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时间:2019-06-13 来源:本站原创 作者:admin
c?但它并不是万能的它毕竟是统计编程类语言。在 2009 年第一期《R Journal》上,因此还有第三个操作就是记录日志,数据打包等等。
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汇报系统状态状态包括有:静态状态(系统版本、机器资源等);应用状态(runingcrash等);机器和应用负载(上文分析了负载可能会带来性能问题)资源分配中心资源分配其实映射为程序运行容器(可需可实)的分配资源分配中心要有集群中所有机器的资源信息和位置信息当有应用需要运行一个应用实例时就向该中心发出请求中心从资源池中找一个能满足需要的物理机然后告知该机器上的驻机精灵去获取该应用的发布包并按要求启动应用实例上述是一个概要描述具体实现可能要做如下几个考虑:1 应用和资源中心可协商资源(讨价还价) 比如应用的master向中心要100个20G内存的运行容器而中心发现资源池不足这么多可用容器那么告诉只能给90个15G内存的容器你要不要 Master则根据具体情况看是接受还是拒绝(如果可以将就着接受那么master继续启动;如果不能接受则拒绝退出不连续不启动)2 容器的资源请求可能受网络环境、机架位置等约束因为除了内存等资源要求外有些应用有机架感知要求(如HDFS)、或者有网络布局要求(如要求在一个路由器下等虚拟机动态迁移往往需要统一路由器下fake arp才能走通)3 有时也能接管一些力所能及的负载均衡或故障切换等功能(注意复杂的智能逻辑可做不来应该交给应用自己的master处理)当然这要在应用允许情况下(如发现机器故障精灵可报告中心负责重新选择一个新机器再启动一个新容器并重新运行该实例)资源分配中心的存在为应用部署、管理提供了很大方便Google内部使用的borg就是这种系统的代表(对应的驻机精灵叫borglet borg是德语城堡的意思感觉不打贴切不如我们曾经开发的matrix系统对应的祝机精灵叫smithJ)另外值得注意的是应用资源描述问题最高境域是开发一个描述性语言做得简单点就用XML、json等搞个配置文件应用资源被描述其中资源描述应该覆盖如下方面:角色(如master slave) 一个应用可能会包含多个角色(这点和erlang中一个relase有多个application类似吧)角色实例的资源要求 内存量、IO吞吐、CPU能力等等角色实例故障后是否重新启动 如erlang中superivsor选择重启的几个方式角色的全局地址 类似于erlang的全局注册名等供别人访问还有很多七七八八的限制等如依赖服务、日志级别、性能计数等等不再唠叨了全局命名中心为了对各应用通讯寻址实现解耦目的我们要避免应用实例之间直接写定对方IP和端口地址(如写在配置文件中)来实现通讯因为直接给定IP意味着各程序的运行宿主机固定不变也就意味着我们失去了服务迁移、故障切换等自由意味着资源被绑定若要解开资源绑定我们需要使用逻辑地址代替物理IP+端口方式寻址而逻辑地址具体绑定那个物理地址则是可变的比如应用的逻辑地址(类似于一个URI)是http://myexamplemaster其开始运行在19216801机器上这时逻辑地址http://myexamplemaster实际指向19216801(端口2000);但当应用被迁移到19216802机器上这时同样的逻辑地址http://myexamplemaster则又指向19216802(端口2000)了显然上述的逻辑地址到实际物理地址的映射关系需要存储在某个地方这便是我们所谓的全局命名中心实例之间只知道对方的逻辑地址相互连接前都要询问该中心获得真实的IP地址然后才能进行连接通讯当通讯失败(很可能是被连接实例切换机器了)后需要再重新去命名中心询问该逻辑名对应的新物理地址再重新连接这种更新逻辑地址映射关系和实际连接则往往是客户端负责的事情了Erlang 中的global模块提供的进程全局注册服务完成的就是类似功能只不过erlang的global服务没集中存储这个命名关系而是分布存储在集群中了配置管理中心配置中心为各应用实例提供了一个配置信息的集中存储地所有应用都可以将自己的配置信息尤其一些动态变化的配置信息(静态一般就由配置文件管理)存储在该配置中心中从而能在需要时(如重启后)从配置中心获取对应配置比如HBase中的range分区信息和Range Server的位置信息都属于动态变化信息这些信息传统上是交给Master保护但更合理的做法是将这些原信息存储在统一的配置中心如此以来即便Master倒掉也可借助查询配置中心获得上述信息了简单讲Master把原数据存储功能交出来了自己不再负责因为元数据存储智能要求不高完全可以由一个通用服务配置管理中心负责分布式锁分布应用中难免有需要串行化完成的动作任务需要有序执行;或者有需要保护的临界资源一个时刻只能一个实例访问上述的锁要求和线程锁的需求很类似不同无非是放大了执行单位从线程粒度变为实例粒度使用上遵循非强制锁(协同锁)的使用方式即锁被作为一个外部服务只提供加减锁以及检测是否加锁的操作但是不提供锁的控制与和谐工作依靠于各应用自觉的去检测是否加锁然后通过内部协议来约束各实例的行为比如bigtable使用分布锁chubby完成表格防并发访问就是各实例自己负责访问前加锁访问后解锁故障监控服务我们上面提到过Master的各种任务其中有一点是负责监控slave各节点是否正常如果发生反常则要进行故障切换等动作而具体状态监控则往往通过心跳等方式当发现slave出现连续几个未报心跳时则认为slave发生故障显然监控状态这点事也属于通用型功能完全可以提出来由一个公共服务来完成也就是实例的心跳都报向该心跳监控服务将故障探测这个脏活交给从我们特有的应用中剥离出来除了简单监控各实例死活外可能还要将其死讯通知其伙伴才算有始有终因此告知给定的"联系人"也应该是该服务所接管在分布系统中碰到故障时的主备切换(这里主从是active non active关系别和master/slave模式搞混淆)完全可以交给上述监控服务完成当发现主点倒闭后则通知备机点变为主完成故障切换另外为了避免系统双主出现(因为往往主点要求必须是逻辑单点才能确保操作的串行化次序所以如果系统出现双主那怕暂时也则会造成的数据错乱)因此各实例常常需要和监控服务定一个租约协议:当租约超期时监控服务负责通知备机(重新选主);租约到期的实例则自杀来防止系统双主出现注意:全局命名中心、配置管理中心、分布锁服务等几个服务作为全局服务都有一个毋庸置疑的要求高可用性;另外一个共性则是还一定的存储能力存储配置、命名等记录信息、锁记录;最后一个共性是服务必须逻辑上单点(即便内部用小集群实现)才能原子和串行处理请求事务我们必须感谢开源项目zookeeper(打心底敬重yahoo公司虽然它业务上最近不大景气但从其推出的zookeeper、S4等重量级的开源系统来看无疑国内公司还未有能达到其高度的至少开源胸怀上还不能相比)因为它一气呵成的提供了上述三个服务Ø 它采用Paoxs类协议实现了高可用性(容错率达到2F+1)以小集群形式实现了逻辑单点;Ø 它采用树形结构存储描述实现了配置存储管理和分布锁;Ø 它采用租约协议实现了故障监控(不需要我们自己实现心跳探测)从而用一种架构同时提供了上述几种全局服务逐步成为分布系统服务基石之一越来越被业界所认可不少自视甚高的公司最终都挑选zookeeper舍弃了自己独自开发类似项目的想法和实践不过要知道zookeeeper强于高可用性而非存储能力虽然它确实可用来存储一些配置类信息但因为任何Paoxs协议需要在小集群中一致性协商所以性能必然随集群规模而下降特别是写性能所以不要把zookeeper当作key value服务那样进行频繁IO请求如果你只是想找一个可靠的地方存储你那些不大变化的元数据那么选择zookeeper无疑是明智之举比如很多时候我们将分布系统的第一层(最上层)原信息存放在zookeeper上比如你可以将向将hdfs的namenode分布化将第一层分布分区和位置信息存放在zookeeper之上各种结构或半结构化数据存储数十年来使用的关系型数据库在当今互联网应用场景下已经显得有点力不从心、或者说不合时宜了究其原因大约如下:1 扩展性(scalability)不够好关系型数据库实现上那些范式规则强调数据关系约束性但在大规模分布系统上实现这些约束显然则不是很高效性能不会很高2 可用性不够好传统上数据库实现多采用专用机器或者说将特殊情况交给硬件处理本身软件层面错误处理做的比较少(也就是主从备份等吧)而互联网世界中更多采用大量廉价存储机器搭建起来因此错误更常态化所以软件要做更多的容错工作多副本、故障切换等考虑要更多3 数据组织方式不合时宜关系型数据库更合适处理离线的数据仓库这种复杂关系模型的统计、分析任务而互联网上面数据组织和查询有所区别具体来讲:Ø 可能需要历史版本Ø 可能关系性要求弱而强调访问速度因此可能需要进行空间换时间、反范式化、利用过滤代替jion、非精确查询(答应少量错误)等折中手段达到性能要求Ø 可能数据更稀疏列访问特点突出Ø 可能需要图元遍历比如广度和深度遍历好友等总而言之互联网世界受欢迎的存储系统(不敢称数据库系统)会有:Key Value 存储 代表作有dynoma (对等网实现) 、MemcacheDB、Tokyo Tyrant等NoSql 存储 代表作有Bigtable 、HBase 等他们最大的共同特点是扩展性很强、总体性能几乎可以线性扩展弱点是和关系数据库相比关系特性要简单的多key value不用说就是bigtable、Hbase等NoSql存储也只是支持简单的select查询复杂join、事务操作、存储过程等强关系操作都能不支持更重要的妥协还在于放弃了传统数据库的ACID(Atomicity-原子性、Consistency-一致性、Isolation-隔离性、Durability-持久性)精髓;而去拥抱BASE(Basically Availble-基本可用、Soft-state、EventualConsistency-最终一致性) 和 CAP(Consistenc-一致性、Availability-可用性、Tolerance of network Partition-分区容忍性可理解为部分节点故障或节点之间连接故障下系统仍可正常工作)这种弱一致性妥协极大松绑了分布式存储设计虽然和完美主义要求有不小差距但对互联网世界来说够了!存储的分层实现策略如果能忍耐性能上的一定损耗我很赞同数据存储的分层实现即最下层是抽象类的块存储层其上是分布(式)类文件系统层建立在其上的是结构化和半结构化数据存储层即hadoop中的ssFilehdfs层和其上的hbase的关系(google 也是分层设计的拥戴者)所谓类文件系统层就是在用户态实现的分布式存储系统又为了方便管理实现了一些类文件操作的语意如open/close/write/read/opendir等等结构化和半结构化存储层则是建立在类文件系统层之上自己按需组织数据数据又已文件形式存储在类文件系统之上类文件系统这层负责所有集群磁盘资源管理:负责处理数据冗余存储(多副本)、负责机器容错(故障切换)、负责负载均衡等等任务而上层结构化数据存储层则不再关心这些特性只需要处理具体的数据组织这种分层实现避免了各种结构数据存储系统重复开发分布系统的通用特性也很有利于运维简单化另外值得一提的是我个人很赞同类文件系统层采用只允许追加方式修改的设计不允许随机修改因为这样做带来了好处很明显:写操作只会顺序向前进行对于IDE硬盘而言能提供更大的写吞吐和写响应速度(对于SSD而言虽然没有磁头机械臂的移动但其实顺序写也会带来巨大收益)不允许随机修改对于系统多副本一致性和故障后的反熵(同步各副本差异)操作带来了很大遍历简化了很多当然如果下层的类文件系统只能追加写那么上层的结构化存储必然需要以log structure方式实现比如其上实现leveldb那样实现key value结构储备;或者hbase那样实现nosql结构都是如此Log structure存储系统实践证明性能没问题而且很容易实现历史版本查询还可实现快照等我们梦寐的高级功能;其代价则是需要更多的磁盘空间(还好当前认为最廉价的就是磁盘了)还有经常的垃圾回收(别怕总有闲的时候让你回收)再次做一下广告我们cloudxy中子项目hlfs就是在hdfs之上实现的log structure 磁盘镜像存储系统请见http://codegooglecom/p/cloudxy/欢迎喜欢云计算和开源的朋友加入重要思想重申上面分析了似乎不少其实各个部对于做分布式系统的朋友来说都应该都不生疏只不过大家可能过去更多关心具体的分布应用、或者分布存储、或者调度等专用系统的设计开发而不大会上升到全公司甚至更大范畴的基础架构体系角度去考虑如何排除重复劳动、提高资源利用率所以思路的转变是做云计算的首要前提要从宏观上考虑云计算实现而不是一城一池的得失;其次从云计算技术上讲其实并无太大跃变其仍可看做是分布存储、并行计算等普遍技术的再升华主要体现更强调大规模、强调普通硬件、强调低成本等 明白上述两点就能除去云计算的神奇这里我们回过头来再重申几个云计算架构设计中的核心思想我们把握这下面几个主要原则有所为有所不为Ø 分层划分和实现功能尽可能将系统分层设计(虽然会缺失一定性能但你得到的更多)这样每层能各司其职非常有利于功能收敛、系统稳固;减少重复劳动;便于调试;便于优化;解耦等只有在一个好的层次结构下系统才能有序演化所以很建议将资源分配、块存储、类分布文件系统、结构数据存储等功能分层实现Ø 接管资源分配尽可能接管一切资源分配工作原因很简单我们期望做类似超级计算机那么就需要像单机操作系统那样在集群中接管资源分配:包括内存、IO、存储等莫要让用户程序自己直接调用本地操作系统接口使用资源以防止从全局角度失控比如不要让用户自己直接写本地磁盘而是使用存储服务操作;也不要让不通机器程序自己直连而是要托付消息中间件进行连接Ø,老虎配资; 应用服务上下文分布存储为了达到准实时的failover以及按需调度服务等弹性就必须保证服务的上下文数据不能本地持久化而要分布式持久化到远程从而应用运行和位置无关不怎么变的小数据可放在zookeeper中大数据可借助于key value、hdfs、hbase等存储Ø 化整为零治理不要盼望我们的云无所不能无所不知;不要让其做智能太高的事情与其让云告诉我们该做什么不如我们告诉它该如何做所以对于故障迁移、任务调度等差异性大应用耦合性高的逻辑还是下放给应用自己去管理吧对外服务该如何做呢当你真有了这么一套分布式体系架构后(即便没有也可以对外服务只不过运维成本很高罢了)对内服务搞定后(即便没搞定也没关系对外也可以服务J往往内部阻力更大)那么到底如何对外出卖服务呢在谈服务方式之前第一我们要清楚云计算服务的对象是谁服务包含那些内容广义上讲任何互联网服务都能纳入云计算(至少他们这么宣传)为了不陷入茫茫云海我们收敛一下只谈一下侠义的云计算出卖计算能力、存储能力;那么显然我们的服务对象就是第三方互联网公司或者个人应用对外服务方式业界已经有两个案例供我们借鉴一个代表是亚马逊的EC2 (服务stack中还有simpledbs3消息中间件等等);一个是google为代表的app engine(服务stack中有HRD等)前者是基于虚拟机容器为外界提供计算、存储服务;后者则是通过语言虚拟机+受限进程容器对外提供计算和存储服务到底孰优孰劣APP ENGINE和虚拟机比较APP ENGINE和虚拟机(我们这里专指机器虚拟机如xen/kvm)概念上应该属于一个范畴:资源沙盒;但实现差别很大所谓尺有所长寸有所短它们也一样各自有自己的优势也有自己的不足具体如何选择我们分析看看Ø 谁更轻谁更重我们所谓轻是说系统资源使用更少更有利于资源复用搞操作系统的人应该都知道APP ENGINE相比虚拟机更轻原因很简单:1 APP ENGINE不需要模拟硬件平台它作为宿主操作系统内的进程运行;而XEN需要模拟硬件平台需要截获敏锐性硬件指令转换处理也需要运行级上下文切换2 APP ENGINE更有利于资源复用因为其不需要预先霸占资源(主要是内存资源)而是按需使用(你甚至可以突发性使用整个机器的内存);而XEN等虚拟机则需要预先霸占资源(虽然QOD等模式也开始学习按需使用内存但超限使用内存还是很难除非你情愿费劲去采用热插拔技术,320999现场开奖;另外值得赞赏的是TMEM技术似乎可以避免预先霸占但不幸的是它需要修改DOMU的内核中的内存分配例程)轻重就这些区别吗 其实不然我个人认为系统虚拟机最重的是对网络资源(mac地址ip地址)的使用系统虚拟机每个都会霸占一个mac和ip地址别把村长不当干部以为虚拟的网络地址不是真实地址对于路由器、交换机等网络设备而言它们仍旧会占用地址映射表等一般路由器ip-mac表也就3000多项用一个少一个所以大规模系统使用虚拟机势必要定制更多表项的路由器;另外如果是大二层网中运行众多虚拟机则广播风暴也是一个不得不考虑的麻烦所以虚拟机对网络设备来讲更尤为"重Ø 谁更友好谁更约束使用APP ENGINE的最大不便在于你必须接受它的约束资源访问需要按照其规定的接口进行;不能自己启进程等这种不便使得APP ENGINE多是被个人票友所热衷而公司用户没有几个公司若要使用APP Engine则必须要修改自己已有程序、修改自己已有运维方式、更糟糕的是开发人员培训或者招聘成本都要高很多(市场上找一个会Linux开发的人要比找一个会app engine开发的人要容易的多)当然这些不利因素对于公司内部使用倒不存在所以google自己内部使用app engine到是可行(但我也听说gmail也不再使用app engine了难道内部都推不开吗)机器虚拟机则对用户很是友好所有程序都可以不加修改的运行在机器虚拟机当中如果实现二层虚拟子网那么已有的管理软件都可原封不动迁移过来再次做一下广告我们cloudxy项目目标之一就是实现二层子网虚拟化所以对于用户而言他们显然更喜欢机器虚拟化方式的云计算服务亚马逊在美国的成功也证明了这点注意一下在美国成功不代表在中国也能成功毕竟互联网在中国还是暴利所以没有多少像样的企业为了节约目的而使用你虚拟机租赁服务另外在当今国内环境中也没有几个企业敢于把自己核心数据托管到别人提供的虚拟机之上 注:除了xen/kvm机器虚拟机外还有zonevps等系统虚拟机以及jvm、python等语言虚拟机、进程虚拟机qeum甚至普通进程也可看虚拟机从轻重角度将机器虚拟机最重其次是系统虚拟机云计算生态圈下来说的纯粹是题外话了都是个人观点不知所云:)云运算如果仅仅是提供计算资源和存储资源服务(如亚马逊那样)我个人认为只是一个初级形态而且在中国可能没多大前途个人认为真正理想的云计算应该是一个"环绕数据服务的生态圈"在数据周围应聚集大量的第三方应用他们使用数据同时又产生数据从而数据越来越多、越来越有序;应用也越来越丰富、越来越专业这就犹如滚雪球良性循环价值逐步放大伟大的企业一定是积累了足够有价值的数据(网页内容、买卖记录、用户关系等都属于数据)不管怎样要明白第三方企业入驻入你的云计算服务首要是希望获得你的数据或者流量(我认为前者更重要)而不是看重什么计算和存储服务(互联网暴利时代机器成本目前还不是企业最紧迫的问题)但如果在你的云环境中更有利于他们获得数据和流量那他们自然而然会接受将服务hosting到你的云中以ebay为例来说长期积存的交易记录就是其最有价值的数据这些数据准确、有序、结构化强非常有利于检索、分析;假若再结合交易者信息个性化服务则是举手之劳(如果不涉及隐私的话);另外它还有很强的入口作用这些无疑都是吸引第三方应用的重要因素如果他们开放数据又提供托管环境托管环境中能更快访问其数据甚至还能提供统一的支付、用户认证等服务那么无疑第三方是愿意租用其计算和存储服务的而第三方应用尤其那些数据分析应用所产生数据又可被其它应用所使用则就进入了上面谈到的滚雪球模式了:)国内的百度、腾讯、阿里、新浪微博等几个大佬们都有自己的数据和入口地位百度搜索入口能力强结构化数据弱一些比较适合于咨询类应用;腾讯游戏/sns类入口能力强用户关系数据强适合游戏类应用;阿里电子商务内入口能力强结构化商业数据丰富适合于商务服务类应用;新浪微博用户极度活跃、消息产生和传播优势明显也很适合做咨询和游戏类应用所以这几家做云计算成功可能性最大希望他们能抓住机会取得成功不成熟的几个断言Ø 专用系统必然比通用系统性能更高Ø 网络带宽是当前云计算中的最短板Ø 没有能统一天下的云计算环境Ø 云计算绝不等于虚拟机虚拟机只不过是沙箱实现的一种Ø 绝对的实时调度难以在实际中做到自动化管理可以期待Ø 万兆网和SSD等新硬件的到来将带来云计算架构的变革我们到底要什么云现在的麻烦谈理想之前先回忆当前现实中RD(开发人员)和OP(运维人员)的工作场景。
某乡镇的2个政务微信公众号每周仅发布2到3次,造成操作不便。对应35倍2019年扣非P/E,全球资本市场环境较为严肃。

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