。所以我们需要向所有 replica 同步一个标识（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_duplicating</code>）。</p>
+<p>不管是考虑 GC，还是考虑 learn，我们都需要让每一个 replica 知道“自己正在进行热备份”，因为普通的表不应该考虑 GC Delay，也不应该考虑在 learn 的过程中补齐未热备份的日志，只有热备份的表需要额外考虑这些事情。所以我们需要向所有 replica 同步一个标识（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_duplicating</code>）。</p>
-<p>这个同步不需要考虑强一致性：不需要在 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_duplicating</code> 的值改变时强一致地通知所有 replica。但我们需要保证在 replica learn 的过程中，该标识能够立刻同步给 learner。因此，我们让这个标识通过 config sync 同步。</p>
+<p>这个同步不需要考虑强一致性：不需要在 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">is_duplicating</code> 的值改变时强一致地通知所有 replica。但我们需要保证在 replica learn 的过程中，该标识能够立刻同步给 learner。因此，我们让这个标识通过 config sync 同步。</p>
-<h3 id="5-apply-learned-state">5. Apply Learned State</h3>
+<h3 id="5-apply-learned-state">5. Apply Learned State</h3>
-<p>原先流程中，learner 收到 [21-60] 之间的日志后首先会放入 learn/ 目录下，然后简单地重放每一条日志并写入 rocksdb。Learn 流程完成后这些日志即丢弃。
-如果没有热备份，该流程并没有问题。但考虑到热备份，如果 learner 丢弃 [21-60] 的日志，那么热备份的日志完整性就有问题。</p>
+<p>原先流程中，learner 收到 [21-60] 之间的日志后首先会放入 learn/ 目录下，然后简单地重放每一条日志并写入 rocksdb。Learn 流程完成后这些日志即丢弃。
+如果没有热备份，该流程并没有问题。但考虑到热备份，如果 learner 丢弃 [21-60] 的日志，那么热备份的日志完整性就有问题。</p>
-<p>为了解决这一问题，我们会将 learn/ 目录 rename 至 plog 目录，替代之前所有的日志。</p>
+<p>为了解决这一问题，我们会将 learn/ 目录 rename 至 plog 目录，替代之前所有的日志。</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +----+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +----+
| 60 |
+----+
| 59 |
@@ -874,13 +874,13 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
+-----------+ +---------+--------+
| plog/ | | learn/ | cache |
+-----------+ +---------+--------+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>在 learn 的过程中，还可能有部分日志不是以文件的形式复制到 learner，而是以内存形式拷贝到 “cache” 中（我们也将此称为 “learn cache”），如上图的 [61,62]。原先这些日志只会在写入 rocksdb 后被丢弃，现在它们还需要被写至 private log 中。</p>
+<p>在 learn 的过程中，还可能有部分日志不是以文件的形式复制到 learner，而是以内存形式拷贝到 “cache” 中（我们也将此称为 “learn cache”），如上图的 [61,62]。原先这些日志只会在写入 rocksdb 后被丢弃，现在它们还需要被写至 private log 中。</p>
-<p>最终在这样一轮 learn 完成后，我们得到的日志集如下：</p>
+<p>最终在这样一轮 learn 完成后，我们得到的日志集如下：</p>
-<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +----+
+<div class="language-plaintext highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code> +----+
| 62 |
+----+
| 61 |
@@ -895,81 +895,81 @@ hashkey sortkey 20190912 =&gt; value
+----+
| 21 |
+----+
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>通过整合上述的几个机制，Pegasus实现了在热备份过程中，数据不会丢失。</p></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">关于热备份的基本概念和使用可以参照 administration/duplication，这里将主要描述跨机房同步的设计方案和执行细节。</summary></entry><entry><title type="html">我如何为 Pegasus 编写网站？</title><link href="/2019/06/09/how-i-build-pegasus-website.html" rel="alternate" type="text/html" title="我如何为 Pegasus 编写网站？" /><published>2019-06-09T00:00:00+00:00</published><updated>2019-06-09T00:00:00+00:00</updated><id>/2019/06/09/how-i-b [...]
+<p>通过整合上述的几个机制，Pegasus实现了在热备份过程中，数据不会丢失。</p>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[关于热备份的基本概念和使用可以参照 administration/duplication，这里将主要描述跨机房同步的设计方案和执行细节。]]></summary></entry><entry><title type="html">我如何为 Pegasus 编写网站？</title><link href="/2019/06/09/how-i-build-pegasus-website.html" rel="alternate" type="text/html" title="我如何为 Pegasus 编写网站？" /><published>2019-06-09T00:00:00+00:00</published><updated>2019-06-09T00:00:00+00:00</updated><id>/2019/06/09/how- [...]
-<hr />
+<hr />
-<h2 id="为什么要为-pegasus-编写网站">为什么要为 Pegasus 编写网站？</h2>
+<h2 id="为什么要为-pegasus-编写网站">为什么要为 Pegasus 编写网站？</h2>
-<p>许多人以为开源软件的核心就是非盈利性地把源代码开放给大家看，重点在于宣传自己的“非盈利性”。
+<p>许多人以为开源软件的核心就是非盈利性地把源代码开放给大家看，重点在于宣传自己的“非盈利性”。
所以把项目开放在 Github 之后即完成了所谓 “开源” 这一目标。其实这种观点是错误的。
-“开源”不是为了让大家来学习你的代码（代码是为功能服务的，没有所谓好或不好），而是为了让大家更好地使用你的代码。</p>
+“开源”不是为了让大家来学习你的代码（代码是为功能服务的，没有所谓好或不好），而是为了让大家更好地使用你的代码。</p>
-<p>对使用者而言，开源软件意味着我们能够免费地使用它或它的某个部分，但如果它并不好用，很难用，
+<p>对使用者而言，开源软件意味着我们能够免费地使用它或它的某个部分，但如果它并不好用，很难用，
或者出现问题用户无法找到解决的途径，那么“开源”并没有帮助它成为一个更好的软件，而只是吸引到了大众的视线，
-对公司而言是完成了技术宣传的指标。</p>
+对公司而言是完成了技术宣传的指标。</p>
-<p>优秀的开源软件，首先需要是一个优秀的软件，并且需要通过开源让这个软件变得更优秀。仅仅只是放在
+<p>优秀的开源软件，首先需要是一个优秀的软件，并且需要通过开源让这个软件变得更优秀。仅仅只是放在
Github，那么它和一个非商业的闭源软件没有本质上的区别。Pegasus 希望称为一个优秀的开源软件，
-而非一份“非盈利性代码仓库”。</p>
+而非一份“非盈利性代码仓库”。</p>
-<p>这个网站的目的就是为此，我希望大家能更舒适地阅读文档，更轻松地了解 Pegasus，更容易地参与 Pegasus
-的社区。</p>
+<p>这个网站的目的就是为此，我希望大家能更舒适地阅读文档，更轻松地了解 Pegasus，更容易地参与 Pegasus
+的社区。</p>
-<h2 id="这个网站部署在哪里">这个网站部署在哪里？</h2>
+<h2 id="这个网站部署在哪里">这个网站部署在哪里？</h2>
-<p>这个网站使用 Github Pages 部署。项目地址在：<a href="https://github.com/apache/incubator-pegasus-website">apache/incubator-pegasus-website</a>。
-master 分支的代码就对应这个网站的全部内容。提交至 master 后，Github Page 会自动将网站部署至 <a href="https://pegasus.apache.org/">https://pegasus.apache.org/</a> 上。</p>
+<p>这个网站使用 Github Pages 部署。项目地址在：<a href="https://github.com/apache/incubator-pegasus-website">apache/incubator-pegasus-website</a>。
+master 分支的代码就对应这个网站的全部内容。提交至 master 后，Github Page 会自动将网站部署至 <a href="https://pegasus.apache.org/">https://pegasus.apache.org/</a> 上。</p>
-<h2 id="开发环境">开发环境</h2>
+<h2 id="开发环境">开发环境</h2>
-<p>我们使用 <a href="https://jekyllrb.com/">jekyll</a> 静态网页框架，使用 <a href="https://bulma.io">Bulma</a> 作为前端组件库。</p>
+<p>我们使用 <a href="https://jekyllrb.com/">jekyll</a> 静态网页框架，使用 <a href="https://bulma.io">Bulma</a> 作为前端组件库。</p>
-<p>jekyll 是用 Ruby 开发的，所以你首先需要安装 Ruby，首选的方法是 <a href="http://rvm.io/">用 RVM 安装</a>。</p>
+<p>jekyll 是用 Ruby 开发的，所以你首先需要安装 Ruby，首选的方法是 <a href="http://rvm.io/">用 RVM 安装</a>。</p>
-<p>中国大陆用户可能在获取 Ruby 依赖库（Ruby Gem）的时候遇到政策性的网络问题，你可以使用 <a href="https://gems.ruby-china.com/">Ruby 中国镜像站</a>。</p>
+<p>中国大陆用户可能在获取 Ruby 依赖库（Ruby Gem）的时候遇到政策性的网络问题，你可以使用 <a href="https://gems.ruby-china.com/">Ruby 中国镜像站</a>。</p>
-<p>最后你只需要在本地安装 jekyll 和 bundler：</p>
+<p>最后你只需要在本地安装 jekyll 和 bundler：</p>
-<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nb">cd </span>pegasus.apache.org
-gem <span class="nb">install </span>bundler jekyll
+<div class="language-bash highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nb">cd </span>pegasus.apache.org
+gem <span class="nb">install </span>bundler jekyll
bundle
jekyll serve
-</code></pre></div></div>
+</code></pre></div></div>
-<p>使用 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">jekyll serve</code> 命令后，你可以在本地浏览器打开 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">http://127.0.0.1:4000</code> 调试网页。</p>
+<p>使用 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">jekyll serve</code> 命令后，你可以在本地浏览器打开 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">http://127.0.0.1:4000</code> 调试网页。</p>
-<pre><code class="language-txt"> Jekyll Feed: Generating feed for posts
+<pre><code class="language-txt"> Jekyll Feed: Generating feed for posts
done in 6.514 seconds.
Auto-regeneration: enabled for '/home/mi/docs-cn'
Server address: http://127.0.0.1:4000
Server running... press ctrl-c to stop.
-</code></pre>
+</code></pre>
-<h2 id="感谢">感谢</h2>
+<h2 id="感谢">感谢</h2>
-<p>本站最初基于 <a href="http://www.csrhymes.com/bulma-clean-theme/">chrisrhymes/bulma-clean-theme</a>，
+<p>本站最初基于 <a href="http://www.csrhymes.com/bulma-clean-theme/">chrisrhymes/bulma-clean-theme</a>，
它为我提供了如何使用 bulma 和 jekyll 的示例。虽然最终实际使用这个模板的地方不多，
-但文档和博客部分的配色与样式还是有所借鉴，还有整个网站的字体也是沿用该模板。</p></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">这篇文章主要讲述我搭建本网站的所做所想，可以对想要参与的小伙伴提供参考。</summary></entry><entry><title type="html">Pegasus 线程梳理</title><link href="/2019/04/29/threads-in-pegasus.html" rel="alternate" type="text/html" title="Pegasus 线程梳理" /><published>2019-04-29T00:00:00+00:00</published><updated>2019-04-29T00:00:00+00:00</updated><id>/2019/04/29/threads-in-pegasus</id><content type="html" xml:base="/2019/04/29/th [...]
-这些线程到底是用来做什么的，我们在这篇文章进行梳理。</p>
+但文档和博客部分的配色与样式还是有所借鉴，还有整个网站的字体也是沿用该模板。</p>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[这篇文章主要讲述我搭建本网站的所做所想，可以对想要参与的小伙伴提供参考。]]></summary></entry><entry><title type="html">Pegasus 线程梳理</title><link href="/2019/04/29/threads-in-pegasus.html" rel="alternate" type="text/html" title="Pegasus 线程梳理" /><published>2019-04-29T00:00:00+00:00</published><updated>2019-04-29T00:00:00+00:00</updated><id>/2019/04/29/threads-in-pegasus</id><content type="html" xml:base="/2019 [...]
+这些线程到底是用来做什么的，我们在这篇文章进行梳理。</p>
-<hr />
+<hr />
-<h3 id="线程总览">线程总览</h3>
+<h3 id="线程总览">线程总览</h3>
-<p>多数线程会通过 wait 的方式沉睡，实际对 CPU 的竞争影响较小，典型的 pstack 情况是</p>
+<p>多数线程会通过 wait 的方式沉睡，实际对 CPU 的竞争影响较小，典型的 pstack 情况是</p>
-<ul>
- <li>pthread_cond_wait: 49</li>
- <li>epoll_wait: 36</li>
- <li>sem_wait: 81</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>pthread_cond_wait: 49</li>
+ <li>epoll_wait: 36</li>
+ <li>sem_wait: 81</li>
+</ul>
-<p>这样算下来会发现实际运转的线程数是 174-49-36-81=8，而我们的机器通常配置的核心数是 24 核，平时的计算资源存在一定冗余。</p>
+<p>这样算下来会发现实际运转的线程数是 174-49-36-81=8，而我们的机器通常配置的核心数是 24 核，平时的计算资源存在一定冗余。</p>
-<pre><code class="language-txt">THREAD_POOL_COMPACT
+<pre><code class="language-txt">THREAD_POOL_COMPACT
worker_count = 8
THREAD_POOL_FDS_SERVICE
@@ -995,404 +995,404 @@ worker_count = 24
THREAD_POOL_DEFAULT
worker_count = 8
-</code></pre>
+</code></pre>
-<p>抛开 meta_server 的线程池（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_DLOCK</code>，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_META_STATE</code>），由 rDSN 托管的线程数算下来应该是 82 个，多出来的 92 线程如何分配？</p>
+<p>抛开 meta_server 的线程池（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_DLOCK</code>，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_META_STATE</code>），由 rDSN 托管的线程数算下来应该是 82 个，多出来的 92 线程如何分配？</p>
-<h3 id="30-个线程负责定时任务的处理">30 个线程负责定时任务的处理</h3>
+<h3 id="30-个线程负责定时任务的处理">30 个线程负责定时任务的处理</h3>
-<p>30 个线程负责 timer_service，即定时任务的处理。</p>
+<p>30 个线程负责 timer_service，即定时任务的处理。</p>
-<p>rDSN 默认为每个线程池分配一个 timer 线程，理论上有 7 个线程池，就是 7 线程。但是因为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_REPLICATION</code> 是各个线程 share nothing 的，所以它的每个 worker 线程会单独配一个 timer 线程。因此总 timer 线程数是 24 + 6 = 30。</p>
+<p>rDSN 默认为每个线程池分配一个 timer 线程，理论上有 7 个线程池，就是 7 线程。但是因为 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">THREAD_POOL_REPLICATION</code> 是各个线程 share nothing 的，所以它的每个 worker 线程会单独配一个 timer 线程。因此总 timer 线程数是 24 + 6 = 30。</p>
-<h3 id="40-个线程负责网络报文处理">40 个线程负责网络报文处理</h3>
+<h3 id="40-个线程负责网络报文处理">40 个线程负责网络报文处理</h3>
-<p>20 个线程负责 tcp 的处理（asio_net_provider），20 个线程执行 udp 的处理（asio_udp_provider）</p>
+<p>20 个线程负责 tcp 的处理（asio_net_provider），20 个线程执行 udp 的处理（asio_udp_provider）</p>
-<p>目前每个 rpc_channel (udp/tcp) 对每个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">network_header_format</code> 都会配置 4 个 worker 线程。</p>
+<p>目前每个 rpc_channel (udp/tcp) 对每个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">network_header_format</code> 都会配置 4 个 worker 线程。</p>
-<p>我们目前有四种 format：RAW，THRIFT，HTTP，DSN，（目前不清楚第 5 种的类型）</p>
+<p>我们目前有四种 format：RAW，THRIFT，HTTP，DSN，（目前不清楚第 5 种的类型）</p>
-<p>相关配置：</p>
+<p>相关配置：</p>
-<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[network]</span>
-<span class="py">io_service_worker_count</span> <span class="p">=</span> <span class="s">4</span>
-</code></pre></div></div>
+<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[network]</span>
+<span class="py">io_service_worker_count</span> <span class="p">=</span> <span class="s">4</span>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="2-个线程负责上报监控到-falcon">2 个线程负责上报监控到 falcon</h3>
+<h3 id="2-个线程负责上报监控到-falcon">2 个线程负责上报监控到 falcon</h3>
-<p>2 个线程负责上报监控到 falcon，这里的线程数是写死的。</p>
+<p>2 个线程负责上报监控到 falcon，这里的线程数是写死的。</p>
-<p>参考：
-<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pegasus_counter_reporter</code></p>
+<p>参考：
+<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pegasus_counter_reporter</code></p>
-<h2 id="1-个线程负责-aio-读写磁盘">1 个线程负责 aio 读写磁盘</h2>
+<h2 id="1-个线程负责-aio-读写磁盘">1 个线程负责 aio 读写磁盘</h2>
-<p>1 个线程执行 aio 读写磁盘的任务，即 libaio 的 get_event 操作。</p>
+<p>1 个线程执行 aio 读写磁盘的任务，即 libaio 的 get_event 操作。</p>
-<h3 id="16-个线程执行-rocksdb-后台操作">16 个线程执行 rocksdb 后台操作</h3>
+<h3 id="16-个线程执行-rocksdb-后台操作">16 个线程执行 rocksdb 后台操作</h3>
-<p>其中 12 个线程执行 rocskdb background compaction。</p>
+<p>其中 12 个线程执行 rocskdb background compaction。</p>
-<p>4 个线程执行 rocksdb background flush。</p>
+<p>4 个线程执行 rocksdb background flush。</p>
-<p>参考：
-<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pegasus_server_impl</code></p>
+<p>参考：
+<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pegasus_server_impl</code></p>
-<p>相关配置：</p>
+<p>相关配置：</p>
-<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[pegasus.server]</span>
-<span class="py">rocksdb_max_background_flushes</span><span class="p">=</span><span class="s">4</span>
-<span class="py">rocksdb_max_background_compactions</span><span class="p">=</span><span class="s">12</span>
-</code></pre></div></div>
+<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[pegasus.server]</span>
+<span class="py">rocksdb_max_background_flushes</span><span class="p">=</span><span class="s">4</span>
+<span class="py">rocksdb_max_background_compactions</span><span class="p">=</span><span class="s">12</span>
+</code></pre></div></div>
-<h3 id="2-个线程执行-shared_io_service">2 个线程执行 shared_io_service</h3>
+<h3 id="2-个线程执行-shared_io_service">2 个线程执行 shared_io_service</h3>
-<p>2 个线程执行 shared_io_service，给 percentile 类型的 perf-counter 用</p>
+<p>2 个线程执行 shared_io_service，给 percentile 类型的 perf-counter 用</p>
-<p>相关配置：</p>
+<p>相关配置：</p>
-<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[core]</span>
-<span class="py">timer_service_worker_count</span><span class="p">=</span><span class="s">2</span>
-</code></pre></div></div></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">当前在我们的推荐配置下，Pegasus Replica Server 一共会有 174 线程在工作，所有的线程都是长线程。 这些线程到底是用来做什么的，我们在这篇文章进行梳理。</summary></entry><entry><title type="html">Pegasus 的 last_flushed_decree</title><link href="/2018/03/07/last_flushed_decree.html" rel="alternate" type="text/html" title="Pegasus 的 last_flushed_decree" /><published>2018-03-07T00:00:00+00:00</published><updated>2018-03-07T00:00:00+00:00</upda [...]
+<div class="language-ini highlighter-rouge"><div class="highlight"><pre class="highlight"><code><span class="nn">[core]</span>
+<span class="py">timer_service_worker_count</span><span class="p">=</span><span class="s">2</span>
+</code></pre></div></div>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[当前在我们的推荐配置下，Pegasus Replica Server 一共会有 174 线程在工作，所有的线程都是长线程。 这些线程到底是用来做什么的，我们在这篇文章进行梳理。]]></summary></entry><entry><title type="html">Pegasus 的 last_flushed_decree</title><link href="/2018/03/07/last_flushed_decree.html" rel="alternate" type="text/html" title="Pegasus 的 last_flushed_decree" /><published>2018-03-07T00:00:00+00:00</published><updated>2018-03-07T00:00:00+00:00</updated><id>/ [...]
-<hr />
+<hr />
-<p>一般的强一致性存储分为 <strong>replicated log</strong> 和 <strong>db storage</strong> 两层。replicated log 用于日志的复制，通过一致性协议（如 PacificA）进行组间复制同步，日志同步完成后，数据方可写入 db storage。通常来讲，在数据写入 db storage 之后，与其相对应的那一条日志即可被删除。因为 db storage 具备持久性，既然 db storage 中已经存有一份数据，在日志中就不需要再留一份。为了避免日志占用空间过大，我们需要定期删除日志，这一过程被称为 <strong>log compaction</strong>。</p>
+<p>一般的强一致性存储分为 <strong>replicated log</strong> 和 <strong>db storage</strong> 两层。replicated log 用于日志的复制，通过一致性协议（如 PacificA）进行组间复制同步，日志同步完成后，数据方可写入 db storage。通常来讲，在数据写入 db storage 之后，与其相对应的那一条日志即可被删除。因为 db storage 具备持久性，既然 db storage 中已经存有一份数据，在日志中就不需要再留一份。为了避免日志占用空间过大，我们需要定期删除日志，这一过程被称为 <strong>log compaction</strong>。</p>
-<p>这个简单的过程在 pegasus 中，问题稍微复杂了一些。</p>
+<p>这个简单的过程在 pegasus 中，问题稍微复杂了一些。</p>
-<p>首先 pegasus 在使用 rocksdb 时，关闭了其 write-ahead-log，这样写操作就只会直接落到不具备持久性的 memtable。显然，当数据尚未从 memtable 落至 sstable 时，日志是不可随便清理的。因此，pegasus 在 rocksdb 内部维护了一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，当数据从 memtable 写落至 sstable 时，它就会更新，表示从〔0, last_flushed_decree〕之间的日志都可以被清除。</p>
+<p>首先 pegasus 在使用 rocksdb 时，关闭了其 write-ahead-log，这样写操作就只会直接落到不具备持久性的 memtable。显然，当数据尚未从 memtable 落至 sstable 时，日志是不可随便清理的。因此，pegasus 在 rocksdb 内部维护了一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，当数据从 memtable 写落至 sstable 时，它就会更新，表示从〔0, last_flushed_decree〕之间的日志都可以被清除。</p>
-<p>故事到了这里还要再加一层复杂性：有一些日志只是心跳（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">WRITE_EMPTY</code>），它们不含有任何数据。我们<strong>把心跳写入日志中</strong>，可以避免某个表
-长时间无数据写，日志无法被清理的情况，同时也可以起到坏节点检测的作用。许多一致性协议（如 Raft）都会将心跳写入日志，这里不做赘述。</p>
+<p>故事到了这里还要再加一层复杂性：有一些日志只是心跳（<code class="language-plaintext highlighter-rouge">WRITE_EMPTY</code>），它们不含有任何数据。我们<strong>把心跳写入日志中</strong>，可以避免某个表
+长时间无数据写，日志无法被清理的情况，同时也可以起到坏节点检测的作用。许多一致性协议（如 Raft）都会将心跳写入日志，这里不做赘述。</p>
-<p><strong>但心跳是否需要写入 rocksdb 呢？</strong></p>
+<p><strong>但心跳是否需要写入 rocksdb 呢？</strong></p>
-<p>这里讲一下架构，每个 pegasus 的 replica server 上都有许多分片，每个分片拥有一个 rocksdb 实例，而每个 rocksdb 维护一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>。所有的实例都会写入同一个日志，这被称为 shared log。每个实例自己会单独写一个 WAL，被称为 private log。复杂点在 <strong>shared log</strong>。</p>
+<p>这里讲一下架构，每个 pegasus 的 replica server 上都有许多分片，每个分片拥有一个 rocksdb 实例，而每个 rocksdb 维护一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>。所有的实例都会写入同一个日志，这被称为 shared log。每个实例自己会单独写一个 WAL，被称为 private log。复杂点在 <strong>shared log</strong>。</p>
-<pre><code class="language-txt">&lt;r:1 d:1&gt; 表示 replica id 为 1 的实例所写入的 decree = 1 的日志
+<pre><code class="language-txt"><r:1 d:1> 表示 replica id 为 1 的实例所写入的 decree = 1 的日志
0 1 2 3 4 5
-&lt;r:1 d:1&gt; &lt;r:2 d:1&gt; &lt;r:2 d:2&gt; &lt;r:2 d:3&gt; &lt;r:2 d:4&gt; &lt;r:2 d:5&gt;
-</code></pre>
+<r:1 d:1> <r:2 d:1> <r:2 d:2> <r:2 d:3> <r:2 d:4> <r:2 d:5>
+</code></pre>
-<p>可以看到，r1 写入 1 条日志后，r2 不断地写入 5 条日志。假设 r2 的 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree = 5</code>，那么当前 shared_log 应当将 [0, 5] 的日志全部删掉，即删掉从 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">&lt;r:1 d:1&gt;</code> 到 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">&lt;r:2 d:5&gt;</code>。</p>
+<p>可以看到，r1 写入 1 条日志后，r2 不断地写入 5 条日志。假设 r2 的 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree = 5</code>，那么当前 shared_log 应当将 [0, 5] 的日志全部删掉，即删掉从 <code class="language-plaintext highlighter-rouge"><r:1 d:1></code> 到 <code class="language-plaintext highlighter-rouge"><r:2 d:5></code>。</p>
-<p>这时候问题来了：如果 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">&lt;r:1 d:1&gt;</code> 是一个心跳请求，且不写 rocksdb 的话，那就意味着 r1 的 last_flushed_decree = 0，也就意味着 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">&lt;r:1 d:1&gt;</code> 不可被删。这就给我们带来了困扰，因为日志只能 “前缀删除”，即只能删除 [0, 5]，不能删除 [1, 5]。</p>
+<p>这时候问题来了：如果 <code class="language-plaintext highlighter-rouge"><r:1 d:1></code> 是一个心跳请求，且不写 rocksdb 的话，那就意味着 r1 的 last_flushed_decree = 0，也就意味着 <code class="language-plaintext highlighter-rouge"><r:1 d:1></code> 不可被删。这就给我们带来了困扰，因为日志只能 “前缀删除”，即只能删除 [0, 5]，不能删除 [1, 5]。</p>
-<p>如果 r1 长时间没有数据写入，而 r2 长时间有较大吞吐，那么 shared log 可能会因为 r1 而无法清理，造成磁盘空间不足的情况。
-这个问题是 shared log 的一个弊端。因此我们在设计上选择将每次心跳都写入 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">rocksdb</code>，这样就能及时更新 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，
+<p>如果 r1 长时间没有数据写入，而 r2 长时间有较大吞吐，那么 shared log 可能会因为 r1 而无法清理，造成磁盘空间不足的情况。
+这个问题是 shared log 的一个弊端。因此我们在设计上选择将每次心跳都写入 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">rocksdb</code>，这样就能及时更新 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，
shared log 也可以及时被删除。
-如何将一个没有任何数据的心跳 “写入” rocksdb 呢？实际上我们也仅仅只是写入一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">key=""</code>，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">value=""</code> 的记录，这对系统几乎没有开销。</p>
+如何将一个没有任何数据的心跳 “写入” rocksdb 呢？实际上我们也仅仅只是写入一个 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">key=""</code>，<code class="language-plaintext highlighter-rouge">value=""</code> 的记录，这对系统几乎没有开销。</p>
-<p>但如果我们没有 shared log 呢？假设我们仅使用 private log 作为唯一的 WAL 存储，那么 rocksdb 虽然仍需维护 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，
-但并不需要处理心跳，这一定程度上可以减少写路径的复杂度。</p></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html">本文主要为大家梳理 last_flushed_decree 的原理。</summary></entry><entry><title type="html">Meta Server 的设计</title><link href="/2017/11/21/meta-server-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Meta Server 的设计" /><published>2017-11-21T00:00:00+00:00</published><updated>2017-11-21T00:00:00+00:00</updated><id>/2017/11/21/meta-server-design</id><content type="html" xml:base="/2017/11/21/meta-ser [...]
+<p>但如果我们没有 shared log 呢？假设我们仅使用 private log 作为唯一的 WAL 存储，那么 rocksdb 虽然仍需维护 <code class="language-plaintext highlighter-rouge">last_flushed_decree</code>，
+但并不需要处理心跳，这一定程度上可以减少写路径的复杂度。</p>]]></content><author><name>吴涛</name></author><summary type="html"><![CDATA[本文主要为大家梳理 last_flushed_decree 的原理。]]></summary></entry><entry><title type="html">Meta Server 的设计</title><link href="/2017/11/21/meta-server-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Meta Server 的设计" /><published>2017-11-21T00:00:00+00:00</published><updated>2017-11-21T00:00:00+00:00</updated><id>/2017/11/21/meta-server-design</id><content type="html" xml:base="/2017/11/21 [...]
-<hr />
+<hr />
-<p>MetaServer的主要功能如下：</p>
+<p>MetaServer的主要功能如下：</p>
-<ol>
- <li>Table的管理</li>
- <li>ReplicaGroup的管理</li>
- <li>ReplicaServer的管理</li>
- <li>集群负载的均衡</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>Table的管理</li>
+ <li>ReplicaGroup的管理</li>
+ <li>ReplicaServer的管理</li>
+ <li>集群负载的均衡</li>
+</ol>
-<h3 id="table的管理">Table的管理</h3>
+<h3 id="table的管理">Table的管理</h3>
-<p>在Pegasus里，table相当于一个namespace，不同的table下可以有相同的(HashKey, SortKey)序对。在使用table前，需要在向MetaServer先发起建表的申请。</p>
+<p>在Pegasus里，table相当于一个namespace，不同的table下可以有相同的(HashKey, SortKey)序对。在使用table前，需要在向MetaServer先发起建表的申请。</p>
-<p>MetaServer在建表的时候，首先对表名以及选项做一些合法性的检查。如果检查通过，会把表的元信息持久化存储到Zookeeper上。在持久化完成后，MetaServer会为表中的每个分片都创建一条记录，叫做<strong>PartitionConfiguration</strong>。该记录里最主要的内容就是当前分片的version以及分片的composition(即Primary和Secondary分别位于哪个ReplicaServer)。</p>
+<p>MetaServer在建表的时候，首先对表名以及选项做一些合法性的检查。如果检查通过，会把表的元信息持久化存储到Zookeeper上。在持久化完成后，MetaServer会为表中的每个分片都创建一条记录，叫做<strong>PartitionConfiguration</strong>。该记录里最主要的内容就是当前分片的version以及分片的composition(即Primary和Secondary分别位于哪个ReplicaServer)。</p>
-<p>在表创建好后，一个分片的composition初始化为空。MetaServer会为空分片分配Primary和Secondary。等一个分片有一主两备后，就可以对外提供读写服务了。假如一张表所有的分片都满足一主两备份，那么这张表就是可以正常工作的。</p>
+<p>在表创建好后，一个分片的composition初始化为空。MetaServer会为空分片分配Primary和Secondary。等一个分片有一主两备后，就可以对外提供读写服务了。假如一张表所有的分片都满足一主两备份，那么这张表就是可以正常工作的。</p>
-<p>如果用户不再需要使用一张表，可以调用删除接口对Pegasus的表进行删除。删除的信息也是先做持久化，然后再异步的将删除信息通知到各个ReplicaServer上。等所有相关ReplicaServer都得知表已经删除后，该表就变得不可访问。注意，此时数据并未作物理删除。真正的物理删除，要在一定的时间周期后发生。在此期间，假如用户想撤回删除操作，也是可以调用相关接口将表召回。这个功能称为<strong>软删除</strong>。</p>
+<p>如果用户不再需要使用一张表，可以调用删除接口对Pegasus的表进行删除。删除的信息也是先做持久化，然后再异步的将删除信息通知到各个ReplicaServer上。等所有相关ReplicaServer都得知表已经删除后，该表就变得不可访问。注意，此时数据并未作物理删除。真正的物理删除，要在一定的时间周期后发生。在此期间，假如用户想撤回删除操作，也是可以调用相关接口将表召回。这个功能称为<strong>软删除</strong>。</p>
-<h3 id="replicagroup的管理">ReplicaGroup的管理</h3>
+<h3 id="replicagroup的管理">ReplicaGroup的管理</h3>
-<p>ReplicaGroup的管理就是上文说的对<strong>PartitionConfiguration</strong>的管理。MetaServer会对空的分片分配Primary和Secondary。随着系统中ReplicaServer的加入和移除，PartitionConfiguration中的composition也可能发生变化。其中这些变化，有可能是主动的，也可能是被动的，如：</p>
+<p>ReplicaGroup的管理就是上文说的对<strong>PartitionConfiguration</strong>的管理。MetaServer会对空的分片分配Primary和Secondary。随着系统中ReplicaServer的加入和移除，PartitionConfiguration中的composition也可能发生变化。其中这些变化，有可能是主动的，也可能是被动的，如：</p>
-<ul>
- <li>Primary向Secondary发送prepare消息超时，而要求踢出某个Secondary</li>
- <li>MetaServer通过心跳探测到某个ReplicaServer失联了，发起group变更</li>
- <li>因为一些负载均衡的需求，Primary可能会主动发生降级，以进行迁移</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>Primary向Secondary发送prepare消息超时，而要求踢出某个Secondary</li>
+ <li>MetaServer通过心跳探测到某个ReplicaServer失联了，发起group变更</li>
+ <li>因为一些负载均衡的需求，Primary可能会主动发生降级，以进行迁移</li>
+</ul>
-<p>发生ReplicaGroup成员变更的原因不一而足，这里不再一一列举。但总的来说，成员的每一次变更，都会在MetaServer这里进行记录，每次变更所引发的PartitionConfiguration变化，也都会由MetaServer进行持久化。</p>
+<p>发生ReplicaGroup成员变更的原因不一而足，这里不再一一列举。但总的来说，成员的每一次变更，都会在MetaServer这里进行记录，每次变更所引发的PartitionConfiguration变化，也都会由MetaServer进行持久化。</p>
-<p>值得说明的是，和很多Raft系的存储系统(Kudu、<a href="https://github.com/pingcap/tikv">TiKV</a>)不同，Pegasus的MetaServer并非group成员变更的<strong>见证者</strong>，而是<strong>持有者</strong>。在前者的实现中，group的成员变更是由group本生发起，并先在group内部做持久化，之后再异步通知给MetaServer。</p>
+<p>值得说明的是，和很多Raft系的存储系统(Kudu、<a href="https://github.com/pingcap/tikv">TiKV</a>)不同，Pegasus的MetaServer并非group成员变更的<strong>见证者</strong>，而是<strong>持有者</strong>。在前者的实现中，group的成员变更是由group本生发起，并先在group内部做持久化，之后再异步通知给MetaServer。</p>
-<p>而在Pegasus中，group的状态变化都是先在MetaServer上发生的，然后再在group的成员之间得以体现。哪怕是一个Primary想要踢出一个Secondary, 也要先向MetaServer发起申请；等MetaServer“登记在案”后，这个变更才会在Primary上生效。</p>
+<p>而在Pegasus中，group的状态变化都是先在MetaServer上发生的，然后再在group的成员之间得以体现。哪怕是一个Primary想要踢出一个Secondary, 也要先向MetaServer发起申请；等MetaServer“登记在案”后，这个变更才会在Primary上生效。</p>
-<h3 id="replicaserver的管理">ReplicaServer的管理</h3>
+<h3 id="replicaserver的管理">ReplicaServer的管理</h3>
-<p>当一台ReplicaServer上线时，它会首先向MetaServer进行注册。注册成功后，MetaServer会指定一些Replica让该Server进行服务。</p>
+<p>当一台ReplicaServer上线时，它会首先向MetaServer进行注册。注册成功后，MetaServer会指定一些Replica让该Server进行服务。</p>
-<p>在ReplicaServer和MetaServer都正常运行时，ReplicaServer会定期向MetaServer发送心跳消息，来确保在MetaServer端自己“活着”。当MetaServer检测到ReplicaServer的心跳断掉后，会把这台机器标记为下线并尝试对受影响的ReplicaGroup做调整。这一过程，我们叫做<strong>FailureDetector</strong>。</p>
+<p>在ReplicaServer和MetaServer都正常运行时，ReplicaServer会定期向MetaServer发送心跳消息，来确保在MetaServer端自己“活着”。当MetaServer检测到ReplicaServer的心跳断掉后，会把这台机器标记为下线并尝试对受影响的ReplicaGroup做调整。这一过程，我们叫做<strong>FailureDetector</strong>。</p>
-<p>当前的FailureDetector是按照PacificA中描述的算法来实现的。主要的改动有两点：</p>
+<p>当前的FailureDetector是按照PacificA中描述的算法来实现的。主要的改动有两点：</p>
-<ul>
- <li>PacificA中要求FailureDetector在ReplicaGroup中的Primary和Secondary之间实施，而Pegasus在MetaServer和ReplicaServer之间实施。</li>
- <li>因为MetaServer的服务是采用主备模式保证高可用的，所以我们对论文中的算法做了些强化：即FailureDetector的双方是ReplicaServer和“主备MetaServer组成的group”。这样的做法，可以使得FD可以对抗单个MetaServer的不可用。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>PacificA中要求FailureDetector在ReplicaGroup中的Primary和Secondary之间实施，而Pegasus在MetaServer和ReplicaServer之间实施。</li>
+ <li>因为MetaServer的服务是采用主备模式保证高可用的，所以我们对论文中的算法做了些强化：即FailureDetector的双方是ReplicaServer和“主备MetaServer组成的group”。这样的做法，可以使得FD可以对抗单个MetaServer的不可用。</li>
+</ul>
-<p>算法的细节不再展开，这里简述下算法所蕴含的几个设计原则：</p>
+<p>算法的细节不再展开，这里简述下算法所蕴含的几个设计原则：</p>
-<ol>
- <li>
- <p>所有的ReplicaServer无条件服从MetaServer</p>
+<ol>
+ <li>
+ <p>所有的ReplicaServer无条件服从MetaServer</p>
- <p>当MetaServer认为ReplicaServer不可用时，并不会再借助其他外界信息来做进一步确认。为了更进一步说明问题，考虑以下情况：
-<img src="/assets/images/network-partition.png" alt="network-partition" class="docs-image" />
-上图给出了一种比较诡异的网络分区情况：即网络中所有其他的组件都可以正常连通，只有MetaServer和一台ReplicaServer发生了网络分区。在这种情况下，仅仅把ReplicaServer的生死交给MetaServer来仲裁可能略显武断。但考虑到这种情况其实极其罕见，并且就简化系统设计出发，我们认为这样处理并无不妥。而且假如我们不开上帝视角的话，判断一个“crash”是不是“真的crash”本身就是非常困难的事情。</p>
+ <p>当MetaServer认为ReplicaServer不可用时，并不会再借助其他外界信息来做进一步确认。为了更进一步说明问题，考虑以下情况：
+<img src="/assets/images/network-partition.png" alt="network-partition" class="docs-image" />
+上图给出了一种比较诡异的网络分区情况：即网络中所有其他的组件都可以正常连通，只有MetaServer和一台ReplicaServer发生了网络分区。在这种情况下，仅仅把ReplicaServer的生死交给MetaServer来仲裁可能略显武断。但考虑到这种情况其实极其罕见，并且就简化系统设计出发，我们认为这样处理并无不妥。而且假如我们不开上帝视角的话，判断一个“crash”是不是“真的crash”本身就是非常困难的事情。</p>
- <p>与此相对应的是另外一种情况：假如ReplicaServer因为一些原因发生了写流程的阻塞(磁盘阻塞，写线程死锁)，而心跳则由于在另外的线程中得以向MetaServer正常发送。这种情况当前Pegasus是无法处理的。一般来说，应对这种问题的方法还是要在server的写线程里引入心跳，后续Pegasus可以在这方面跟进。</p>
- </li>
- <li>
- <p>Pefect Failure Detector</p>
+ <p>与此相对应的是另外一种情况：假如ReplicaServer因为一些原因发生了写流程的阻塞(磁盘阻塞，写线程死锁)，而心跳则由于在另外的线程中得以向MetaServer正常发送。这种情况当前Pegasus是无法处理的。一般来说，应对这种问题的方法还是要在server的写线程里引入心跳，后续Pegasus可以在这方面跟进。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>Pefect Failure Detector</p>
- <p>当MetaServer声称一个ReplicaServer不可用时，该ReplicaServer一定要处于不可服务的状态。这一点是由算法本身来保障的。之所以要有这一要求，是为了防止系统中某个ReplicaGroup可能会出现双主的局面。</p>
+ <p>当MetaServer声称一个ReplicaServer不可用时，该ReplicaServer一定要处于不可服务的状态。这一点是由算法本身来保障的。之所以要有这一要求，是为了防止系统中某个ReplicaGroup可能会出现双主的局面。</p>
- <p>Pegasus使用基于租约的心跳机制来进行失败检测，其原理如下（以下的worker对应ReplicaServer, master对应MetaServer）：
-<img src="/assets/images/perfect-failure-detector.png" alt="perfect-failure-detector" class="docs-image" />
-说明：</p>
- <ul>
- <li>beacon总是从worker发送给master，发送间隔为beacon_interval</li>
- <li>对于worker，超时时间为lease_period</li>
- <li>对于master，超时时间为grace_period</li>
- <li>通常来说：grace_period &gt; lease_period &gt; beacon_interval * 2</li>
- </ul>
+ <p>Pegasus使用基于租约的心跳机制来进行失败检测，其原理如下（以下的worker对应ReplicaServer, master对应MetaServer）：
+<img src="/assets/images/perfect-failure-detector.png" alt="perfect-failure-detector" class="docs-image" />
+说明：</p>
+ <ul>
+ <li>beacon总是从worker发送给master，发送间隔为beacon_interval</li>
+ <li>对于worker，超时时间为lease_period</li>
+ <li>对于master，超时时间为grace_period</li>
+ <li>通常来说：grace_period > lease_period > beacon_interval * 2</li>
+ </ul>
- <p>以上租约机制还可以用租房子来进行比喻：</p>
- <ul>
- <li>在租房过程中涉及到两种角色：租户和房东。租户的目标就是成为房子的primary（获得对房子的使用权）；房东的原则是保证同一时刻只有一个租户拥有对房子的使用权（避免一房多租）。</li>
- <li>租户定期向房东交租金，以获取对房子的使用权。如果要一直住下去，就要不停地续租。租户交租金有个习惯，就是每次总是交到距离交租金当天以后固定天数（lease period）为止。但是由于一些原因，并不是每次都能成功将租金交给房东（譬如找不到房东了或者转账失败了）。租户从最后一次成功交租金的那天（last send time with ack）开始算时间，当发现租金所覆盖的天数达到了（lease timeout），就知道房子到期了，会自觉搬出去。</li>
- <li>房东从最后一次成功收到租户交来的租金那天开始算时间，当发现房子到期了却还没有收到续租的租金，就会考虑新找租户了。当然房东人比较好，会给租户几天宽限期（grace period）。如果从上次收到租金时间（last beacon receive time）到现在超过了宽限期，就会让新的租户搬进去。由于此时租户已经自觉搬出去了，就不会出现两个租户同时去住一个房子的尴尬情况。</li>
- <li>所以上面两个时间：lease period和grace period，后者总是大于前者。</li>
- </ul>
- </li>
-</ol>
+ <p>以上租约机制还可以用租房子来进行比喻：</p>
+ <ul>
+ <li>在租房过程中涉及到两种角色：租户和房东。租户的目标就是成为房子的primary（获得对房子的使用权）；房东的原则是保证同一时刻只有一个租户拥有对房子的使用权（避免一房多租）。</li>
+ <li>租户定期向房东交租金，以获取对房子的使用权。如果要一直住下去，就要不停地续租。租户交租金有个习惯，就是每次总是交到距离交租金当天以后固定天数（lease period）为止。但是由于一些原因，并不是每次都能成功将租金交给房东（譬如找不到房东了或者转账失败了）。租户从最后一次成功交租金的那天（last send time with ack）开始算时间，当发现租金所覆盖的天数达到了（lease timeout），就知道房子到期了，会自觉搬出去。</li>
+ <li>房东从最后一次成功收到租户交来的租金那天开始算时间，当发现房子到期了却还没有收到续租的租金，就会考虑新找租户了。当然房东人比较好，会给租户几天宽限期（grace period）。如果从上次收到租金时间（last beacon receive time）到现在超过了宽限期，就会让新的租户搬进去。由于此时租户已经自觉搬出去了，就不会出现两个租户同时去住一个房子的尴尬情况。</li>
+ <li>所以上面两个时间：lease period和grace period，后者总是大于前者。</li>
+ </ul>
+ </li>
+</ol>
-<h3 id="集群的负载均衡">集群的负载均衡</h3>
+<h3 id="集群的负载均衡">集群的负载均衡</h3>
-<p>在Pegasus里，集群的负载均衡主要由两方面组成：</p>
+<p>在Pegasus里，集群的负载均衡主要由两方面组成：</p>
-<ol>
- <li>
- <p>cure: 如果某个ReplicaGroup不满足主备条件了，该如何处理</p>
+<ol>
+ <li>
+ <p>cure: 如果某个ReplicaGroup不满足主备条件了，该如何处理</p>
- <p>简单来说：</p>
- <ul>
- <li>如果一个ReplicaGroup中缺少Primary, MetaServer会选择一个Secondary提名为新的Primary;</li>
- <li>如果ReplicaGroup中缺Secondary，MetaServer会根据负载选一个合适的Secondary;</li>
- <li>如果备份太多，MetaServer会根据负载选一个删除。</li>
- </ul>
- </li>
- <li>
- <p>balancer: 分片如果在ReplicaServer上分布不均衡，该怎么调节</p>
+ <p>简单来说：</p>
+ <ul>
+ <li>如果一个ReplicaGroup中缺少Primary, MetaServer会选择一个Secondary提名为新的Primary;</li>
+ <li>如果ReplicaGroup中缺Secondary，MetaServer会根据负载选一个合适的Secondary;</li>
+ <li>如果备份太多，MetaServer会根据负载选一个删除。</li>
+ </ul>
+ </li>
+ <li>
+ <p>balancer: 分片如果在ReplicaServer上分布不均衡，该怎么调节</p>
- <p>当前Pegasus在做ReplicaServer的均衡时，考虑的因素包括：</p>
- <ul>
- <li>每个ReplicaServer的各个磁盘上的Replica的个数</li>
- <li>Primary和Secondary分开考虑</li>
- <li>各个表分开考虑</li>
- <li>如果可以通过做Primary切换来调匀，则优先做Primary切换。</li>
- </ul>
- </li>
-</ol>
+ <p>当前Pegasus在做ReplicaServer的均衡时，考虑的因素包括：</p>
+ <ul>
+ <li>每个ReplicaServer的各个磁盘上的Replica的个数</li>
+ <li>Primary和Secondary分开考虑</li>
+ <li>各个表分开考虑</li>
+ <li>如果可以通过做Primary切换来调匀，则优先做Primary切换。</li>
+ </ul>
+ </li>
+</ol>
-<p>具体的balancer算法，我们会用专门的章节来进行介绍。</p>
+<p>具体的balancer算法，我们会用专门的章节来进行介绍。</p>
-<h3 id="metaserver的高可用">MetaServer的高可用</h3>
+<h3 id="metaserver的高可用">MetaServer的高可用</h3>
-<p>为了保证MetaServer本身不会成为系统的单点，MetaServer依赖Zookeeper做了高可用。在具体的实现上，我们主要使用了Zookeeper节点的ephemeral和sequence特性来封装了一个分布式锁。该锁可以保证同一时刻只有一个MetaServer作为leader而提供服务；如果leader不可用，某个follower会收到通知而成为新的leader。</p>
+<p>为了保证MetaServer本身不会成为系统的单点，MetaServer依赖Zookeeper做了高可用。在具体的实现上，我们主要使用了Zookeeper节点的ephemeral和sequence特性来封装了一个分布式锁。该锁可以保证同一时刻只有一个MetaServer作为leader而提供服务；如果leader不可用，某个follower会收到通知而成为新的leader。</p>
-<p>为了保证MetaServer的leader和follower能拥有一致的集群元数据，元数据的持久化我们也是通过Zookeeper来完成的。</p>
+<p>为了保证MetaServer的leader和follower能拥有一致的集群元数据，元数据的持久化我们也是通过Zookeeper来完成的。</p>
-<p>我们使用了Zookeeper官方的c语言库来访问Zookeeper集群。因为其没有提供CMakeLists的构建方式，所以目前这部分代码是单独抽取了出来的。后面重构我们的构建过程后，应该可以把这个依赖去掉而直接用原生代码。</p>
+<p>我们使用了Zookeeper官方的c语言库来访问Zookeeper集群。因为其没有提供CMakeLists的构建方式，所以目前这部分代码是单独抽取了出来的。后面重构我们的构建过程后，应该可以把这个依赖去掉而直接用原生代码。</p>
-<h3 id="metaserver的bootstrap">MetaServer的bootstrap</h3>
+<h3 id="metaserver的bootstrap">MetaServer的bootstrap</h3>
-<p>当一个MetaServer的进程启动时，它会首先根据配置好的zookeeper服务的路径，来检测自己是否能够成为leader。如果是leader, 它会向zookeeper拉去当前集群的所有元数据，包括：</p>
+<p>当一个MetaServer的进程启动时，它会首先根据配置好的zookeeper服务的路径，来检测自己是否能够成为leader。如果是leader, 它会向zookeeper拉去当前集群的所有元数据，包括：</p>
-<ol>
- <li>有哪些表，以及这些表的各种参数</li>
- <li>每个表的各个Partition的组成情况，将所有Partition中涉及到的机器求并集，会顺便解析到一个机器列表</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>有哪些表，以及这些表的各种参数</li>
+ <li>每个表的各个Partition的组成情况，将所有Partition中涉及到的机器求并集，会顺便解析到一个机器列表</li>
+</ol>
-<p>当MetaServer获取了所有的这些信息后，会构建自己的内存数据结构。特别的，ReplicaServer的集合初始化为2中得到的机器列表。</p>
+<p>当MetaServer获取了所有的这些信息后，会构建自己的内存数据结构。特别的，ReplicaServer的集合初始化为2中得到的机器列表。</p>
-<p>随后，MetaServer开启FD的模块和负载均衡的模块，MetaServer就启动完成了。</p></content><author><name>Pegasus</name></author><summary type="html">在 Pegasus 的架构中，Meta Server 是一个专门用于管理元数据的服务节点，我们在这篇文章中详细讨论它的内部机制。</summary></entry><entry><title type="html">Replica Server 的设计</title><link href="/2017/11/21/replica-server-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Replica Server 的设计" /><published>2017-11-21T00:00:00+00:00</published><updated>2017-11-21T00:00:00+00:00</updated><id>/2017/11/21/rep [...]
+<p>随后，MetaServer开启FD的模块和负载均衡的模块，MetaServer就启动完成了。</p>]]></content><author><name>Pegasus</name></author><summary type="html"><![CDATA[在 Pegasus 的架构中，Meta Server 是一个专门用于管理元数据的服务节点，我们在这篇文章中详细讨论它的内部机制。]]></summary></entry><entry><title type="html">Replica Server 的设计</title><link href="/2017/11/21/replica-server-design.html" rel="alternate" type="text/html" title="Replica Server 的设计" /><published>2017-11-21T00:00:00+00:00</published><updated>2017-11-21T00:00:00+00:00</updated><id>/2017/11/21/ [...]
-<hr />
+<hr />
-<h3 id="读写流程">读写流程</h3>
+<h3 id="读写流程">读写流程</h3>
-<p>ReplicaServer由一个个的Replica的组成，每个Replica表示一个数据分片的Primary或者Secondary。真正的读写流程，则是由这些Replica来完成的。</p>
+<p>ReplicaServer由一个个的Replica的组成，每个Replica表示一个数据分片的Primary或者Secondary。真正的读写流程，则是由这些Replica来完成的。</p>
-<p>前面说过，当客户端有一个写请求时，会根据MetaServer的记录查询到分片对应的ReplicaServer。具体来说，客户端需要的其实是分片Primary所在的ReplicaServer。当获取到这一信息后，客户端会构造一条请求发送给ReplicaServer。请求除数据本身外，最主要的就包含了分片的编号，在Pegasus里，这个编号叫<strong>Gpid</strong>(global partition id)。</p>
+<p>前面说过，当客户端有一个写请求时，会根据MetaServer的记录查询到分片对应的ReplicaServer。具体来说，客户端需要的其实是分片Primary所在的ReplicaServer。当获取到这一信息后，客户端会构造一条请求发送给ReplicaServer。请求除数据本身外，最主要的就包含了分片的编号，在Pegasus里，这个编号叫<strong>Gpid</strong>(global partition id)。</p>
-<p>ReplicaServer在收到写请求时，会检查自己是不是能对请求做响应，如果可以的话，相应的写请求会进入写流程。具体的写流程不再赘述，大体过程就是先prepare再commit的两阶段提交。</p>
+<p>ReplicaServer在收到写请求时，会检查自己是不是能对请求做响应，如果可以的话，相应的写请求会进入写流程。具体的写流程不再赘述，大体过程就是先prepare再commit的两阶段提交。</p>
-<p>可能导致ReplicaServer不能响应写请求的原因有：</p>
+<p>可能导致ReplicaServer不能响应写请求的原因有：</p>
-<ol>
- <li>ReplicaServer无法向MetaServer持续汇报心跳，自动下线</li>
- <li>Replica在IO上发生了一些无法恢复的异常故障，自动下线</li>
- <li>MetaServer将Replica的Primary进行了迁移</li>
- <li>Primary在和MetaServer进行group成员变更的操作，拒绝写</li>
- <li>当前Secondary个数太少，Replica出于安全性考虑拒绝写</li>
- <li>出于流控考虑而拒绝写</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>ReplicaServer无法向MetaServer持续汇报心跳，自动下线</li>
+ <li>Replica在IO上发生了一些无法恢复的异常故障，自动下线</li>
+ <li>MetaServer将Replica的Primary进行了迁移</li>
+ <li>Primary在和MetaServer进行group成员变更的操作，拒绝写</li>
+ <li>当前Secondary个数太少，Replica出于安全性考虑拒绝写</li>
+ <li>出于流控考虑而拒绝写</li>
+</ol>
-<p>这些类型的问题，Pegasus都会以错误码的形式返回给客户端。根据不同的错误类型，客户端可以选择合适的处理策略：</p>
+<p>这些类型的问题，Pegasus都会以错误码的形式返回给客户端。根据不同的错误类型，客户端可以选择合适的处理策略：</p>
-<ul>
- <li>无脑重试</li>
- <li>降低发送频率</li>
- <li>重新向MetaServer请求路由信息</li>
- <li>放弃</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>无脑重试</li>
+ <li>降低发送频率</li>
+ <li>重新向MetaServer请求路由信息</li>
+ <li>放弃</li>
+</ul>
-<p>在目前Pegasus提供的客户端中，对这些错误都做了合适的处理。</p>
+<p>在目前Pegasus提供的客户端中，对这些错误都做了合适的处理。</p>
-<p>读流程比写流程简单些，直接由Primary进行读请求的响应。</p>
+<p>读流程比写流程简单些，直接由Primary进行读请求的响应。</p>
-<p>除此之外，Pegasus还提供了两种scan的，允许用户对写入的数据进行遍历：</p>
+<p>除此之外，Pegasus还提供了两种scan的，允许用户对写入的数据进行遍历：</p>
-<ul>
- <li>HashScan: 可以对同一个HashKey下的所有(SorkKey, Value)序对进行扫描，扫描结果按SortKey排序输出。该操作在对应Primary上完成。</li>
- <li>table全局scan: 可以对一个表中的所有数据进行遍历。该操作在实现上会获取一个表中所有的Partition，然后逐个对Primary进行HashScan。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>HashScan: 可以对同一个HashKey下的所有(SorkKey, Value)序对进行扫描，扫描结果按SortKey排序输出。该操作在对应Primary上完成。</li>
+ <li>table全局scan: 可以对一个表中的所有数据进行遍历。该操作在实现上会获取一个表中所有的Partition，然后逐个对Primary进行HashScan。</li>
+</ul>
-<h3 id="读写一致性模型">读写一致性模型</h3>
+<h3 id="读写一致性模型">读写一致性模型</h3>
-<ol>
- <li>
- <p>read-your-write consistency</p>
+<ol>
+ <li>
+ <p>read-your-write consistency</p>
- <p>假如一个写请求已经成功返回，那么后续的读一定可以读出来。</p>
- </li>
- <li>
- <p>无external consistency</p>
+ <p>假如一个写请求已经成功返回，那么后续的读一定可以读出来。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>无external consistency</p>
- <p>两个先后发起的写请求，并不保证前面那个一定比后面那个先成功。</p>
- </li>
- <li>
- <p>无snapshot consistency</p>
+ <p>两个先后发起的写请求，并不保证前面那个一定比后面那个先成功。</p>
+ </li>
+ <li>
+ <p>无snapshot consistency</p>
- <p>scan请求到的数据是不遵守因果律的，有可能后写进去的数据先扫描出来。之所以这样，是因为Pegasus在实现scan的时候并没有打snapshot。Pegasus在后续上可以跟进。</p>
- </li>
-</ol>
+ <p>scan请求到的数据是不遵守因果律的，有可能后写进去的数据先扫描出来。之所以这样，是因为Pegasus在实现scan的时候并没有打snapshot。Pegasus在后续上可以跟进。</p>
+ </li>
+</ol>
-<h3 id="sharedlog和privatelog">SharedLog和PrivateLog</h3>
+<h3 id="sharedlog和privatelog">SharedLog和PrivateLog</h3>
-<p>前面介绍过，Pegasus在实现上追随了RSM(Replicated state machine)的模板：所有的写请求先写入到WAL(write ahead log)，然后再提交到存储引擎。在多Replica并存的存储系统中，WAL的处理是一个比较棘手的问题，因为每一个Replica都需要写WAL。如果Replica较多的话，这意味着对磁盘的随机写。一般来讲，我们是希望避免磁盘的随机写的。</p>
+<p>前面介绍过，Pegasus在实现上追随了RSM(Replicated state machine)的模板：所有的写请求先写入到WAL(write ahead log)，然后再提交到存储引擎。在多Replica并存的存储系统中，WAL的处理是一个比较棘手的问题，因为每一个Replica都需要写WAL。如果Replica较多的话，这意味着对磁盘的随机写。一般来讲，我们是希望避免磁盘的随机写的。</p>
-<p>对于这类问题，一般的解决办法是多个Replica合写一个WAL，例如HBase就采取了这种做法。但这种做法所带来的劣势是对Replica的迁移重建工作非常的不友好。就Pegasus的架构来看，合写WAL意味着添加PotentialSecondary的时候会有易错且速度慢的log split操作。</p>
+<p>对于这类问题，一般的解决办法是多个Replica合写一个WAL，例如HBase就采取了这种做法。但这种做法所带来的劣势是对Replica的迁移重建工作非常的不友好。就Pegasus的架构来看，合写WAL意味着添加PotentialSecondary的时候会有易错且速度慢的log split操作。</p>
-<p>Kudu在应对此类问题上提供了另外一个思路：无视这个问题，每个Replica各写一份WAL。之所以能这么做，我们认为出发点主要在于写请求是不会直接落盘，而是进操作系统的buffer cache的。有了一层buffer cache, 这意味着HDD的随机写可以得到一定程度的抑制；对于SSD，其写放大的问题也可以得到规避。但在这种做法下，如果开启写文件的立即落盘(fsync/O_DIRECT)，整个写请求会有比较严重的性能损耗。</p>
+<p>Kudu在应对此类问题上提供了另外一个思路：无视这个问题，每个Replica各写一份WAL。之所以能这么做，我们认为出发点主要在于写请求是不会直接落盘，而是进操作系统的buffer cache的。有了一层buffer cache, 这意味着HDD的随机写可以得到一定程度的抑制；对于SSD，其写放大的问题也可以得到规避。但在这种做法下，如果开启写文件的立即落盘(fsync/O_DIRECT)，整个写请求会有比较严重的性能损耗。</p>
-<p>Pegasus在这里采取了另外一种做法：</p>
+<p>Pegasus在这里采取了另外一种做法：</p>
-<ol>
- <li>所有的写请求先合着写一个WAL，叫做<strong>SharedLog</strong>;</li>
- <li>同时，对于每个Replica, 所有的请求都有一个内存cache, 然后以批量的方式写各自的WAL，叫做<strong>PrivateLog</strong>；</li>
- <li>在进程重启的时候，PrivateLog缺失的部分可以在重放SharedLog时补全；</li>
- <li>添加PotentialSecondary时，直接使用PrivateLog。</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>所有的写请求先合着写一个WAL，叫做<strong>SharedLog</strong>;</li>
+ <li>同时，对于每个Replica, 所有的请求都有一个内存cache, 然后以批量的方式写各自的WAL，叫做<strong>PrivateLog</strong>；</li>
+ <li>在进程重启的时候，PrivateLog缺失的部分可以在重放SharedLog时补全；</li>
+ <li>添加PotentialSecondary时，直接使用PrivateLog。</li>
+</ol>
-<h3 id="要不要立即落盘">要不要立即落盘</h3>
+<h3 id="要不要立即落盘">要不要立即落盘</h3>
-<p>要不要立即落盘也是个很有趣的问题，需要纠结的点如下：</p>
+<p>要不要立即落盘也是个很有趣的问题，需要纠结的点如下：</p>
-<ul>
- <li>对于多副本的系统而言，只写OS缓存并不特别糟糕，因为单机断电的数据丢失并不会造成数据的真正丢失</li>
- <li>对于单机房部署的集群，整机房的断电+不立即落盘可能会导致部分数据的丢失。为了应对这种问题，可以立即落盘或者加备用电池。</li>
- <li>对于两地三机房部署的集群，所有机房全部不可用的可能性非常低，所以就算不立即落盘，一般问题也不大。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>对于多副本的系统而言，只写OS缓存并不特别糟糕，因为单机断电的数据丢失并不会造成数据的真正丢失</li>
+ <li>对于单机房部署的集群，整机房的断电+不立即落盘可能会导致部分数据的丢失。为了应对这种问题，可以立即落盘或者加备用电池。</li>
+ <li>对于两地三机房部署的集群，所有机房全部不可用的可能性非常低，所以就算不立即落盘，一般问题也不大。</li>
+</ul>
-<p>Pegasus当前在写WAL上并没有采用即时落盘的方式，主要是性能和安全上的一种权衡。后续这一点可以作为一个配置项供用户选择。</p>
+<p>Pegasus当前在写WAL上并没有采用即时落盘的方式，主要是性能和安全上的一种权衡。后续这一点可以作为一个配置项供用户选择。</p>
-<h3 id="存储引擎">存储引擎</h3>
+<h3 id="存储引擎">存储引擎</h3>
-<p>Pegasus选择<a href="https://github.com/facebook/rocksdb">rocksdb</a>作为了单个Replica的存储引擎。在rocksdb的使用上，有三点需要说明一下：</p>
+<p>Pegasus选择<a href="https://github.com/facebook/rocksdb">rocksdb</a>作为了单个Replica的存储引擎。在rocksdb的使用上，有三点需要说明一下：</p>
-<ul>
- <li>我们关闭掉了rocksdb的WAL。</li>
- <li>PacificA对每条写请求都编了SequenceID, rocksdb对写请求也有内部的SequenceID。我们对二者做了融合，来支持我们自定义的checkpoint的生成。</li>
- <li>我们给rocksdb添加了一些compaction filter以支持Pegasus的语义：例如某个value的TTL。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>我们关闭掉了rocksdb的WAL。</li>
+ <li>PacificA对每条写请求都编了SequenceID, rocksdb对写请求也有内部的SequenceID。我们对二者做了融合，来支持我们自定义的checkpoint的生成。</li>
+ <li>我们给rocksdb添加了一些compaction filter以支持Pegasus的语义：例如某个value的TTL。</li>
+</ul>
-<p>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。如果后面有对其他存储引擎的需求，Pegasus也可能会引入。</p>
+<p>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。如果后面有对其他存储引擎的需求，Pegasus也可能会引入。</p>
-<h3 id="是否共享存储引擎">是否共享存储引擎</h3>
+<h3 id="是否共享存储引擎">是否共享存储引擎</h3>
-<p>在实现ReplicaServer上，另一个值得强调的点是“多个Replica共享一个存储引擎实例，还是每个Replica使用一个存储引擎实例”。主要的考虑点如下：</p>
+<p>在实现ReplicaServer上，另一个值得强调的点是“多个Replica共享一个存储引擎实例，还是每个Replica使用一个存储引擎实例”。主要的考虑点如下：</p>
-<ol>
- <li>共享存储引擎实例，意味着存储引擎是并发写的。如果存储引擎对并发写优化的不是很好，很有可能会成为性能瓶颈。</li>
- <li>共享存储引擎不利于向replica group中添加新的成员。</li>
- <li>如果一个存储引擎有自己的WAL，那么不共享存储引擎很有可能会造成磁盘的随机写。</li>
- <li>一般在存储引擎的实现中，都会有单独的compaction过程。不共享存储引擎，并且存储引擎数太多的话，可能会导致过多的线程开销，各自在compaction时也可能引发随机写。</li>
-</ol>
+<ol>
+ <li>共享存储引擎实例，意味着存储引擎是并发写的。如果存储引擎对并发写优化的不是很好，很有可能会成为性能瓶颈。</li>
+ <li>共享存储引擎不利于向replica group中添加新的成员。</li>
+ <li>如果一个存储引擎有自己的WAL，那么不共享存储引擎很有可能会造成磁盘的随机写。</li>
+ <li>一般在存储引擎的实现中，都会有单独的compaction过程。不共享存储引擎，并且存储引擎数太多的话，可能会导致过多的线程开销，各自在compaction时也可能引发随机写。</li>
+</ol>
-<p>Pegasus目前各个Replica是不共享存储引擎的。我们关掉rocksdb的WAL一方面的考虑也是为了避免3。</p>
+<p>Pegasus目前各个Replica是不共享存储引擎的。我们关掉rocksdb的WAL一方面的考虑也是为了避免3。</p>
-<h3 id="replica的状态转换">Replica的状态转换</h3>
+<h3 id="replica的状态转换">Replica的状态转换</h3>
-<p>在Pegasus中，一个Replica有如下几种状态：</p>
+<p>在Pegasus中，一个Replica有如下几种状态：</p>
-<ul>
- <li>Primary</li>
- <li>Secondary</li>
- <li>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</li>
- <li>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</li>
- <li>Error：当Replica发生IO或者逻辑错误时候的状态</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>Primary</li>
+ <li>Secondary</li>
+ <li>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</li>
+ <li>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</li>
+ <li>Error：当Replica发生IO或者逻辑错误时候的状态</li>
+</ul>
-<p>这几个状态的转换图不再展开，这里简述下状态转换的一些原则：</p>
+<p>这几个状态的转换图不再展开，这里简述下状态转换的一些原则：</p>
-<ul>
- <li>Primary负责管理一个group中所有成员的状态。当Primary和Secondary或者Learner通信失败时，会采取措施将其移除。Secondary或者Learner从来不去尝试推翻一个Primary，推翻并选举新的Primary时MetaServer的责任。</li>
- <li>当管理者决定触发状态变化时，<strong>当事人</strong>不会立即得到通知。例如，MetaServer因为探活失败要移除旧Primary时，不会通知旧Primary“我要移除你”；同理，当Primary因为通信失败要移除一个Secondary或者Learner时，也不会通知对应的Secondary或者Learner。这么做的原因也很好理解，这些动作之所以会发生，是因为网络不通，此时和<strong>当事人</strong>做通知是没有意义的。当事人在和决策者或者MetaServer恢复通信后，会根据对方的状态做响应变化。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>Primary负责管理一个group中所有成员的状态。当Primary和Secondary或者Learner通信失败时，会采取措施将其移除。Secondary或者Learner从来不去尝试推翻一个Primary，推翻并选举新的Primary时MetaServer的责任。</li>
+ <li>当管理者决定触发状态变化时，<strong>当事人</strong>不会立即得到通知。例如，MetaServer因为探活失败要移除旧Primary时，不会通知旧Primary“我要移除你”；同理，当Primary因为通信失败要移除一个Secondary或者Learner时，也不会通知对应的Secondary或者Learner。这么做的原因也很好理解，这些动作之所以会发生，是因为网络不通，此时和<strong>当事人</strong>做通知是没有意义的。当事人在和决策者或者MetaServer恢复通信后，会根据对方的状态做响应变化。</li>
+</ul>
-<p>下面以Primary移除一个Secondary为例来阐述上述原则：</p>
+<p>下面以Primary移除一个Secondary为例来阐述上述原则：</p>
-<ul>
- <li>Primary向Secondary发送prepare消息失败时，准备移除该Secondary</li>
- <li>Primary会进入一个拒绝写的状态</li>
- <li>开始把移除掉Secondary新的PartitionConfiguration发送给MetaServer</li>
- <li>MetaServer在把新PartitionConfiguration持久化后会回复Primary成功</li>
- <li>Primary把新的PartitionConfiguration修改到本地，并恢复到响应写的状态</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>Primary向Secondary发送prepare消息失败时，准备移除该Secondary</li>
+ <li>Primary会进入一个拒绝写的状态</li>
+ <li>开始把移除掉Secondary新的PartitionConfiguration发送给MetaServer</li>
+ <li>MetaServer在把新PartitionConfiguration持久化后会回复Primary成功</li>
+ <li>Primary把新的PartitionConfiguration修改到本地，并恢复到响应写的状态</li>
+</ul>
-<h3 id="添加learner">添加Learner</h3>
+<h3 id="添加learner">添加Learner</h3>
-<p>添加Learner是整个一致性协议部分中最复杂的一个环节，这里概述以下其过程：</p>
+<p>添加Learner是整个一致性协议部分中最复杂的一个环节，这里概述以下其过程：</p>
-<ul>
- <li>MetaServer向Primary发起add_secondary的提议，把一个新的Replica添加到某台机器上。这一过程不会修改PartitionConfiguration。</li>
- <li>Primary<strong>定期</strong>向对应机器发起添加Learner的邀请</li>
- <li>Leaner在收到Primary的邀请后，开始向Primary拷贝数据。整个拷贝数据的过程比较复杂，要根据Learner当前的数据量决定是拷贝Primary的数据库镜像、PrivateLog、还是内存中对写请求的缓存。</li>
- <li>Leaner在拷贝到Primary的全部数据后，会通知Primary拷贝完成</li>
- <li>Primary向MetaServer发起修改PartitionConfiguration的请求。请求期间同样拒绝写，并且仍旧是MetaServer持久化完成后Primary才会修改本地视图。</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>MetaServer向Primary发起add_secondary的提议，把一个新的Replica添加到某台机器上。这一过程不会修改PartitionConfiguration。</li>
+ <li>Primary<strong>定期</strong>向对应机器发起添加Learner的邀请</li>
+ <li>Leaner在收到Primary的邀请后，开始向Primary拷贝数据。整个拷贝数据的过程比较复杂，要根据Learner当前的数据量决定是拷贝Primary的数据库镜像、PrivateLog、还是内存中对写请求的缓存。</li>
+ <li>Leaner在拷贝到Primary的全部数据后，会通知Primary拷贝完成</li>
+ <li>Primary向MetaServer发起修改PartitionConfiguration的请求。请求期间同样拒绝写，并且仍旧是MetaServer持久化完成后Primary才会修改本地视图。</li>
+</ul>
-<h3 id="replicaserver的bootstrap">ReplicaServer的bootstrap</h3>
+<h3 id="replicaserver的bootstrap">ReplicaServer的bootstrap</h3>
-<p>当一个ReplicaServer的进程启动时，它会加载自己的所有replica，并且重放所有的WAL。这些replica会被设置为inactive，是不会向外界提供读写服务的。</p>
+<p>当一个ReplicaServer的进程启动时，它会加载自己的所有replica，并且重放所有的WAL。这些replica会被设置为inactive，是不会向外界提供读写服务的。</p>
-<p>等加载完成后，ReplicaServer会启动FD模块连接MetaServer。连接成功后会向MetaServer查询自己服务的replica列表，并和自己加载的replica列表相比较并做相应调整：</p>
+<p>等加载完成后，ReplicaServer会启动FD模块连接MetaServer。连接成功后会向MetaServer查询自己服务的replica列表，并和自己加载的replica列表相比较并做相应调整：</p>
-<ul>
- <li>如果本地多出了一部分replica, replica server会将其关闭</li>
- <li>如果MetaServer多出了一部分replica，请求MetaServer将其移除</li>
- <li>如果MetaServer和本地都有，按MetaServer所标记的角色进行服务</li>
-</ul>
+<ul>
+ <li>如果本地多出了一部分replica, replica server会将其关闭</li>
+ <li>如果MetaServer多出了一部分replica，请求MetaServer将其移除</li>
+ <li>如果MetaServer和本地都有，按MetaServer所标记的角色进行服务</li>
+</ul>
-<p>ReplicaServer向MetaServer查询replica列表并做本地调整的这一过程叫<strong>ConfigSync</strong>。这一过程并不仅限于bootstrap时候会有，而是在集群运行过程中会定期发生的一个任务。</p></content><author><name>Pegasus</name></author><summary type="html">在 Pegasus 的架构中，ReplicaServer负责数据的读写请求。我们在这篇文章中详细讨论它的内部机制。</summary></entry></feed>
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+<p>ReplicaServer向MetaServer查询replica列表并做本地调整的这一过程叫<strong>ConfigSync</strong>。这一过程并不仅限于bootstrap时候会有，而是在集群运行过程中会定期发生的一个任务。</p>]]></content><author><name>Pegasus</name></author><summary type="html"><![CDATA[在 Pegasus 的架构中，ReplicaServer负责数据的读写请求。我们在这篇文章中详细讨论它的内部机制。]]></summary></entry></feed>
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